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现在不少AI搜索产品，还是把网页链接、标题和摘要丢给Agent。

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具身智能属于物理AI，它的目标是让机器人在不同环境、不同物体和不同失败条件下持续变强。

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两者在特赞的技术栈中构成理解-执行的完整链路。

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不过，真实世界总会出现训练集里很少见的情况。

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它非常适合用来模拟预测重大社会事件的走向、分析大公司的战略动向，甚至分析文学作品的复杂人物关系和续写结局。

具身数据从采集到训练、再到真机验证的闭环，也就这样在现场跑了起来： AI要真正走进物理世界，最终的落脚点，那就是其能不能在「真实场景」里把事情做成。

同场的上海市青浦复旦未来技术研究院青年研究员马立鹏，则从技术角度补了一层。

到了MiniCPM-RobotTrack这里，轻量化的思路又换了一种实现方式。