“这是你的产品。”屏幕订购，获得了机器人Gambit G1的产品，并模仿了中guancun的Darongcheng附近的Galaxy Universal Space Capity，已开设了“未关闭”模式。最近，每月发行的第三阶段将访问由北京市党委员会互联网信息办公室组织的“北京彩票和经济热站的限制”的活动，并由北京新闻喙金融公司赞助。该活动是“ Future Beijing，是新品质的先驱”，重点介绍了北京机器人行业，以进行访问。共有15名当地政府网站，金融网站和其他媒体的媒体记者，并与金融部门的活动进行了一致的参与。这些公司代表今年8月在北京举行的机器人M Games2025人类undesses代表“北京团队”赢得了15个冠军。其中，Galaxy将军是TH的金牌得主E“医院阶段的药物分类技能的能力”。 Galbot G1代表了Galaxy General Motor的药物检测现场的竞争。您不仅可以在药房中“吃药”，而且还可以提供“工厂工作”并提供酒店接待服务。 “这些商业应用是基于机器人背后的VLA（视觉动作 – 疾病），这在所有情况下都允许一般实施。”在进入Galaxy General Motors的过程中，Zeng Hui提出了政府为Galaxy General Motors发行的问题。可以通过允许机器人独立理解命令并通过他们的手，眼睛，大脑和身体退出动作来理解VLA模型。 Wang He是北京大学的助理教授，Galaxy General机器人的ISFOUNDER兼技术总监，也是情报行业的学者，他认为这是整合Incorporated Intelighence和大型模型的新趋势，但是目前正在此过程中。一般模型尚未工作。该领域研究的最大障碍是缺乏数据。从这个意义上讲，Galaxy General Motors提议使用仿真合成数据（例如解决方案途径）开发自身对模拟数据合成的合成。我们积累了数十亿个实际应用程序方案数据和数百亿个合成模拟数据。 “目前有许多商业应用程序，并且基于其背后的VLA模型，可以在场景中实施概括”，以解决缺乏合成模拟数据的问题。 Zeng Hui说，在支持VLA模型的情况下，Galaxand General Motors现在可以达到95％以上的广义跟踪速率。他认为化身的情报就像人类一样，需要教育才能开始工作。 Galaxy General Motors将机器人的教育分为两个阶段：通识教育和职业EDU阳离子。通识教育使用100亿个合成数据主要用于日常操作。职业教育实时使用少量的振动数据，并最终通过两者的组合实现了舞台的概括和部署。当前，融合的智能面临数据稀缺问题，Galaxy General Motor使用模拟的合成数据，例如解决方案途径。 Zeng Hui举了例子，说明了当人类机器人在3D世界中抓住一瓶水时，不仅需要知道水瓶在哪里，而且还了解诸如触觉和重力之类的物理定律。这些语料库不是在线存储在世界上，或者现有的数据机器人无法使用它们。此外，数据收集需要很长时间。根据General Galaxy估计，快速转换火车需要数亿个数据来快速掌握技能，在现有的技术条件下，每天可以收集每天500-600的数据，约10 m可以全年收集Illion数据。 “这已经处于相对良好的水平。” Zeng Hui说：“该行业目前有两种主要解决方案来解决缺乏机器人数据的问题。干草。其中之一是通过视频学习。”但是，他认为视频学习可能会导致2D视频数据丢失给3D世界，从而降低了机器人数据的质量。但是，模拟的合成数据必须解决3D世界中3D机器人学到的数据和情况的问题。这也在现实世界中起作用（即3D世界中物理资产形成的持续测试和形成的错误只是第一步。从医疗方案的角度来看，Galaxy General Motors合作了在北京Xuanwu医院建立联合研究所。在出国时，阿拉伯联合酋长国阿布扎比的酒店的欢迎指南应用，Zeng Hui表示，Galaxy General Motors计划今年促进规模和营销。本型人的类人体现了其作为生产力的价值，“ Zeng Hui强调。促进竞赛的使用是2025年世界人类机器人游戏的调查方向。”这使公众能够通过真理。互动地，我们可以看到它们可以实现的机器人代码的有效性。 “根据Zeng Hui。今年8月，在北京举行了第二次国际人工智能奥运会的国际学术活动，来自60多个国家和地区的300多名高中生。Galaxy将军成为正式的指定机器人平台和最终场景竞赛的最终提案党。