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“我的天哪！这真的是机器人吗？”
“腾达机器人走路的姿态越来越像真人了。”
“腾达机器人的水准又进步了！这么复杂的仪器都会用。”
“里面有一个仪器我认识，当时上实验课的时候，老师还专门花了半节课来教怎么用呢！”
“这机器人竟然全都会？”
“这机器人是不是太聪明了？”
“让机器人操作仪器是一件非常复杂的事情，流水线上稍微复杂一点的生产都还是只能让真人来，腾达的这个机器人，是真的可以代替人工了。”
这下子，是真的有一部分正在读本科甚至是读研读博的学生被惊到了。
一直以来，腾达开发出来的机器人都只是在学习人类，做人类平时可以做到的事情。
模仿人类走路、模仿人类抬手、模仿人类做出各种各样的动作……
说白了，都只是在朝着普通人的方向进化。
可是精密的仪器不一样。
有些仪器学习、操作起来是比较复杂的，正常的学生想要学习，也得花上一定的时间去学习。
机器人连模仿正常人类的行为都要花费这么大的功夫。
现在一下子跨度这么大，让人感到不可思议。
而对于机器人知识了解深刻的网友们，更是清楚腾达做到这一点的难度到底有多大。
首先是机器人的感知。
机器人的脑子可没有那么聪明，看到一个东西就能分辨出这东西到底是什么。
它需要大量的图片数据来投喂。
复杂仪器上，通常会有一些长得十分相似的按钮、旋钮。
仪器的操作界面，也比较简陋。
光是这些，就让机器人辨认整个仪器构成的难度大大增加。
可这还并不是机器人分辨仪器的全部难题。
事实上还得考虑到各种各样的角度、光线。
一台车子，对于人来说不管是站在车子的前面、后面还是侧面，都能认出来这是一台车。
但是机器人不是这样子的。
如果训练时的数据只有正面，那么机器人在侧面和后面是认不出来这是一台车的。
换到一起上，也是这个道理。
从正前方看、从左侧看、从右侧看……
对人来说，仪器上的按钮都是一样的。
但是对机器人来说，就不是这样了。
因此在辨认仪器的阶段，就是要大量的数据投喂。
不仅要让机器人看着仪器的照片，能认出这是仪器。
还得让机器人看着其他仪器的照片，认出这不是他们需要的仪器。
这也是非常重要的一点。
要不然搞错了，那就糟糕了。
而这复杂的情况，还只是第一步。
其次就是操作流程了。
这一点同样需要大量的数据投喂，让机器人内置的人工智能
与aigc不同的是，机器人内置的人工智能要求更高。
aigc生成一段文字，打比方的时候可以将白色的雪比作食盐，也可以将白色的雪比作柳絮。
无非是意境的问题，感觉不行大不了重新生成一个。
在对景物或者人物进行描写的时候，不论是先整体再局部、还是先局部再整体都可以。
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