目前，语言模型可以参加考试，但具身人工智能在厨房、仓库和医院仍然表现不佳。 “机器人”这个形容词带来的印象并不是特别流畅或有能力。 问题不在于模型有多先进，而在于它所训练的数据质量。 在现实世界中工作的人工智能需要现实世界的数据：视频、音频、运动、边缘案例。 那些构建能够在野外工作的人工智能系统的公司，将是解决数据保真度问题的公司。