हुआंग रेनक्सन के ताइवान पॉप म्यूजिक सेंटर में भाषण के अंतिम, शीर्ष भाग में, एक रोबोट ने प्रस्तुति दी।
किसी न किसी समय से, लोग रोबोट को 'पौधों जैसा व्यक्ति' कहने लगे। शायद, क्योंकि यह अभी इतना लचीला नहीं है, ऐसा कहना गलत नहीं है।
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देखिए कि हुआंग रेन्स्युन इस रोबोट का परिचय कैसे कराते हैं, जिसकी ऊंचाई 1.8 मीटर और वजन 68 किलोग्राम है, और इसमें 75 स्वतंत्रता डिग्री हैं; उन्होंने मंच पर एक मजाक किया कि यह ऊंचाई और वजन "मेरे लगभग समान" है। काफी दिलचस्प है।
इस रोबोट का नाम Isaac GR00T है, जिसकी निर्माता NVIDIA द्वारा एक रेफरेंस डिज़ाइन के रूप में परिभाषित किया गया है, और तीन आपूर्तिकर्ता प्रत्येक एक हिस्से के लिए जिम्मेदार हैं।
शरीर宇树科技 के H2 Plus से, हाथ सिंगापुर के Sharpa के पांच उंगलियों वाले चतुर हाथ से, और दिमाग निवेडा के अपने Jetson Thor चिप से, साथ ही Isaac GR00T सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ।
मैंने एक विवरण देखा:
एकिको कहती हैं कि इस संदर्भ डिजाइन के लक्षित उपयोगकर्ता उच्च शिक्षा संस्थान और विश्वविद्यालय के शोधकर्ता हैं; पहले ग्राहकों में स्टैनफोर्ड और ज़्यूरिख फेडरल पॉलिटेक्निक शामिल हैं।
संबंधित डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म और मॉडल कोड जल्द ही GitHub और Hugging Face पर उपलब्ध कराए जाएंगे; पूरा सॉफ्टवेयर स्टैक बिना किसी सेटअप के तैयार है, जिससे शोध टीम की तैयारी का समय कुछ दिनों से कुछ घंटों में कम हो गया है।
In other words, NVIDIA is doing more than just one robot.
यह एक की-टू-की समाधान है; शरीर, मस्तिष्क, डेटा जनरेशन टूल, ट्रेनिंग फ्रेमवर्क, सिमुलेशन वातावरण—सब कुछ आपके लिए पैक किया गया है, आपको बस पावर जोड़ना है और प्रयोग शुरू कर सकते हैं।
I checked their data generation capabilities.
यिंग ने कहा कि Cosmos 3 और Isaac GR00T Blueprint का उपयोग करके, 11 घंटे में 7.8 लाख सिंथेटिक मोशन ट्रैजेक्टरीज जनरेट की जा सकती हैं। 7.8 लाख का क्या मतलब है? यह लगभग 6,500 घंटे के मानव डेमो डेटा के बराबर है; लगभग एक इंजीनियर लगातार रोबोट को एक्शन सिखाने के लिए 9 महीने तक काम करता है।
फिर, आज दोपहर, शंघाई स्टॉक एक्सचेंज लिस्टिंग रिव्यू कमिटी ने परिणाम घोषित किए, जिसमें Yushu Technology का प्रारंभिक प्रस्ताव स्वीकृत हो गया और इसमें निर्गमन की शर्तें पूरी होती हैं।
73 दिन, स्वीकृति से लेकर अनुमोदन तक, 42.02 अरब राशि एकत्रित, कुल मूल्यांकन 420 अरब। ए-शेयर बाजार की पहली मानव रूपी रोबोट कंपनी, बंद हो चुकी है; इसके पहले और बाद में, मैं दोनों के लिए द्विप्रसाद का उपयोग करना चाहूंगा।
लेकिन एक बात ध्यान देने योग्य है,
हुआंग रेन्स्यून के स्पीच में, Unitree का नाम शरीर के स्तंभ में आया; Sharpa हाथ के स्तंभ में आया; NVIDIA खुद दिमाग, कैलकुलेशन पावर, मॉडल, सिमुलेशन और डेटा जनरेशन की पूरी पंक्ति पर कब्जा करता है।
दोपहर में, शंघाई में हुए इस समीक्षा में, YUShu को 420 अरब की अनुमानित कीमत मिली। प्रोस्पेक्टस पर स्पष्ट रूप से लिखा गया है कि फंडिंग का सबसे बड़ा हिस्सा एम्बॉडीड लार्ज मॉडल पर खर्च किया जाएगा। यह दिमाग है।
NVIDIA कहती है कि आप मेरा शरीर हैं, उसी दिन, Unitree कहती है कि मैं अपना दिमाग बनाऊंगा। क्या हो रहा है?
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मैंने एक शब्द सोचा है, डिज़ाइन का संदर्भ लेकर। यह शब्द बहुत उदासीन है, जैसे कोई तकनीकी दस्तावेज़ या कोई योजना, आप इसका संदर्भ लें।
टेक दुनिया में यह शब्द कई बार आया है, हर बार आने के बाद का स्क्रिप्ट लगभग एक जैसा होता है।
मोबाइल उद्योग में सबसे प्रतिनिधित्वपूर्ण बार।
2010 के आसपास, क्वालकॉम ने एक काम शुरू किया। उसने स्नैपड्रैगन चिप, बेसबैंड, एंड्रॉइड सिस्टम, ड्राइवर लेयर और हार्डवेयर इंटरफेस को एक साथ जोड़कर एक पूर्ण मोबाइल रेफरेंस डिज़ाइन बना दिया।
इंडस्ट्री में इसे टर्नकी कहते हैं, जिसका अनुवाद बंद कुंजी के रूप में होता है।
इसका क्या मतलब है? आप एक मोबाइल ब्रांडर हैं, आपको खुद के चिप डिज़ाइन क्षमता, सिस्टम ट्यूनिंग क्षमता की आवश्यकता नहीं है, और न ही आपको हार्डवेयर रिसर्च और विकास टीम रखने की आवश्यकता है। क्वालकॉम के इस समाधान को लें, एक ODM कारखाने के साथ जुड़ें, केस में थोड़ा सा बदलाव करें, अपना लोगो लगाएं, और एक मोबाइल तैयार हो जाएगा।
ऐसे ही रेडमी पहली पीढ़ी आई। उस समय, मियाओमी ने वेनटाई को उत्पादन के लिए सौंपा, जिसमें क्वालकॉम समाधान का उपयोग किया गया, उस वर्ष वेनटाई ने 65.5 मिलियन इकाइयाँ बेचीं।
ऐसा लगता है कि सबको लाभ हो रहा है: क्वालकॉम ने चिप्स बेच दिए, ब्रांड निर्माताओं ने अनुसंधान और विकास की लागत बचाई, और ODM कारखानों को ऑर्डर मिले।
फिर मैंने आगे की बातों की जांच की।
हुआकिन टेक्नोलॉजी, चीन की सबसे बड़ी मोबाइल ODM कंपनी, 2024 के पहले तीन तिमाही में 700 अरब से अधिक की आय और 20 अरब का मातृ कंपनी शुद्ध लाभ। लॉंगकी टेक्नोलॉजी, 350 अरब की आय और 5 अरब से कम का शुद्ध लाभ।
700 अरब राजस्व, 20 अरब लाभ, शुद्ध लाभ मार्जिन 3% से कम।
इन कंपनियों के मोबाइल कंट्रैक्ट मैनुफैक्चरिंग की ग्रॉस मार्जिन लंबे समय तक 5% से 11% के बीच घूमती रही है। इसे उद्योग के लोग थकान वाली कमाई कहते हैं; ऊपर से चिप निर्माता दबाव डालते हैं, नीचे से ब्रांड निर्माता कीमतों की तुलना करते हैं, और बीच में प्रतियोगी तीव्र प्रतिस्पर्धा करते हैं। जितना बड़ा होता है, उतना पतला होता जाता है।
वेनटेक, जो पहले ODM वितरण में नंबर एक था, ने 2025 की शुरुआत में पूरे ODM बिजनेस को Luxshare Precision को बेच दिया और मोबाइल कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग से पूरी तरह बाहर हो गया; बेचने के बाद यह पूरी तरह सेमीकंडक्टर में शिफ्ट हो गया, जिसकी सेमीकंडक्टर बिजनेस की ग्रॉस मार्जिन 37.47% है, जो मोबाइल कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग से सात गुना अधिक है।
देखो, शरीर को विश्व का पहला बनाने के बाद, अंत में इसे छोड़ दिया।
इस कहानी का आज के साथ क्या संबंध है? मैंने क्वालकॉम के उस समय के काम और न्वाइडिया के आज के काम को एक साथ देखा।
क्वालकॉम ने चिप, एंड्रॉइड और रेफरेंस डिजाइन जारी किए, जिनका उपयोग मोबाइल उद्योग में सभी ने किया। परिणाम क्या हुआ? हार्डवेयर सभी एक जैसा हो गया, और लाभ धीरे-धीरे ब्रांड और निर्माताओं से चिप और ऑपरेटिंग सिस्टम आपूर्तिकर्ताओं के पास चला गया।
NVIDIA ने आज Jetson Thor चिप, Isaac GR00T मॉडल और रेफरेंस डिजाइन जारी किए हैं। मॉडल कोड पूरी तरह ओपन सोर्स है, सिमुलेशन फ्रेमवर्क भी ओपन सोर्स है, और डेटा जनरेशन टूल्स भी पैकेज किए गए हैं।
मैंने न्वाडिया की वर्तमान साझेदार सूची देखी, यूशु जेटसन थॉर का उपयोग कर रहा है, ज़हीयुआन, गैलेक्टिक जनरल, और यूबिशुआन भी उपयोग कर रहे हैं। यहां तक कि फिगर एआई और बोस्टन डायनामिक्स भी उपयोग कर रहे हैं, और अमेज़न और मेटा भी।
Yushu शरीर आपूर्तिकर्ताओं में से एक है।
NVIDIA के रोबोटिक्स विभाग के वीपी ने कहा था: हम रोबोट नहीं बनाते, और न ही कारें बनाते; हम पूरे उद्योग को बुनियादी ढांचे के कंप्यूटर और सॉफ्टवेयर के माध्यम से तकनीकी समर्थन प्रदान करते हैं।
This statement, Qualcomm said almost the exact same version fifteen years ago.
जब कोई कंपनी कहती है: हम अंतिम उत्पाद नहीं बनाते, केवल प्लेटफॉर्म और उपकरण प्रदान करते हैं, तो यह वास्तव में एक बात घोषित कर रही है: मैं नियम तय करूंगा।
GR00T मॉडल ओपन सोर्स है, जैसे कि गूगल ने एंड्रॉइड को ओपन सोर्स किया था, एक ही तर्क के साथ। सॉफ्टवेयर आपको मुफ्त में दिया जा रहा है, ताकि आप मेरे हार्डवेयर से अलग न हो सकें। मेरा मॉडल और सिमुलेशन प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने के लिए, आपको मेरे चिप पर ही चलाना होगा।
मेरी राय ऐसी है:
रेफरेंस डिज़ाइन के संदर्भ में, जो रेफरेंस डिज़ाइन जारी करता है, वह इस उद्योग में ब्रेन का मूल्य कितना है और बॉडी का मूल्य कितना है, यह परिभाषित करता है।
मोबाइल उद्योग ने पहले ही इसका जवाब दे दिया है, शरीर बनाने वाली कंपनियाँ, 70 अरब राजस्व, 3% से कम लाभमार्जिन; दिमाग बनाने वाली कंपनियाँ, सालाना केवल पेटेंट लाइसेंसिंग शुल्क से कई सौ अरब डॉलर कमाती हैं, अब, यह संयोग है, रोबोटिक्स उद्योग को भी यही समझौता मिल गया है।
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मैंने Yushu की IPO प्रोस्पेक्टस की जाँच की। 42 अरब डॉलर के फंडिंग में से 20.22 अरब डॉलर को स्मार्ट रोबोट मॉडल रिसर्च और डेवलपमेंट पर खर्च किया जाएगा, जो 48% है और सभी प्रोजेक्ट्स में सबसे बड़ा हिस्सा है; 11.1 अरब डॉलर को बॉडी रिसर्च पर, 4.45 अरब डॉलर को नए उत्पादों पर, और 6.24 अरब डॉलर को निर्माण सुविधा बनाने पर खर्च किया जाएगा।
सबसे ज्यादा पैसा दिमाग में लगता है। यु शु इस खेल को जरूर जानता है।
वांग शिंगशिंग ने एक बात कही थी कि पिछले दशक में किया गया सबसे बड़ा गलती यह थी कि उन्होंने AI की तकनीकी प्रगति को कम आंका, उनकी मूल टीम का ध्यान हमेशा ऑनटोलॉजी और मोशन कंट्रोल पर केंद्रित रहा, लेकिन हाल के दो वर्षों में ही उन्होंने एम्बॉडिड लार्ज मॉडल पर अधिक जोर देना शुरू कर दिया।
अपना दिमाग बनाने के लिए 20 अरब खर्च करते हुए, एक साथ निवेडिया के रेफरेंस डिजाइन के लिए शरीर आपूर्ति करना। यह सहयोग के बाह्य आवरण के तहत एक स्वतंत्रता संग्राम है।
मैंने विवरण की जांच की है, न्वाइडिया का GR00T N1.5 यूशु G1 रोबोट पर सफलतापूर्वक चलाया गया है; ओपन सोर्स कम्युनिटी के डेवलपर्स ने कोड को लेकर G1 पर सीधे डिप्लॉयमेंट और ऑपरेशन डेमो किया है। GitHub पर पूरा डिप्लॉयमेंट ट्यूटोरियल उपलब्ध है।
इसका मतलब है कि एइको का दिमाग यूशु के शरीर में भर दिया गया है। और यह खुला है, कोई भी इस प्रक्रिया की प्रतिलिपि बना सकता है।
नागामի अपना क्या कर रहा है?
सितंबर 2025 में, Unitree ने अपने स्वयं के विश्व मॉडल UnifoLM-WMA-0 को ओपन सोर्स किया। जनवरी 2026 में, उन्होंने विजुअल भाषा एक्शन मॉडल UnifoLM-VLA-0 लॉन्च किया।
25 मई तक, जिस दिन बोर्ड की घोषणा जारी की गई थी, यूशु ने WVLA2.0 एम्बॉडिड लार्ज मॉडल का टेस्ट संस्करण जारी किया, जिसने G1 रोबोट को व्यस्त परिस्थितियों में, बिना किसी रिमोट कंट्रोल के, मीटिंग रूम की वस्तुओं को स्वतंत्र रूप से व्यवस्थित और वर्गीकृत करने की क्षमता प्रदान की।
दो दिमाग, एक ही शरीर पर चल रहे हैं, एक न्वीडिया का, ओपन सोर्स, दुनिया भर में उपयोग के लिए, दूसरा यूशु का अपना, अभी शुरुआती स्तर पर है, अभी पीछे भाग रहा है। मुझे इसकी तुलना कैसे करूँ?
यहाँ एक और भूमिका है जिसका ध्यान देने योग्य है।
मैंने एक कंपनी, Zhongke Fifth Generation के बारे में जानकारी प्राप्त की, जिसकी स्थापना सिर्फ 2024 सितंबर में हुई थी, और इसकी मुख्य टीम CAS और त्सिंहुआ विश्वविद्यालय से आई है; इस वर्ष इसने तीन फंडिंग राउंड्स प्राप्त किए हैं, जिसमें Sequoia Capital China ने Pre-A राउंड का नेतृत्व किया, और नवीनतम A राउंड को Fute Capital और Shanghai Semiconductor Industry Investment ने निवेश किया।
यह यूशू टेक्नोलॉजी का 001 नंबर एम्बॉडीड ऑपरेशन ब्रेन सप्लायर है।
दोनों पक्षों ने यूशु G1 मानवरूपी रोबोट प्लेटफॉर्म के आधार पर बिजली उद्योग में सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर एकीकृत समाधान विकसित किए हैं; ज़होंगके फिफ्थ जेनरेशन एमडी के साथ भी सहयोग कर रहा है, और इसका रोबोट अब एमडी के फोशान कारखाने की उत्पादन लाइन पर वास्तविक रूप से संचालित हो रहा है।
क्या आपने समस्या का पता लगा लिया है?
यूशु के शरीर पर चलने वाले दिमाग, केवल दो नहीं, बल्कि तीन हैं। न्वाइडिया का GR00T, यूशु का स्वयं विकसित UnifoLM, और Zhongke Fifth Generation का FAM सीरीज मॉडल।
एक शरीर वाली कंपनी क्यों तीन दिमागों से जुड़ रही है? क्योंकि इसके पास अभी अपना नहीं है।
यूशु की 2025 के लिए अनुसंधान और विकास व्यय दर 8.53% है, यानी 14.5 करोड़; समकक्ष यूबिक्सियन की 25%, यानी 50.7 करोड़। यूशु उद्योग के शीर्ष निर्माताओं में से एक है जिसका अनुसंधान और विकास व्यय का प्रतिशत सबसे कम है।
ये 2 बिलियन बर्बादी का पैसा है। समस्या यह है कि बर्बादी के लिए एक विंडो अवधि है।
NVIDIA का GR00T ओपन सोर्स है और इसका अपडेट बहुत तेज़ है। N1 से N1.5 तक केवल तीन महीने से कम का अंतर है। जब तक GR00T पर्याप्त उपयोगी है, उतने ही अधिक डेवलपर और ग्राहक इसे डिफ़ॉल्ट रूप से चुनेंगे।
जैसे एंड्रॉइड ने फैलने के बाद, आप अपना खुद का मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम बनाना चाहते हैं, यह असंभव नहीं है, लेकिन इतना कठिन होता जा रहा है।
यूशु अभी जो कर रहा है, वह एक ओर एंड्रॉइड फोन पर क्वालकॉम चिपसेट लगाकर बेचकर पैसा कमा रहा है, और दूसरी ओर लैब में अपना चिपसेट और ऑपरेटिंग सिस्टम बना रहा है।
मुझे विश्वास है कि दो दिमागों की स्थिति लंबे समय तक नहीं रहेगी, और परिणाम केवल दो ही हो सकते हैं। या तो हमारा स्वयं विकसित दिमाग पीछे नहीं रहेगा और यिंग का दिमाग अनावश्यक हो जाएगा; या फिर हम पीछे रह जाएंगे और नविडिया का दिमाग एकमात्र विकल्प बन जाएगा, जिससे यूशु केवल शरीर ही रह जाएगा।
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इसके बारे में बात करते समय, एक सवाल अवश्य उठता है। क्या कोई वास्तव में न्यूडिया के ब्रेन के बिना, सब कुछ खुद ही संभाल लेता है?
हाँ, एक। टेस्ला। और अभी केवल यही एक है।
ऑप्टिमस ह्यूमनॉइड रोबोट में टेस्ला के स्वयं डिज़ाइन किए गए FSD चिप का उपयोग किया जाता है, जो इसे ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए कार में लगाया जाता है।
एक ही ट्रेनिंग पाइपलाइन, डेटा एनोटेशन सिस्टम और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को सीधे कार से ले आया गया है। इन्फरेंस हार्डवेयर भी समान है, जो अब HW4 पर चल रहा है, और अगली पीढ़ी में AI5 पर अपग्रेड किया जाएगा।
मैंने नवीनतम अपडेट की जांच की, और इस साल की पहली तिमाही के अर्जित रिपोर्ट कॉल पर, मस्क ने कुछ समय बिंदुओं की पुष्टि की।
Optimus V3 का मध्यवर्ष में लॉन्च होगा, जुलाई और अगस्त में फ्रीमॉंट कारखाने में बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू होगा। यह लाइन पहले Model S और Model X की लाइन थी, जिसे मई में बंद करके Optimus के लिए विशेष लाइन में बदला जा रहा है, जिसका लक्ष्य वार्षिक क्षमता 100 लाख यूनिट है।
10 लाख यूनिट। यूशु 2025 के पूरे वर्ष में 5,500 मानवरूपी रोबोट बेचेगा।
180 गुना का अंतर।
इसी समय, टेस्ला का AI5 इन्फरेंस चिप फेब्रिकेशन पूरा हो चुका है, और स्वयं डिज़ाइन किए गए चिप्स की आपूर्ति श्रृंखला तैयार हो गई है; इसका मतलब है कि प्रशिक्षण से लेकर इन्फरेंस तक, क्लाउड से लेकर रोबोटिक एज तक, पूरी श्रृंखला में नेविडिया का कोई घटक नहीं है।
मुझे लगता है कि टेस्ला ने इस काम को करने के लिए तीन कार्ड का उपयोग किया।
पहला, FSD का डेटा फ्लाइव्हील। हर दिन लाखों टेस्ला रास्तों पर चल रही हैं और वास्तविक दुनिया के विजुअल डेटा को लगातार वापस भेज रही हैं।
ये डेटा ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए प्रशिक्षित किए जाते हैं, और रोबोट की संवेदनशीलता और निर्णय लेने की क्षमता को भी प्रशिक्षित करते हैं; Optimus की टीम को रोबोट डेटा शून्य से इकट्ठा करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि गाड़ी का डेटा पुनः उपयोग किया जा सकता है।
दूसरा, स्वयं विकसित चिप।
डोजो से लेकर HW4 और AI5 तक, टेस्ला ने हमेशा अपनी कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर बनाई है। हालांकि डोजो के बीच में कई चुनौतियाँ आईं और AI5 अभी तक सिर्फ चिप बनाई गई है, लेकिन दिशा कभी नहीं बदली—यह अपने दिमाग के नीचले स्तर के हार्डवेयर को किसी और के हाथों में नहीं देना चाहती।
तीसरा, सुपर फैक्ट्री।
जिस उत्पादन प्रणाली का उपयोग टेस्ला ने एक लाख से अधिक गाड़ियाँ बनाने के लिए किया, उसी का उपयोग रोबोट बनाने के लिए सीधे किया जा सकता है; आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, गुणवत्ता नियंत्रण, उत्पादन क्षमता में वृद्धि—ये सब ऐसी चीजें हैं जिन्हें पैसे से तुरंत नहीं खरीदा जा सकता।
अब वुशु की ओर वापस देखें, इन तीनों कार्ड्स में से कोई भी नहीं है। क्या इसका मतलब है कि वुशु जरूर वेनटाई बन जाएगा? नहीं।
क्योंकि Yushu के पास टेस्ला के पास नहीं है एक पत्ता है, जिसका मुख्य घटक और उत्पादन दर 90% से अधिक है। मोटर, रिडक्शन गियर, और कंट्रोलर सभी खुद बनाए गए हैं।
चार पैरों वाले रोबोट के चलने के नियंत्रण एल्गोरिदम को शून्य से विकसित किया गया, मानव रूप के रोबोट H1 को लागू करने में छह महीने लगे, और इसमें केवल तीन पूर्णकालिक सदस्य शामिल थे, जिससे स्पष्ट होता है कि Unitree के शरीर में तकनीकी ज्ञान है।
यहाँ एक महत्वपूर्ण अंतर है, जिसे बहुत से लोग मोबाइल और रोबोट की तुलना करते समय नज़रअंदाज़ कर देते हैं।
मोबाइल फोन का भौतिक रूप समान हो चुका है।
एक स्क्रीन, एक चिप, एक बैटरी, केवल केस अलग है। हार्डवेयर में लगभग कोई अंतर नहीं है। इसलिए, जैसे ही चिप निर्माता एक रेफरेंस डिजाइन जारी करते हैं, सभी मोबाइल एक जैसे दिखते हैं, और ब्रांड निर्माता केवल मार्केटिंग और कीमत पर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
रोबोट अलग-अलग हैं, क्या वे स्थिर रूप से चल सकते हैं, एक पैर पर खड़े होकर किसी द्वारा धक्का खाने पर गिरे नहीं, और पांच उंगलियों से बोतल का ढक्कन खोल सकते हैं—आज इन क्षमताओं में विभिन्न कंपनियों के बीच बहुत बड़ा अंतर है।
इसका मतलब है कि, कम से कम वर्तमान चरण में, शरीर करना अभी तक एक अंतिम रास्ता नहीं है; शरीर में अभी भी प्रीमियम का स्थान है, जो अभी तक मानकीकरण द्वारा नहीं खा लिया गया है।
हालांकि, उद्योग में नए रुझान दिखाई दे रहे हैं। मैंने एक निर्णय देखा है कि एम्बेडेड इंटेलिजेंस चिप्स की मांग, मानक उत्पादों की खरीद से कस्टम विशिष्ट SoC की ओर बढ़ रही है।
इसका मतलब है कि भविष्य में हर रोबोट कंपनी संभवतः चिप कंपनी के साथ साझेदारी करके अपनी विशेष चिप बनाएगी; यदि यह प्रवृत्ति सत्य साबित होती है, तो इंग्ज़ी रेफरेंस डिज़ाइन का लॉक-इन प्रभाव कमज़ोर हो जाएगा।
अभी, यह खिड़की अभी खुली है, अगर आप इसे पार कर जाते हैं, तो यह टेस्ला है। अगर आप इसे पार नहीं कर पाते, तो यह वेनाई है, यूशु ने 20 अरब का जुआ इसी बात पर लगाया है।
विंडो हमेशा खुला नहीं रहेगा, GR00T प्रत्येक वर्जन अपडेट पर यह विंडो थोड़ा नीचे आ जाता है। N1 से N1.5 तक, तीन महीने, यूशु के लिए समय, संभवतः दो से तीन साल।
और बहुत निराश न हों। यह केवल कुछ व्यक्तिगत अनुसंधान के दृष्टिकोण हैं।
यह लेख वेचेन ग्रुप "वांग ज़ह्युएन" (ID: Z201440) से आया है, लेखक: वांग ज़ह्युएन