刷完原力灵机发布会，想起之前读范浩强访谈，挺多感触的。

他说"模型决定场景，场景定义硬件"，今天看DFOL就是按这个逻辑跑的。不是先造个万能机器人再找用处，是先看模型能干啥，再挑能落地的场景。一个分拣零件的case，"可口可乐"换"百事可乐"能泛化就行，不完美，但省掉5个月换线时间，客户愿意买单。

访谈里他提过公司有个"功勋榜"，记录谁采的数据最多。采集员要练到"人机合一"，零点几毫米对准精度，苦练两天才能上手。这种较真劲，和当年旷视做人脸识别做到11个9的偏执一模一样。

他自己也跑客户，和唐文斌一起下工厂，找"客户场景里的最简单问题"。结果发现最简单的比table30最难的还难——比如"把两个扣在一起的东西翻个面"，模型根本学不会。这种反常识的认知，只有真跑过现场的人才说得出来。

我这些年从汽车转AI机器人，最大的教训就是早期总想自己干。后来才明白，找懂闭环的人比找最厉害的更重要。对的人进来，一周跑通的事，自己摸索三个月。原力灵机发布会一本书读懂人形机器人杨宽百位具身智能朋友