具身智能行业的第二赛段-加速deployment
1. Astra发布加速整个行业发展
加速=让大家有了智能的概念，摸高，有aha moment
🤖具身公司-->加速deployment
开放api/开源上一版模型
💻llm公司-->决策robotics是多大的赛道、是不是现在做、做需要多少effort
想到25年初入行，一位senior的前同事问我具身现在是什么时间点，类比自驾
我回答transformer出来后的自驾，哥们觉得还在darpa挑战赛
显然大技术变革后一切都加速了
2. 行业仍然无法通过demo判断能力，api是通用答案
坦白说一个demo是不是自主，自主的堆了多少数据，怎么证明不是狂采后训练，怎么藏起来demo的小标记……完全无法监督
api是最直接的监督，chatgpt时刻的前提是大家用起来（cite 🌸）
于是国内机器人公司交预训练作业的方式也从 有generalist丝滑度/涌现的demo变成-->
今天谁能先放出api，哪怕很少量access
3. 落地 期待的数据回流只是一部分，benchmark也是一个重要方面
参考2024年llm，api是不够的，毕竟怎么把api用好不容易，deployment是重的，需要有人做定制化，做得快很重要，有各种FDE的机会（具身fde足够大，和硬件绑定，是有百亿公司的机会）
但后面随着技术演进api会越来越轻
很开心行业终于要落地务实做事了
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