机器人形态与适用环境 - 人形机器人适应人类环境的成本和效率表现不佳[2][3] - 提出反向思考解决方案：改造机器人环境使其专精其用 而非改变机器人本身[2][3] - 在工厂或酒店等B端商业化场景中 环境可实现标准化定制和优化以适配专用机器人[4] 人工智能模型架构策略 - 企业级服务领域重视效率 存在对可安全部署、可离线运行的小模型的真实需求[2][4] - 采用约7B参数的小模型在BUA、CUA全球权威榜单中达到与万亿参数大模型类似水平[4] - 平台中大部分任务采用小模型 仅个别复杂任务使用大模型[2][5] 多智能体平台技术架构 - 发布多智能体平台DeepMiner 采用MoA架构[5] - MoA架构将复杂任务分解给不同sub agent执行 比MoE架构更开放和高效[5] - 该架构下研发可分布式并行 并可与其他公司合作 各自开发专属agent和模型[5] 行业未来展望 - 未来全世界不应只有一种机器人或一种模型 应呈现百花齐放状态[2][7] - 机器人未来最大应用场景可能包括跟随火箭进入火星等极端环境[4]