“去年,投资人更倾向通用的具身智能叙事,比如偏好‘既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服’的机器人。但现在则更看重能不能先扎进垂类场景,并且让客户愿意复购。这关系到商业化能力,也关系到能不能用数据飞轮突破真机数据不足的瓶颈。”刘年丰对《智能涌现》介绍。
在这个“验证真空期”,保持对上游基础设施的战术性配置,同时在中下游寻找“商业模式验证”的先行者,或许是最稳妥的投资策略。
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