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　　　　“1959年，世界第一台工业机器人Unimate的两个演示场景：一个是机器人做咖啡，一个机器人自己装配自己。机器人自己装配自己，就是其要追求的最终目标。这让机器人的边际成本趋近于材料成本。这样就能创造非常大的社会价值。”宋博表示，“在通向最终目标的过程中，还有另一个方向，就是基于场景打造‘商业化产品’。在工业领域，制定针对涂胶、上下料、检测等各种环节的特定机器人解决方案。”

新旧动能转换是一个循序渐进的过程，不可能一蹴而就。要尊重科技创新和产业发展规律，坚持稳中求进、稳扎稳打，谨防盲目跟风、一哄而上、泡沫化。中央经济工作会议强调，必须统筹好培育新动能和更新旧动能的关系，因地制宜发展新质生产力。我们要科学把握稳与进、立与破的辩证关系，紧紧抓住科技创新这个“牛鼻子”，深化科技体制改革，深入推动新旧动能平稳接续转换，进一步推动科技创新与产业创新深度融合，不断开创高质量发展新局面。

　　　　此外，制造数据也是解决之道。一些AI公司付费让人们生成训练内容，或使用AI生成的合成数据来训练AI。这已成为一个潜在的巨大数据源。然而，合成数据也存在问题，如递归循环可能巩固错误、放大误解，并降低学习质量。