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传统大模型可以协助机器人处理决策、任务拆解和常识理解等慢通道反应任务，但不适合做强实时性和高稳定性的机器人规划与控制快通道反应任务。具身智能（人工智能在物理世界的进一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统）小脑模型可以通过多模型投票等集成学习方法，结合机器人本体结构与环境特性选择合理的模型控制算法，确保机器人在理解自身本体约束的前提下，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作，使智能机器人更加满足现实世界的精细操作与实时控制需求。
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“造好车”，即赋能产品定义，造用户需要的车。基于人群访谈和投放问卷的传统用户调研方式，存在样本偏差、环境干扰、信息有限、问题局限性、质量难以保证以及时间和成本较高等诸多弊端，而智能车云服务能够分析海量用户真实日常使用数据，包括功能使用频次、时长、活跃度等等，精确度更高、效率更高。
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