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大模型能力越发强大，深度的业务却不会被自动解决。真正可用的 AI，不只依赖问答和生图，更需要指导、流程、规范、工具；把泛化的智能约束到具体项目、具体任务、具体交付。
早期计算机时代的核心难题，是“人要适应机器的表达方式”； 而 AI 时代的核心难题，是“如何让机器真正适应人的意图”。
两者都处在一次“交互门槛重构”的前夜，所以会有很多相似的困惑。
结构、体系、框架、规则，不是观点，也不是立场，更不会是哲学态度。而是一整套可以被反复使用、别人照做、不依赖当下情绪和灵感即可使用的“操作系统”
在1712年，纽科门发明了蒸汽机，然而效率低、耗能大，只有矿业能用。而到了瓦特的改进，这种技术才真正成为工业革命的引擎。同样，今天的AI产业也面临着“高成本”、“适用性受限”等问题。要真正实现广泛应用，AI必须像蒸汽机一样，突破瓶颈，找到清晰的盈利模式，提升效率，让每个行业都能负担得起。
在这里我们从官方项目中取得Figure智能机器人系统的工作逻辑，我们设计了一个可视流程来，帮助我们在研究中时刻专注这一逻辑主体。这个流程也是我们在智能机器人硬件实践中学习和遵循的模式。
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