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进一步信息揣测

• 具身智能的拟人化细节是关键竞争力：Optimus机器人装爆米花时，手部力度控制（盒子未变形）和眼神跟随动作的细节，需要复杂的多模态算法支持，这类技术通常不会公开具体实现方式，属于核心专利。
• Mech-GPT多模态大模型的实际应用门槛：文中提到的「眼脑手」系统性能暴增，但未透露训练数据来源和算力成本。行业内部通常需要定制化数据集和GPU集群，中小公司难以复制。
• 市占率冠军的隐性优势：连续五年行业第一的公司可能通过供应链议价权、客户案例垄断（如特斯拉合作）形成壁垒，新入场者需支付更高硬件成本。
• 高难度操作的技术内幕：叠衣服、分拣物品等看似简单的任务，实际依赖高精度传感器（如触觉反馈）和私有仿真环境训练，相关技术细节需付费获取或通过行业联盟共享。
• WAIC大会展示的「表演性质」陷阱：现场演示的机器人动作可能经过多次调试或预设路径，真实场景的鲁棒性（如光线变化、物品随机摆放）需额外投入，这是业内常踩的坑。
• 具身智能商业化落地的隐藏成本：文中未提及机器人的维护成本（如机械臂损耗率）和场景适配开发周期，实际部署中这部分可能占预算50%以上。
• 行业冠军的「非技术」壁垒：长期市占率领先可能涉及专利布局、行业标准制定话语权等非公开竞争手段，新玩家需规避侵权风险。