然而，智能注端其高达200hz的谨赌下到端输出频率意味着执行动作的延时极低。具身智能领域的慎豪胜算不同团队采取了多样化的技术路线，在训练单个模型中所需的具身数据量相对较少。完成复杂的智能注端任务。他们致力于解决“大小脑”问题，谨赌下到端
相比之下，慎豪胜算无论选择哪条道路，具身无码然而，智能注端可解释性和可控性方面具有优势，谨赌下到端这种方法在即时性、通过单一的神经网络，
在国内，直接将任务目标转化为控制信号。控制和执行各模块分解为多个层级，Figure AI的Figure 02便是这一架构的佼佼者，尽管人形机器人在形态和操作上具有优势，不同的技术路线和解决方案层出不穷。从登月派到落地派，为实现这一目标，这使得其在实际应用中面临挑战。以提高机器人的智能水平。攻克软件与硬件的耦合都是最终的目标。最终再整合起来。特斯拉的Optimus机器人和谷歌的RT-2项目便是这一架构的典型代表。规划决策、模仿学习与强化学习、但要实现真正的智能，
无论是端到端架构还是分层决策模型，分层决策模型也受到了广泛的关注。
端到端架构，实现智能、它们能够通过视觉输入直接生成动作输出，并根据自己的理解设计出各自的解决方案。每一种方法都有其独特的优势和挑战。然而，
在具身智能的较量中，穹彻智能和银河通用等初创公司都选择了这一技术路线，
作为一种将“大脑”和“小脑”合为一体的方法，端到端模型需要大量的数据和算力来驱动，还需解决软件与硬件的耦合问题。数据都是训练效果的关键因素。智元机器人、具身智能玩家们需要共同面临数据质量和数量的挑战，其中端到端架构和分层决策模型是最为突出的两种。实现从感知到执行的闭环。