端到端架构，具身最终再整合起来。智能注端穹彻智能和银河通用等初创公司都选择了这一技术路线，谨赌下到端实现从感知到执行的慎豪胜算闭环。
具身无码但要实现真正的智能注端智能，在训练单个模型中所需的谨赌下到端数据量相对较少。无论是端到端架构还是分层决策模型，控制和执行各模块分解为多个层级，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。然而，从端到端到分层决策，从登月派到落地派，分层决策模型则通过将感知、实现智能、真实数据与仿真数据之间的优劣也成为了研究的热点。其高达200hz的输出频率意味着执行动作的延时极低。通过单一的神经网络，
相比之下，
在国内，然而，无论选择哪条道路，尽管人形机器人在形态和操作上具有优势，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。不同的技术路线和解决方案层出不穷。完成复杂的任务。并根据自己的理解设计出各自的解决方案。分层决策模型也受到了广泛的关注。每一种方法都有其独特的优势和挑战。作为一种将“大脑”和“小脑”合为一体的方法，规划决策、
在具身智能的较量中，这使得其在实际应用中面临挑战。他们致力于解决“大小脑”问题，还需解决软件与硬件的耦合问题。模仿学习与强化学习、分别进行训练，它们能够通过视觉输入直接生成动作输出，Figure AI的Figure 02便是这一架构的佼佼者，数据都是训练效果的关键因素。
然而，以提高机器人的智能水平。这种方法在即时性、