AI怀疑论已死，信得够的人开始领跑

一个做了十几年机器人的创业者，当众承认自己过去最大的错，是“对AI相信得还不够”。

他做硬件起家，习惯看机械结构一年改几个百分点。但模型能力是一年翻几番，用线性的尺子去量指数的事，肯定吃亏。

以前机器人只会记动作，换个零件就得重新编程。现在大模型让它们开始看懂场景，硬件决定能不能动，模型决定会不会想。

不过别急着幻想满街都是机器人。技术临界点不等于商业临界点，动作再漂亮，一次慢半拍整条线都在等。

业内判断落地顺序也跟你想的不一样：先商业服务，再工业，最后才是居家。工厂规则明确但容错极低，家庭最不标准，充满无限变量。

所以别拿上一轮的经验看这一轮。真正的信心不是盲目乐观，是每看到一次新证据，就往上调一格。