看到中软评测那份破百亿的报告，挺有共鸣的。从某种角度看，大家现在盯着算力或传感器堆料，可能方向偏了。真正的瓶颈其实在动态提示工程。目前的照护机器人多依赖静态指令流，遇到老人情绪波动或突发跌倒，预设范式基本就失效了。借鉴强化学习里的实时状态评估思路，我们需要构建感知到生成的闭环提示链。把视觉捕捉的风险信号，实时转译为语音安抚、辅助路径和家属通知，本质是场景蒸馏加小模型微调，而非硬编码规则。值得商榷的是，现有架构在复杂扰动下的上下文切换延迟究竟如何？有具体压测数据吗？如果能沉淀出可解释的垂直语义提示库，这百亿市场的拐点才算稳了。各位做垂直落地时，怎么处理这种长尾交互的？
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