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我原本以為模擬只是為了節省成本，但後來發現，它的意義遠不止於此。 這種直覺，是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。 你或許看不見研華的存在，但它實際上遍布在機器人全身，像隱藏在皮膚之下的神經網絡，讓整個身體真正活過來。 網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演：數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ，或是波士頓動力的機器狗，用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。 每一次，社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。 舉例來說，電磁波每減少 10 分貝，就意味能量減小 10 倍。 在前進一千碼時減少 1300 分貝，就意味能量會衰退 10 的 130 次方倍，小到等於沒有。 在實務上，通常電磁波的極限穿透距離就只有幾十到幾百公尺而已。
回顧它的演進，早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論，像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測，或者在相機裡分辨貓狗，扮演著「眼睛」的角色，看得懂眼前的事物 。 想像一下，如果你的大腦在雲端，你看到一個球朝你飛過來，視覺訊號要先上傳到雲端，雲端分析完，再把「快閃開」的指令傳回你的身體。 這中間只要有零點幾秒的網路延遲，你大概就已經鼻青臉腫了。 這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝，源於一個根本性的矛盾：當代AI在數位世界裡聰明絕頂，卻在物理世界中笨拙不堪。 与迈尔河畔卢热接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：拉朗德德卢热、蒙特勒伊欧乌尔姆、拉讷、圣布里斯苏拉讷、埃库谢莱瓦莱、皮唐日勒拉克[1]。 迈尔河畔卢热（法语：Lougé-sur-Maire，法语发音：[luʒe syʁ mɛʁ] 伟哥在线药房 ⓘ）是法国奥恩省的一个市镇，属于阿让唐区。 马卢埃（法语：Malloué，法语发音：[malwe] ⓘ）是法国卡尔瓦多斯省的一个旧市镇，属于维尔区。 2016年，马卢埃与临近的19个市镇合并为新市镇苏勒夫尔昂博卡日。
光線從上向下照射時，從光密介質進入光疏介質，相當於從水射向空氣，折射角變大，光線偏向水準。 當折射角增大到一定程度時，就會發生全反射而向上照射。 具體來說，在最清澈的海水中，可見光每前進 1 公尺，亮度就會衰減 4% 。 如果想使用無線電通訊，以一個頻率 1000 赫茲的電磁波來說，每向前進一千碼（大約 900 公尺），訊號強度就會減少 1300 分貝。 這邊說明一下，「分貝 dB 」不只是聲音音量的單位，而是可以用在各種需要表達強度比例的單位。 而另一種，那個開冰箱慢吞吞的機器人，雖然看起來笨，卻是在做一件革命性的事：它正在試圖由 AI 驅動，真正開始「理解」這個世界 。 它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。
當時德國的對手英國是個島國，因此便想到利用潛艦封鎖英國，無論是軍艦或商船一律擊沉，希望能拖垮英國的經濟。 雖然德國最後未取得戰爭勝利，但潛水艇也確實擊沉了多艘協約國的船艦，立下的戰績是有目共睹。 聲納裝載潛水艇上可以成為潛水艇的眼睛，裝在水面艦上，可以成為抓出潛水艇的掃描儀。 潛水艇沒有聲納，姑且可以靠海圖小心航行，水面艦沒有聲納，面對潛水艇就只能海底撈針。 但潛艦與反潛就像臥虎捉藏龍，如果能隨時掌握這隻水中蛟龍的動向，潛艦的威懾力就會大幅降低，甚至能將其一網打盡。 因此相對地，隱蔽的技術進步時，反潛的技術也有所突破，透過光學、聲學、磁場等技術，要讓潛艦原形畢露。
它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生（Digital Twin）世界，讓 AI 在其中進行訓練 。 這就像教一個小孩走路，你可以抱著他，幫他擺動雙腿，看起來走得又快又穩，但那不是他自己在走。 真正的學習，是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。 過去的機器人，大多是前者；而我們真正期待的，是後者。 這個矛盾，在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。 第一種，是動作精準、甚至會跳舞的類型，這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」，機器人對它所處的世界一無所知 。 第二種，則是嘗試執行日常任務（如開冰箱、拿蘋果）的類型，但其動作緩慢不穩，彷彿正在復健的病人 。 如果在還沒有發生全反射時，光線就進入人眼，就會以為物體在遠方的高處，形成正立的蜃景；如果光線在傳播過程中發生全反射，人們逆著光線看去，就會看到倒立的蜃景。