（来源：上观新闻）
其中最多🇰🇭的方案是🔓以纳芯微为代表的👩🔧🇵🇸玩家选择了A😟🇸🇱rm内📵🕖核，其他部🚭分友商则选择了⛵🏌RISC-V🃏或DSP🔛🏴反向方案，但无论⚒🏊♀️哪种，都是以替🗄代TI的C🔑🇨🇬2000为🎣🧔首要目标🗑🗼。小米自家的☣MiMo Co🇰🇳ding👩👩👦👦📔 Be🇵🇷👰nch🥼📛、Sys🏴Y编译器🥍233/👨❤️👨233、11.🛄🈳5小时做视频编🔪辑器、模📅拟电路EDA闭🆖🦊环优化、“h💕arnes🇨🇴☸s aw⛏😄areness🧞♀️💁”，它们都是“😌高光d😙emo”🏐🐃或“实🔹💩验室s🇦🇬howca🤘➕se”，🇸🇦🧁作为“开源”🧭（虽然暂时🖥还没开源）💞的模型，👺🎞它没有完全可💖💩复现、可横向🧽🥶对比的公开🚷🇸🇸标准📑🚓。
六维力和🍣⚙力矩传感器通常🌮要安装👈👰在腕部、夹🏉🇰🇪爪末端甚至灵巧🏣🥄手等空间有限的位👳♀️🚠置，既要做🖋得足够小，又➕要兼顾测量◾🎈精度、结构🧾🎡强度和系统兼🎳🏬容性⏏🇧🇸。英文叫 co📍ffee，日🔈文是 😻コーヒー🐒🇸🇾。这一领💵📽域面临诸多🐳🇰🇼难点🇽🇰。但李阳🦎🧟♂️认为，机器狗🇬🇪尚处于创新💉场景体🏈验阶段，远没⏏有到“iPh🍎one时🌰刻”🧯🕉。在大约🕕🌒1小时🙃👨🦱的闭环迭代中，模🎅型反复🔄调用模拟器、🏌️♀️🇨🇴读取波形、调整参🥓♏数，最终产生🎷🇲🇰了一个每个目标🏋️♀️指标都满🚹足的设计，其🥒⛅中四个🙀㊗指标比自己的初始📧尝试改进🇮🇨了一个数量👨🎓级🇶🇦。小米强🚵♀️🏇调V2.5-Pr🇮🇳🇳🇺o具备“ha👨👦rness 🇳🇪📈awaren👩💻ess”，但这也🇲🇶🥃意味着🇬🇱🍘模型高度依赖特🚦👬定harne🇲🇿ss（C🌂laud🤺🈸e Code、🏊♀️OpenClaw🎯等），小🇬🇷🔶米没有自己的h🍈arness工具📆。
