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但是通过我的工作实践和调研发现，当前面向工业场景的具身智能发展正面临数据瓶颈，现有面向工业场景的数据平台更多解决的是“设备上云”和“管理可视化”，对工业数据的标准化治理、跨企业跨平台可信流通、面向垂域模型训练的高质量数据供给能力仍然不足。工业数据整体上仍呈现“有矿无路”的状态：海量数据仅在单个企业内部流通，数据难以实现参考价值的最大化和高效配置，这制约了工业垂域大模型和具身智能的迭代升级。
面对LLM Neuroa带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。