当然这外形是什么样的都可以做。
双足直立行走也不是不可能，只是平衡系统的完善而已。
按照科学家们的说法，因为这种智能机器人的难度，重点在智能二字。
哪怕是现在最先进最流行的AI智能，都要通过并行处理常规顺序操作，加速神经网络的推理和训练。
换成人话就是要不停的反复学习训练，让编撰出来的AI算法模型，能够越来越符合要求。
好比这个机械狗开机，自动扫视一圈，看过所有人的脸，跟事先输入程序的燕青人脸识别对照下，才能对准表达后面一系列言行。
找、对照、言、行都不难，难的是自己主动找谁，找到以后做什么，而不是事先设定好的程序，这才叫智能。
譬如现在可以发出指令：“小花同学，举起手来……”
这机械狗就真的坐下，举起前面俩爪子。
这真的不难，但这只属于语音识别+声控范畴，跟智能沾不上边。
智能是要能够在逐渐学习中，听到从未听过的话，都能做出相应正确的反应。
譬如这只机械狗如果能说一声倒茶，那就在旁边转悠，看谁杯子里少茶了，自己来续上，而不是每次都要喊，叫有一点点智能。
能观察每位客人喜欢喝什么茶，分别上不同的茶水，叫智能训练得还不错。
能一边倒茶，一边聊天，哄得全场哈哈大笑，那才叫高智能。
现在这狗子还差得远。
盖青云已经忙不迭的说可以了可以了，我们最不缺的就是智能，反而少的是外形载体。
所以燕青当即就给对方商议先做一架双足直立行走的人形来，用手机APP指令就能遥控所有的行为，智能环节我们可以慢慢训练嘛，重点是先有这么一具人形，这个初期投入……
天巧星还是不会乱摆谱：“你们看多少合适。”
科学家们主要是得习惯于了解目的、意义何在：“先把东西攒出来，然后每个环节技术分开民用商业化？这很多都是现成的技术啊，如果是实验室工业品很便宜的，大概五十万能先做个不讲究外观的试验品，至于要外观都像真人，那也是在试验品上做加减法……”
燕青被七嘴八舌说得头晕，主要是什么用于加速 MNIST上的深度 ResNet训练，以及在 MNIST、CIFAR-10和 CelebA数据集上训练的扩散模型的生成难度在哪；
或者人像
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