对于 OpenLoong 项目，“Hello World” 不是打印文字，而是让机器人“动”起来。ROS 2 通信环境正常。控制器（如）正常加载。你的代码能够正确发送指令并驱动硬件/仿真模型。

它致力于解决行业面临的“一高五难”挑战（硬件门槛高、软件算法难、软硬解耦难、知识积累难、人才聚集难、安全应用难），通过开源模式降低研发成本，打破技术壁垒。总结来说，OpenLoong的难点不仅在于单点技术的突破（如走路或抓取），更在于如何构建一个**“硬件-软件-数据-生态”**高度协同的复杂系统工程。，旨在推动人形机器人与具身智能技术的发展和产业生态的构建。该项目通过汇聚全球开发者、研究者和爱好

它致力于解决行业面临的“一高五难”挑战（硬件门槛高、软件算法难、软硬解耦难、知识积累难、人才聚集难、安全应用难），通过开源模式降低研发成本，打破技术壁垒。总结来说，OpenLoong的难点不仅在于单点技术的突破（如走路或抓取），更在于如何构建一个**“硬件-软件-数据-生态”**高度协同的复杂系统工程。，旨在推动人形机器人与具身智能技术的发展和产业生态的构建。该项目通过汇聚全球开发者、研究者和爱好

Notion 是一款一体化工作空间（All-in-One Workspace），旨在通过灵活的模块化设计，将文档、数据库、项目管理、协作、知识库等核心工作场景整合为单一工具，解决“工具碎片化”痛点。其产品设计以“用户自定义”为核心，允许用户像“搭积木”一样构建个性化工作流，无需代码基础。一、核心定位与产品哲学Notion 的 slogan 是（书写、规划、协作），核心目标是成为“数字时代的第二大脑

无论哪个年龄阶段，知识工作者的困境本质都是**“个体成长与社会变迁的动态失衡”**：20-30岁困于“能力与期待的差距”，30-40岁困于“责任与精力的冲突”，40-50岁困于“经验与迭代的矛盾”，50岁以上困于“价值与认同的重构”。值得关注的是，AI技术的普及正在加速这一失衡：低阶知识工作（如基础文案、数据录入）被AI替代，高阶知识工作者则需与AI“协作”（如用AI辅助创作、分析），进一步放大了

从高价值痛点切入：优先解决“客户投诉多、返工成本高”的环节（如终检、关键装配点）；人机协同而非替代：AI做“重复性判断”，人做“异常决策”；数据闭环是关键：建立“检测→反馈→标注→再训练”机制，模型越用越准；标准化接口先行：提前规划与 MES/PLC/SCADA 的数据对接协议。在整机装配行业，飞桨不仅是算法框架，更是连接“物理产线”与“数字智能”的桥梁。它让每一颗螺丝的安装、每一条线缆的插接、每

将AI从“实验室演示”转化为“产线生产力”。结合数字孪生，构建“虚拟调试-物理执行”闭环；利用大模型（如文心4.5）实现跨工厂知识迁移；探索强化学习优化机器人抓取与装配路径。

将AI从“实验室演示”转化为“产线生产力”。结合数字孪生，构建“虚拟调试-物理执行”闭环；利用大模型（如文心4.5）实现跨工厂知识迁移；探索强化学习优化机器人抓取与装配路径。

通过以上步骤，你已在开源版 Coze 中成功接入通义千问（Qwen）。得益于阿里云 DashScope 提供的OpenAI 兼容接口，配置过程简单可靠，且能充分利用 Qwen 在中文场景下的优势。✅优势总结无需修改 Coze 源码支持 Function Calling（插件/工作流可用）多模型并存，灵活切换完全本地化管理，数据不出内网（除模型调用外）附：官方参考链接Coze 模型配置文档：http

具身智能（Embodied AI）强调智能体通过身体与环境的动态交互来学习和进化，而人形机器人作为具身智能的典型载体，其技术挑战贯穿。尽管当前人形机器人仍处于“实验室阶段”，但随着上述技术的逐步突破，未来有望在工业、服务、医疗等领域实现规模化应用。全链路，需同时解决“类人运动能力”“环境适应能力”和“智能决策能力”三大核心问题。具身智能要求机器人通过多模态传感器（视觉、力觉、触觉、IMU等）人形机