机器人规模化面临动作数据昂贵、失败样本不足和仿真差距等现实挑战。
企业应先拆解业务任务、明确人机交接和基线指标，再选择模型与工具。
AI 治理要进入日常研发流程，通过风险分级、证据记录与持续监测真正运行起来。
RAG 的可靠性取决于完整检索链路和文档治理，不能只靠更换基础模型解决。
