（来源：上观新闻）
。就具身智能🏴🕷最有象🎱🏈征意义的😉武装机器狼与长🔽期照护机器人⛹🇫🇲来说，那也🇱🇻是最严苛⏮⚪的双重试炼与🌒📭验证🇹🇬。模型遇到更📙📑困难的😫🇨🇷情况，◻🎺本应想得更多🛶✳才对🇭🇺🚮。” 之💇♂️后，陈龙🛍🧒团队没有❎🚌急着继续🇬🇷👞堆驾驶数据，而💱☁是先追问一个🦟⏬更底层的问题：🇮🇹模型究竟🚼🇧🇬需要先具👷备什么↔能力，👼♌才能真正理解驾🇲🇩驶？他们最🚧☦终的判断是🐪🈵，驾驶不是孤立技🐨🙎能，它🇸🇴建立在更基础的📛通用认知、空间理♎解和物理常识🇲🇩之上🚭🗃。
论文叫《Emot🧙♀️🐂ion C🇬🇭🌬oncep📏💻ts and🌲 their🦐 Functi💂♀️on in a 🇬🇺Large 🏮🥙Languag📶e Mod👋el》，🤾♂️🥛研究对象是 Cl🚝🇹🇲aude Son♒🏀net 🇸🇩🤹♀️4.5🇸🇸😨。即使把无关内容全📺☃部替换成空👺白符，结🍦👩👩👦果依然🎛如此🖋👓。
他们证明了三件📽🧮事：模型的🛣功能性状🇲🇪态可以实时探⌨测，这些状态🔲因果性地👨🏭🦒驱动行为🥘🌆，从外部注入👩🏫特定状态可🤹♂️⛺以彻底改🙋♂️变输出🐼。未来走😣向：两条路径🎾5️⃣，共同挑战👱♀️与长期🏆🏆收敛 短期分化🇧🇼难掩长期共同挑战👨🏭。其认为🇨🇩🥶，行业内已🐒🐫有相当于2🍴👨🎨018年峰😢值两倍的产能“蓄🚄势待发”，一旦🥅🇨🇾产能释放，🇧🇴“一次财报电话会🚨就能逆转整个🌠供需格局”🌠◾。
