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技术视界 | 青龙机器人训练地形详解（一）：如何创建一个地形机器人强化学习中的地形训练是利用强化学习算法让机器人在不同地形环境中通过试错学习最优行为策略的过程，通过环境建模、策略学习与优化等环节，使机器人能够自主适应复杂多变的地形，提高其移动效率、稳定性和自主性，减少人为干预，从而在实际应用中更好地应对各种复杂场景，提升机器人在复杂环境中的性能和可靠性。

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技术视界 | 数据的金字塔：从仿真到现实，机器人学习的破局之道在人工智能的世界里，有一个共识正逐渐达成——谁掌握了数据，谁就掌握了未来。尤其是在机器人技术迅速演进的今天，“如何让机器人理解世界、学习操作”这一问题的根源，越来越回归到数据本身。正如一座金字塔般，不同层次的数据类型，代表着不同的成本、能力与局限。理解这座“数据金字塔”，正在成为打开机器人智能时代的关键。

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技术视界 | 从哲学到技术：人形机器人感知导航的探索（下篇）前言在上篇中，我们探讨了人形机器人的本质与目标，以及它们在定位与感知、SLAM与建图方面的技术挑战。这些内容为我们理解人形机器人的基础能力奠定了坚实的基础。而接下来，我们将进入这场探索之旅的下半场，聚焦于人形机器人的规划与导航技术，探讨它们如何在复杂环境中实现自主导航，以及未来的发展方向。