AWE2026收官：AI“觉醒”前夜，谁在定义未来？

无论是石头的轮足机器人、追觅的仿生四足，还是宇树的人形机器人，它们不再是单纯的“替代者”，还是“会思考”的执行者，能让人从重复劳动中解脱出来，投入到更具创造性的生活之中。放眼全球，中国企业在这轮变革中的角色也在悄然变化，从曾经的产业链追随者，到跨场景生态构建的定义者，海尔、华为、追觅们正通过“人车家全域协同”和底层芯片、大模型的突破，为全球消费者提供关于未来生活的“中国方案”。相比之下，追觅展示的

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PPO 在ROS2 中训练与推理

核心流程：构建 ROS 2 Gym 环境（封装状态 / 动作 / 奖励）→ 初始化 PPO 模型 → 与机器人环境交互训练 → 保存模型并推理部署；关键难点：合理设计奖励函数、确保 ROS 2 状态 / 动作的实时性、准确的运动学求解；落地建议：先在仿真环境（如 Gazebo）中完成训练，再迁移到真实机器人，逐步调优奖励函数和超参数。按此流程，你可以快速在 ROS 2 中实现机械臂的 PPO 训练