我倒杯水’，并没有提及用什么容器，去哪里倒水这些指令。
这意味着，需要机器人自行分析倒水这个指令的深层次含义并进行延伸，然后对周围环境进行感知，识别，准确找到倒水的地方以及工具，然后再去执行倒水这个动作！
这里头，听着似乎都很简单，尤其是对人类自身而言！
但是对于机器而言，这可是极为困难的。
因为，机器人是死的，它只会按照程序去做，你不给出准确指令，它只是给你来一句：对不起，你说的我无法理解……
仅仅是一个模糊指令的识别以及分析判断，这对于人工智能领域而言就是一个重大的技术进步，难度很高的。
此外寻找倒水的地方以及杯子，并执行倒水这个动作也是一大堆的技术难题。
如何在舞台上准确的找到有水龙头的桌子以及杯子，这就不是那么容易的，需要非常优秀的图像识别技术。
拿起来玻璃杯并倒水这个动作也同样如此。
整个过程都需要极为精确的图像以及红外等各类感应数据的处理……这种瞬时数据量的处理要求是非常高的。
在场的一群有技术背景的业内人士，光是想一想如此庞大的瞬时数据处理量都得头皮发麻。
但是……徐申学同样不会说，实际上现场的这些双足机器人，之所以表现逆天，那是因为这机器人的背后，还有着一整个服务器阵列提供算力支持。
大部分数据其实都通过无线网络连接到后方的服务器进行运算，再把运算结果反馈到机器人……这机器人本身的算力受限于能源供应比较有限，只能进行比较简单的数据处理，不可能做到这么精细而高效的。
而控制机器人一系列行动动作的，也不是机器人本身内置的AI，而是后头的服务器上运行的超级AI。
不仅仅这一台机器人，后头的一整排机器人都是由后方的服务器AI所控制的……你以为看到的是十多台机器人，但实际上你
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