當然，收集資料的感應器，支援演算法運轉的算力晶片這些也很重要。
人工智慧的特性，決定了資料越多越好。
海藍汽車當初搞自動駕駛的時候，可是弄了一大堆感應器放在車裡，還和大量出租車，快跑出行的網約車進行合作，然後持續收集大量的駕駛資料……智雲的無人車專案為什麼能夠搞出來這麼好的自動駕駛？
這些大量的駕駛資料就是其中很重要的一個環節。
後來海藍汽車在自己的車裡持續收集資料，那麼自我進步的就更快；
畢竟人工智慧是訓練的！
雖然智雲集團的人工智慧技術已經挺不錯了，但是依舊是一種需要針對性訓練的AI。
想要讓它做任何一種工作，都必須進行長期的，專業的資料投餵訓練……而且還是得一種一種的訓練。
這種訓練其實是非常耗費時間的。
這也是智雲機器人有限公司，會先向市場推出比較單一化，同時用於固定場合的餐飲系列服務機器人以及工業機器人的緣故……訓練量比較小。
因為智雲機器人有限公司，目前就只訓練出來這麼多功能……後來還得一個接著一個訓練，比如搞掃地拖地、收拾客廳雜物、收拾廚房等等……
其中很多對於人類而言沒有任何難度的一些家務，對於機器人而言其實是屬於非常高難度的工作。
比如收拾廚房……在人類的視角里，不外乎就是把髒的碗筷鍋等洗乾淨，頂多再拖個地之類的就行了。
然而在機器人的視角里，其實可以細分為幾十種不同的工作，任何一種都是高難度，並且需要進行專門的訓練。
而這種訓練，是很耗費時間的……它不像是文字，語音上的人機互動有著大量成熟可用的資料可以直接投餵。
也不像是無人車那樣，有著大量的車輛行駛資料可以用來投餵訓練。
大量機器人的研發所需要的資料，其實很難進行大規模收集，只能是直接慢慢積累資料並訓練。
在當下的人工智慧領域裡，核心的演算法框架是最重要的，其次是訓練AI的算力，再過來則是投餵的資料了。
上述三者是三位一體的！
前兩者是技術硬性條件的限制，而後者的話，純粹是錢和時間的問題。
機器人開發裡，最大的時間成本，不是演算法本身的開發，而是大量資料的投餵訓練……比如要讓機器人收拾餐桌的話，你得不斷的糾正機器人的動作，讓它知道該怎麼收拾。
所以，看似很高大上的機器人開發……除了人們傳統意義上的各種軟體，硬體上的開發外，更多的還是大量的普通人員不斷的糾正機器人的錯誤。
當然，這部分低技術含量，重複且枯燥的工作並不是在高大上的總部基地裡進行，而是在郊區的一個訓練工廠裡進行……在那裡，智雲機器人有限公司的訓練基地，有著超過兩千名員工持續訓練，糾正機器人。
讓機器人學會洗碗，洗衣服，掃地，拖地，倒水、製作咖啡等一系列人們日常生活中習以為常的一些動作。
普通人幾乎很難想象，如此高大上的機器人，竟然是一群普遍初中生，高中生等低學歷的普通工人訓練出來的……
而他們之前的訓練成果，就是餐飲系列服務機器人……已經相當完善成熟，機器人可以根據指令熟練的製作咖啡，奶茶以及其他部分簡單的食品。
可以用在咖啡廳，奶茶店乃至西餐廳等簡單，輕食類餐飲行業，可以讓投資者節省大量的人力成本。
但是，當持續完成一項又一項的家務工作的訓練後，持續累積起來後，機器人專案組也就逐步完成了家政型機器人的研發！
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