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在信息爆炸的时代，自学已经成为许多人提升自我、拓展知识面的重要途径。自学不仅可以让我们在不受时间和地点限制的情况下学习，还能培养我们的自主学习能力和解决问题的能力。那么，如何自己打造一套完整的自学教程呢？以下是一份详细的指南。 ### 1. 明确学习目标 首先，你需要明确自己的学习目标。是想要提升某一领域的专业知识，还是为了解决生活中的实际问题？明确目标可以帮助你更有针对性地选择学习内容，避免盲目学习。 ### 2. 制定学习计划 在明确了学习目标之后，接下来就是制定学习计划。以下是一些建议： - **分解目标**：将大目标分解为若干个小目标，逐步实现。 - **设定时间表**：为每个小目标设定完成时间，确保学习进度。 - **分配学习资源**：根据学习内容，合理分配时间、精力，以及所需的学习资源。 ### 3. 选择合适的学习资源 自学过程中，选择合适的学习资源至关重要。以下是一些建议： - **网络资源**：利用互联网，你可以找到大量的学习资料，如在线课程、电子书、论坛等。 - **实体书籍**：针对特定领域，选择一本权威的实体书籍，有助于系统性地学习。 - **请教他人**：向专业人士请教，获取他们的经验和建议。 ### 4. 制定学习策略 为了提高学习效率，你需要制定适合自己的学习策略。以下是一些建议： - **主动学习**：积极参与课堂讨论、实践操作，提高学习兴趣。 - **总结归纳**：在学习过程中，及时总结归纳，形成自己的知识体系。 - **定期复习**：定期回顾所学内容，巩固记忆。 ### 5. 创造学习环境 一个良好的学习环境有助于提高学习效率。以下是一些建议： - **安静的环境**：选择一个安静、舒适的地方学习，避免外界干扰。 - **整理学习资料**：将学习资料分类整理，方便查找和使用。 - **合理规划时间**：合理安排学习时间，确保有足够的时间进行学习。 ### 6. 检验学习成果 学习过程中，检验学习成果非常重要。以下是一些建议： - **自我测试**：通过做题、做项目等方式，检验自己的学习成果。 - **与他人交流**：与同学、朋友或专业人士交流，了解自己的不足之处。 - **调整学习计划**：根据检验结果，调整学习计划，提高学习效果。 ### 7. 保持毅力 自学过程中，保持毅力至关重要。以下是一些建议： - **树立信心**：相信自己能够通过自学取得成功。 - **设定奖励机制**：为自己设定奖励，激励自己继续学习。 - **寻求支持**：向家人、朋友或专业人士寻求支持，共同进步。 总之，自学需要明确目标、制定计划、选择资源、制定策略、创造环境、检验成果和保持毅力。通过以上步骤，相信你能够打造一套适合自己的自学教程，实现自我提升。

雷峰网 AI 科技评论独家获悉，星尘智能（深圳）有限公司与上海仙工智能科技股份有限公司达成人形机器人千台级订单战略合作，从今年 4 季度起开始部分交付。这也是今年国内人形机器人在工业领域最早的一批千台级商业订单。星尘智能联合创始人兼 CFO 方科透露，双方采取 " 供应链 + 产品 + 渠道 " 合作。具体来说，星尘智能提供机器人本体上半身，搭载自身算法能力的 AI 机器人平台，并融合仙工在控制器等关键部件的集成化优势和工业可靠性，双方在研发、产品、渠道、售后方面深度合作，下半年双方还将公布更多细节。总体而言，这笔订单有两个看点：第一，在具身智能创业公司大多仍处于量产与收入焦虑的背景下，千台级订单在目前国内具身智能行业算是一笔不小的数字。第二，传统工业机器人巨头和具身智能新势力的合作或将提供一个观察样本，加速传统企业整合进亟待填补的具身智能产业链中。传统工业机器人巨头与具身智能新势力绑定据悉，这笔合作在很短时间内快速敲定。站在星尘智能角度，仙工智能的零部件或将为其带来供应链优势，后者在 3C、汽车、自动化设备等行业的 1500 多家客户积累也可能成为后续人形机器人落地的优先客源，从而压缩人形机器人的市场教育时间，加速量产和商业化。尤其是控制器，据悉 2023-2024 年仙工智能蝉联全球机器人控制器销量第一名。方科认为，过去半年具身智能的快速发展一定程度上归功于整个传统供应链的快速迁移，带来更好的可控性和成本控制能力，" 要充分享受行业供应链转型带来的成本和性能溢利 "。站在仙工角度，则看重绳驱带来的高动态和灵巧性。星尘智能也是业内首个实现绳驱 AI 机器人量产的企业。从技术上讲，绳驱的轻量化结构、低摩擦、高回驱性能带来柔性缓冲与高分辨力控，非常适合需要精细触觉反馈的 AI 任务，通过结构设计、运控算法和材料优化等方法解决绳驱寿命和可靠性的问题之后，据称星尘智能的机器人在多个任务的寿命测试中已实现 24 小时不停运行下，在不同工况下预测能持续运行 3.2 到 6.2 年，超过年限后也支持零件模块化更换。此外，双方的产品联合研发已在推进当中，预计下半年将发布成果，双方也会持续探索机器人控制、绳驱传动、AI 与机器人软硬件协同等前沿课题。按照规划，未来两年内双方将推动上千台 AI 机器人在工业、制造、仓储、物流等场景大规模、分阶段部署，机器人将逐步承担产线的物料配送、周转箱搬运、上下料、空箱回收等工作，专注无法自动化的技能与作业流程。以 "AI+ 遥操 " 启动商业飞轮目前多数具身创业公司仍深陷量产与收入焦虑，千台订单或能打破僵局。在此之前，人形机器人领域最大规模单笔订单来自优必选。今年 7 月，优必选以 9051.15 万元中标觅亿（上海）汽车科技有限公司的机器人设备采购项目。根据 Walker S 系列机器人约 30 万元一台的价格估算，该笔订单涉及的机器人数量约在 300 台上下。目前资本市场会对商业化提出更高期待，方科表示，这次合作算是星尘智能商业化的一个重要节点。星尘智能今年 6 月开始实现量产，近两三个月商业化节奏明显加快，目前在进行产能爬坡，保守估计明年交付上千台。据悉， Astribot S1 主要针对科研，定价约为 50 万元，包含了数据采集遥操平台、SDK 开发套件等。下一代针对工业和商业的新品已在开发中，成本优势会更明显。目前，具身智能行业量产主要有两大掣肘。一方面，量产本身面临成本、装配，异构化问题，自动化不足。方科表示，目前人形机器人生产普遍采取手工组装，" 量产过千台之后，产品一致性和可靠性会面临很大挑战，所以在过去大半年时间里，我们把整个供应链做了优化，本次和仙工智能合作也有相关考量 "。此外，星尘智能采取先自建产线，确保可靠性确定下来之后，再持续解决量产的成本问题和批量问题。另一方面，数据匮乏、落地不足，VLA 跑不起来，导致飞轮难以启动。对此，星尘智能借鉴了自动驾驶 "L2 和 l4 双轮驱动 " 的商业化步骤。方科向雷峰网 AI 科技评论解释，由于数据严重匮乏，具身智能的落地不可能指望一步到位。其总体逻辑是让 AI 在场景中先跑起来，用跑起来后的数据和资金研发 L4，机器人先用 AI 解决场景中的一部分问题，无法解决的 corner case 采用远程遥操兜底，类似于自动驾驶中的远程安全员。在这次合作达成后，量产落地将是星尘智能接下来的一个重点。接下来，其研发人员会同步跟进前沿性研发与商业化交付。