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感觉未来单纯的嵌入式软/硬件工程师、机器人运动控制工程师这种细分边界会越来越模糊，取而代之的将是能一个人 Cover 全链路的“具身智能工程师”。
最近看不同部门队友因为强化学习 Sim2Real 的部署问题扯皮深受触动：搞 RL 的认为仿真跑通了，部署就是嵌入式的事；搞嵌入式的觉得我只要保证电机响应精准就行，迁移泛化是算法的事。说实话，这点扯皮的精力，一个全栈的人早就搞定了。现在 AI 时代，软件方面特别是写仿真代码的门槛在骤降，反倒是嵌入式软硬结合的那些“疑难杂症”才是真正的护城河。
之前我想研究扫地机优化，苦于市面上售卖的扫地机器人（如石头）没开放 API，纯搞仿真又觉得虚。好在我比较喜欢软件硬件都会一点，能直接买电机、3D 打印外壳、用 STM32 手搓一个 Demo 搞实测。这种从机械设计到电控再到上层算法的贯通能力，在当下的具身智能浪潮里，可能比单纯会调包或者单纯会画板子要重要得多。
搞科研的人我觉得最“首当其冲”，毕竟业界人力充沛，能细分出来，搞科研的要是不会手搓机器也没有经费购买教育版机器人，没有实物测试的话，在具身时代难发顶刊顶会了
最近看不同部门队友因为强化学习 Sim2Real 的部署问题扯皮深受触动：搞 RL 的认为仿真跑通了，部署就是嵌入式的事；搞嵌入式的觉得我只要保证电机响应精准就行，迁移泛化是算法的事。说实话，这点扯皮的精力，一个全栈的人早就搞定了。现在 AI 时代，软件方面特别是写仿真代码的门槛在骤降，反倒是嵌入式软硬结合的那些“疑难杂症”才是真正的护城河。
之前我想研究扫地机优化，苦于市面上售卖的扫地机器人（如石头）没开放 API，纯搞仿真又觉得虚。好在我比较喜欢软件硬件都会一点，能直接买电机、3D 打印外壳、用 STM32 手搓一个 Demo 搞实测。这种从机械设计到电控再到上层算法的贯通能力，在当下的具身智能浪潮里，可能比单纯会调包或者单纯会画板子要重要得多。
搞科研的人我觉得最“首当其冲”，毕竟业界人力充沛，能细分出来，搞科研的要是不会手搓机器也没有经费购买教育版机器人，没有实物测试的话，在具身时代难发顶刊顶会了
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