机器人拧不上灯泡？中科曙光可能能解决这类问题……

谷歌展示的机器人可以拧下灯泡，但重新拧上去的成功率明显更低；封袋子、扎垃圾袋等动作，也远没有达到人类随手完成的程度。

原因并不神秘。灯泡要对准螺纹，手指要控制力度，身体还要保持平衡。机器人最后完成的只是几厘米动作，背后却需要积累大量视频、触觉、关节轨迹和失败样本。

这意味着，具身智能不只是算力密集型产业，也是数据密集型产业。模型训练时，计算设备不能一直等数据；成千上万个小文件和视频片段，也不能堵在存储环节。

中科曙光的ParaStor布局正对应这个问题。它不是简单保存文件，而是面向AI、高性能计算等高并发场景，提高大量节点同时读写数据时的效率。ParaStor分布式全闪产品此前已在IO500测试中体现出较强的数据吞吐能力。

未来机器人真正的壁垒，可能不是谁先拍出一条流畅视频，而是谁能把每次失败保存下来，并迅速变成下一轮训练的数据。机器人学会最后几厘米之前，存储系统已经替它记住了此前所有错误。

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