机器人行业并不一定需要在传统意义上再来一个操作系统。它需要的是将众多系统连接起来的基础设施，以使物理 #AI 真正落地运作。

今天，机器人的智能可以与其本体分离，训练环境可以与部署环境分离，数据也可以与使用它的系统分离。在一个地方创建资产，在另一个地方进行仿真，通过另一条流水线训练模型，而把所有内容迁移到物理硬件上会引入一整套全新的挑战。
@StrikeRobot_ai 正在构建一层，将这些部分连接起来：模型、环境、资产、仿真、推理、硬件、部署。
SR Platform 为创建数字环境和具有关节结构的资产提供基础，智能机器需要从这些资产中学习。随后，这些资产可以进入诸如 MuJoCo 和 NVIDIA Isaac Sim 之类的仿真环境，在那里可以测试并不断完善行为。
SR Agentic 增加智能层：能够感知、推理、规划并行动的系统，而不只是简单执行孤立命令。最终的连接对象是物理机器。
目标是在数字智能到真实世界行动之间实现更顺畅的过渡，同时让通过部署产生的数据能够改进未来的训练与仿真。也正因如此，“操作层对比”这一点很关键。
StrikeRobot 并不是想取代每一家机器人制造商，也不是为每个用例打造一台单一机器——他们正在建设一种基础设施，可位于智能与硬件之间，为不同的机器人提供一条可连接的流水线，用于创建、学习、推理与行动。
长期机遇在于构建一个更具互操作性的机器人生态系统：每当硬件发生变化时，智能不必每次都从零重建。
不同的身体、环境与应用，一个共享的基础设施层帮助智能在它们之间迁移；StrikeRobot 正在朝着那一层努力，该层有望让物理 AI 更模块化、更可扩展、且更易部署。