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，选择购买方式 。完成支付后，房卡会自动添加到你的账户中。

第二也可以在游戏内商城：在游戏界面中找到 “微信链接牛牛房卡 ，斗牛链接房卡
”“商城”选项
，选择房卡的购买选项，根据需要选择合适的房卡类型和数量 ，点击“立即购买 ”按钮
，完成支付流程后，房卡会自动充值到你的账户中
。
第三方平台：除了通过微信官方渠道 ，你还可以在信誉良好的第三方平台上购买炸金花微信链接房卡怎么搞。这些平台通常会提供更丰富的房卡种类和更优惠的价格
，但需要注意选择的平台以避免欺诈或虚假宣传 。购买步骤：2025年09月01日 12时45分57秒

1：打开微信，添加客服【10071760】 ，进入游戏中心或天酷大厅

2：搜索“斗牛房卡购买联系方式”
，选择合适的购买方式以及套餐
。
        3：如果选择微信官方渠道，按照提示完成支付 ，支付成功后，房卡将自动添加到你的账户中。
        4：如果选择第三方平台
，按照平台的提示完成购买流程，确认平台的信誉和性 。
        5：成功后 ，你可以在游戏中使用房卡进行游戏
。
注意事项：添加客服【10071760】
1.确保微信账户已经完成实名认证
，以便顺利完成支付和领取房卡。
2.选择正规 、安全的购买途径，避免欺诈或虚假宣传 。
3.如果在购买过程中遇到问题 ，可以联系微信客服或相关平台的客服寻求帮助
。
4.在购买和使用斗牛房卡购买联系方式时
，需要注意以下几点：
购买步骤：2025年09月01日 12时45分57秒
1：打开微信，添加客服 ，进入游戏中心或卡贝大厅
2：搜索“斗牛房卡购买联系方式 ”
，选择合适的购买方式以及套餐。
3：如果选择微信官方渠道，按照提示完成支付 ，支付成功后
，房卡将自动添加到你的账户中 。
4：如果选择第三方平台，按照平台的提示完成购买流程 ，确认平台的信誉和性
。
5：成功后，你可以在游戏中使用房卡进行游戏。

专题：2025中国高新技术论坛

　　由深圳市人民政府主办的第二十七届高交会于2025年11月14日-16日在深圳举行 。作为高交会的重要论坛“中国高新技术论坛
”于11月14日举办
，论坛主题为：人工智能赋能未来产业发展”。人工智能发展本质的前进动力是什么？招商局集团人工智能首席科学家、狮子山人工智能实验室主任张家兴认为，是人工智能领域的三大核心信仰：一是端到端（end-to-end）；二是探索式学习（Learning by Exploration）；三是持续不断发现自然语言的价值
。

　　以下为演讲实录：

　　张家兴：我演讲的话题是《世界与模型：Bring Models into the Physical World》 ，开始讨论AI模型和物理世界的关系。

　　正在发生的历史
，是“模型征服世界 ”（Models Conquer the World），从实验室产物——过去为每一个任务都研发专门的模型 ，到今年以π0.5为代表的模型
，如今已经看到这样的可能性，把一个模型应用到任何一个家庭 ，驱动机器人自主完成家务 。

　　我个人加入具身智能领域之前
，一直专注于AI模型研究，这里的模型特指以深度神经网络为代表的各类AI模型
。人工智能的一条主线就是模型的不断进步 ，从AlexNet到LLM
，十几年的发展过程。人工智能的另一条主线就是机器人技术，从70年代早稻田大学的人形机器人 ，发展到特斯拉机器人和众多国产人形机器人等产品 。当下，模型技术与机器人硬件结合
，我们可以称为“大合流
”，催生了具身智能
。从模型角度来看 ，这是“模型终于有了一个身体”；从机器人角度来看
，则是“机器人终于有了一个大脑 ”。

　　今天我想给大家传达的一个很重要的想法是：人工智能发展了这么多年，未来必定还要有很多年的发展历程 ，从一个十年到下一个十年
，这其中的本质前进动力是什么？我认为是人工智能领域的三大核心信仰：一是端到端（end-to-end）；二是探索式学习（Learning by Exploration）；三是持续不断发现自然语言的价值 。

　　今天我们以具身智能为例来讨论端到端
。我们实验室研发的第一个端到端模型，是在机器狗身上部署的导航VLA模型。视频输入通过视觉编码器输入到语言模型（Language Model） ，语言模型同时接受指令
，并且生成动作 。我们在实验室场景下仅采集了16个小时的数据，训练了这样的VLA模型 ，放到真实场景中会有怎样的表现？我们把机器狗放到街头
，无论是让它跟随一个人
、指派它前往一个水果摊，还是让它进入一家商店 ，这个单一模型都能驱动机器狗顺利完成任务
。

　　VLA目前的重要应用之一是完成一些复杂操作，比如叠毛巾。柔性物体操作在机器人领域是公认的难题
，过去几十年一直没有攻克，试图对任务和操作对象进行结构化是没有希望的 。借助VLA技术 ，这一问题已不再是阻碍——模型通过从数据中自主学习
，就掌握了如何叠毛巾的隐性知识。

　　VLA还为我们带来一个新的优势：终于可以在低成本基础上实现高精度任务
。比如我们用VLA来驱动SO-101机械臂，能持续将笔放入笔筒。这款机械臂在淘宝上购买仅需一千多元钱；而前文中用于叠毛巾的机械臂 ，单价是4万元一个；至于传统机器人实验室里使用的机械臂
，单台价格都在20万元以上，配齐一整套设备更是高达60万 ，三者之间存在巨大的价格差距 。尽管成本相差两个数量级以上
，但VLA驱动的低成本设备依然能精准完成任务，充分展示了端到端模型的核心价值
。

　　人工智能没有免费的午餐 ，如果你选择采用端到端架构
，数据采集就是一大难题——这和语言模型不同，训练语言模型时 ，互联网上已存在大量现成数据可直接使用，而具身智能所需的真实场景数据十分稀缺。包括特斯拉在内的很多公司都在建设大规模数据采集工厂
，依靠人工来生产大量机器人数据 。但与当下大语言模型训练数据万亿token或者等价于数十数百亿（Billions）样本对比，我们现在能采集到的真实机器人数据仅为数百万样本（Millions）
。两者之间相差了大约四个数量级 ，有人估计数据采集需要1万年。另外
，我们面临的机器人本体种类繁多，每一种类型的本体之下 ，不同个体还存在差异
，如何让同一个模型适应不同类型、甚至不同个体的机器人 。以上两点都是亟待解决的挑战，整个具身智能领域都在为了攻克这两个挑战而努力
。

　　第二个信仰是有关机器学习。我没有按照学术领域的常规的监督学习和强化学习的分类方式 ，而是重新做了归类：一类是模仿式学习（Learning by Imitation）
，所有数据都是事先准备好，模型从数据中学习 ，产生一定程度的泛化性；另一类我称之为探索式学习（Learning by Exploration）
，更具本质意义 。探索式类学习的核心特点是，所有训练样本都不是由人类预先准备好的 ，而是由模型自主生成，再由一些机制来评判好坏
，接下来优化模型（策略），最典型代表是在线强化学习（online on-policy） ，也可能是一些更简洁高效的方法
。探索式学习的最大好处是能让模型突破预设数据的局限
，自主探索未知场景的解决方案。

　　目前探索式学习最成功的应用案例是运动控制 。我们在对机器狗步态进行强化学习时，对机器人关节设计了一些特别的奖励机制 ，所以我们的机器狗步态非常平缓
，不是上下跺脚，运行时的体感声音非常小 ，更适合各类服务场景落地应用。

　　沿着探索式学习的思路
，我们不仅探索优化步态，还为机器狗加装了激光雷达传感器 ，让它能够感知周围环境
，并在探索过程中学会根据实时环境决定行进方式
。现场演示的场景包括上楼梯——机器狗通过激光雷达识别楼梯结构，每一步都踩的准 ，爬楼梯更快更安全；还有爬高台 、过沟渠等，这些都是探索式学习的重要成果。

　　既然我们可以通过探索式学习让模型自主掌握技能
，那我们就可以重新思考数据与智能的关系——过去行业普遍认为“有多少数据就有多少智能
”，但今天的实践表明 ，很多时候并不需要预先准备大量数据
，而是可以让模型在运行过程中自主探索和学习 。这让我们不得不思考：预先准备数据这件事情到底是不是必要的，甚至是不是那么重要？我一直在倡导数据的新范式：“有多少算力就有多少数据”
。借助充足的算力 ，我们可以让模型探索各种可能性
，在这个过程中自然会产生大量有效数据，而这些数据并非预先准备好的。

　　第三个信仰是有关语言 。人工智能的发展历程 ，是不断发掘和创造自然语言价值的过程
。从最初
，自然语言领域仅仅把语言当做沟通的工具，从而专注于研究如何理解语言；到今天 ，当我们谈及智能体（Agent）时
，核心就是用自然语言进行思考；未来，智能体更多的以语言作为机器学习的方式。

　　当我们把语言模型 ，或者集成了视觉的语言模型作为机器狗的核心，打造具身智能体（embodied agent）
，用户可以任意发出自然语言指令，模型背后会自动规划路径
、规避障碍 。当语言指令较长或逻辑复杂时 ，系统会自动将其分解为多个子任务（subtask）逐步执行
。

　　机器人运作在物理世界中
，而非数字世界——数字世界里，给出一个问题就能直接得到答案 ，但物理世界的时间是持续不断往下推进的。基于这一特性
，我们一直在思考：到底能不能构建一个持续不间断的思维链 。在这个永远不停止的思维链架构下，智能体听用户的一句话就会将其融入思维链中 ，进而影响思维链的后续走向
。同时思维链会随时生成动作指令（action）
，可能是语言回应或执行物理动作。在一定程度上，我们已经通过思维链构建了类似人类的心智模型 。比如我对智能体说“3分钟后提醒我买菜 ” ，然后我们开始继续原来的讨论话题
，到了3分钟，它就会主动提醒我买菜。我们预先并没有设计任何规则 ，智能体完全凭借对自然语言的理解，过程中不停的用语言提醒自己
，最终完成这类任务
。

　　以上就是今天整个技术思考的总结：一个核心模型理念（端到端）、两种核心学习方式（模仿式学习与探索式学习） 、三类自然语言的核心价值（沟通，思考 ，学习）。

　　当下这个时代
，大模型的出现推动产品创新朝着通用化方向发展，而通用化才是产品真正实现落地应用的关键机会 。然后 ，模型进入物理世界
，这是我们当下面临的另一个重大产品机会
。模型让世界更美好！

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