要让AI成为超越人类的硬件工程师，它必须从物理世界中学习，而现实世界的数据却很难获取： - 数据不均匀且不断变化 - 数据稀疏：你不可能随时测量所有东西 - 数据收集成本高昂 - 物理过程需要时间，提速也有极限 - 有些数据是定性的：用户真的喜欢这个产品吗？ “像这样的数据限制，是当今AI能力发展‘高低起伏’的重要驱动因素。测试结果越量化、越易于机器读取，模型爬坡的速度就越快。” a16z的Christian Keil关于为什么物理世界对AI学习来说如此困难的完整文章： https://www.a16z.news/p/superhuman-hardware-design-is-the