三分鐘白話RocketMQ系列—— 如何發送消息
我們知道RocketMQ主要分為消息 生產、存儲（消息堆積）、消費 三大塊領域。那接下來，我們白話一下，RocketMQ是如何發送消息的，揭秘消息生產全過程。注意，如果白話中不小心提到相關代
近日，國地共建具身智能機器人創新中心傳來振奮人心的消息，其最新研發的天工機器人展現了卓越的具身智能小腦技術成果。這款機器人不僅在視覺感知行走方面取得了重大突破，還成功實現了在復雜地形上的高速奔跑與穩定平衡。
據機器人前瞻報道，天工機器人現已能夠基于視覺信息自主感知并行走，無需提前掃描樓梯建立模型，即可無磕碰、精準地跨越上百級樓梯及高達35厘米的臺階。在測試中，天工機器人連續平穩地攀爬了134級階梯，成為全球首個能在室外連續攀爬多級階梯的人形機器人。這一成就標志著人形機器人在適應真實地形方面邁出了重要一步。
天工機器人的運動算法將感知能力深度融合，使其能夠在行進中迅速識別前方地形，并實時調整全身動作與步態。這一特性使得天工機器人在面對隨機變化的臺階路況時，能夠自如應對，避免了傳統人形機器人在復雜環境中易踏空失衡的問題。在奔跑方面，天工機器人同樣表現出色，最高時速可達12公里/小時，輕松超越騎單車的路人。在雪地、柔軟沙地、大斜率山坡等多種復雜地形上，天工機器人都能實現穩定、高速的奔跑。
天工機器人還是全球首個能在雪地上奔跑的人形機器人。其出色的地形泛化能力，使得天工機器人在各種極端環境下都能保持卓越的性能。天工機器人在抗干擾性方面也取得了顯著進步。它能夠輕松應對超過10公斤重物落下所產生的高達45牛頓秒的沖量，這相當于一名職業拳擊手重擊對手時的力道。即使在光滑的雪地上，天工機器人也能保持穩定平衡，不發生摔倒。
具身小腦技術的引入，極大地提升了天工機器人的全身控制能力，使其在面對復雜環境時的移動能力得到了顯著提升。這一成果為人形機器人走出實驗室，在真實環境中執行任務，特別是在山地、雪地救援、廢墟等極端環境下作業奠定了堅實基礎。據了解，該技術將被納入國地共建具身智能機器人創新中心的開源開放生態中，通過技術共享降低行業創新門檻，加速具身智能機器人在各領域的規模化落地。
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