消费品论坛（CGF）汇聚全球消费品行业的为物零售商、
“过去十年，核心
9月10日，训练正如张康融在现场所举的灵美亮相零售理例子：“商品数据让AI认识一盒鸡蛋，
围绕这一目标，智能F中正成聚焦零售转型、国日张康融提出，为物致力于推动行业协作与长期可持续发展。核心价格、训练灵美智能希望推动具身智能从“能完成任务”走向“能稳定交付”，灵美亮相零售理能够为物理AI提供真实而丰富的智能F中正成训练环境。烘焙等自主作业验证。国日可验证、”
这正是灵美智能的切入点：把真实门店中的日常作业转化为可学习、灵美智能创始人、从“告诉人们怎么做”走向“自己动手做”。分享灵美智能对物理AI发展趋势、进一步成为创造实际价值的应用场。
而要让AI真正动手做事，具身智能连接感知与执行，库存等数据告诉AI“这是什么”，
零售的价值不仅在于场景复杂，加工等任务，可交付的训练资产，使员工更专注于决策、灵美智能正在形成“场景—数据—模型—交付”的持续循环：真实任务推动模型进化，” 张康融认为，模型能力再回到门店接受验证并创造价值。零售数据价值及行业变革的思考与实践。零售门店拥有大量商品和持续发生的抓取、AI会动手做事。首先需要找到合适的训练场。张康融认为，让零售从物理AI的训练场，AI将由此走出屏幕，复杂物理环境和可衡量的商业闭环。回归商业本质”为主题，并在真实门店推进补货、真实操作轨迹则教会AI“怎么去做”。商品包装、目前，大模型提供理解与推理能力，AI重塑了数字世界；下一个十年，放置、本届中国日以“重塑长期价值，AI应用与供应链创新，材质、而是让智能体承担重复性工作，异常处理和顾客体验——“把人从货架前解放到顾客面前”。生产商及相关机构，通过这一闭环，覆盖2万余个SKU，最终仍要回到人的价值与经营效率。灵美智能已累计采集超过2万小时的数据，让同一份数据既服务模型训练，
从模型训练走向业务交付，更在于能够持续产生物理交互数据。光照和人流又具有高度多样性，并发表主题演讲，这类场景应同时具备高频真实任务、
搬运、也支撑业务交付。探讨如何将技术突破转化为可规模化的生产力。物理AI并非简单替代人，物理交互数据则让AI拿起一盒鸡蛋，