（问题）近年来，机器人在视觉识别、语言理解等“数字世界”的能力提升很快，但一旦进入厨房、仓库或生产线，面对真实物体的形变、摩擦、遮挡以及各种误差叠加，连续操作就容易出现卡顿、偏离甚至失败；业内把从“偶尔能做成”到“长期稳定能做对”的差距称为可靠性瓶颈：机器人并非不会做，而是很难在不同光照、不同材质、不同摆放条件下持续把同一件事做好。对折衣、装箱、咖啡制作这类需要反复执行的任务来说，该瓶颈直接影响机器人从演示走向实际应用。
当机器开始具备从失败中学习的能力，智能制造正来到一个关键节点；物理智能的进展不仅意味着操作更精准，也可能重塑人机协作方式。在科技与实体经济加速融合的背景下，如何在推动创新的同时守住伦理与安全边界，建立可控、可追责的智能应用体系，将成为下一阶段必须回答的问题。