что ключ к воплощённому интеллекту — это понимание, а не имитация, и что конечным испытанием для отрасли является массовое производство и самодостаточность, сравнив текущее состояние с автономным вождением в 2015–2016 годах. Он подробно описал их технический путь: физически-причинная модель мира и «компиляция данных» для обогащения обучающих данных физическими свойствами. Они выбрали полный стек (full-stack) подход, самостоятельно разрабатывая ключевые компоненты, такие как шарниры и двигатели. Их бизнес-стратегия начинается с B2B-приложений, с конечной целью — B2C-использование в домашних условиях. Lang провёл параллели со своим опытом в Li Auto, подчёркивая подходы, основанные на данных, и смену парадигм от HD-карт к сквозному обучению (end-to-end) и VLA. Он также отметил важность инженерии наряду с моделями и описал их архитектуру «один мозг, несколько форм», которая изучает физические законы, по своей сути обобщаемые.