看到抖音马斯克的 人脑移植芯片！1,5s!!
可见未来对ai设备验证的重要性！
手术机器人之所以可靠，是因为精度不可妥协，而当机器人迈向更高自主性，验证就必须同步升级。
如今人形机器人竞赛的核心已不只是硬件与动作能力，而是“信任”，尤其在边缘计算场景中，决策是否可信直接决定了家用与工业应用的安全上限。
Inference Labs @inference_labs 正是瞄准这一关键痛点，以“边缘信任 + 可验证自治”为核心，让机器人在本地完成决策的同时，每一次 AI 判断都能通过数学方式被验证。
依托 Inference Network™，其将分布式推理与零知识证明、zkML、FHE 与 TEE 结合，为 AI 决策生成加密指纹，实现可审计但不泄露模型与敏感数据的执行路径。无论是小米提出的工厂级人形机器人部署，还是高密度工业自动化场景，本质都需要加密问责与低时延、高可靠的验证机制来降低系统性风险。
Inference Labs @inference_labs 通过推理证明（PoI）构建可信层，正在解决自主系统“黑箱化”的根本问题，把 AI 从“看起来很聪明”，推进到“真正值得被信任”。
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