機器人產業不一定需要在傳統意義上另一個作業系統。它需要的是能連接眾多系統的基礎設施，用以讓實體 #AI 得以運作。

如今，機器人的智能可以與其身體分離，訓練環境可以與部署環境分離，資料也可以與使用它的系統分離。在一個地方建立資產，模擬在另一個地方進行，模型透過另一條流程進行訓練，而將一切移到實體硬體上會引入全新的挑戰。
@StrikeRobot_ai 正在朝向一個能連接這些環節的層級前進：模型、環境、資產、模擬、推理、硬體、部署。
SR Platform 提供建立數位環境與可表徵資產的基礎，讓智慧機器能從中學習。接著這些資產可以進入像 MuJoCo 與 NVIDIA Isaac Sim 這樣的模擬環境，在其中能測試並加以精煉行為。
SR Agentic 會加入智能層：能感知、推理、規劃並採取行動的系統，而不是僅僅執行彼此孤立的指令。最後的連接則是實體機器。
目標是在數位智能到真實世界行動之間的切換更順暢，同時也讓部署過程中產生的資料能用來改進未來的訓練與模擬。這就是為什麼作業層的比較很重要。
StrikeRobot 並不是要取代每一家機器人製造商，或為每個使用情境打造單一機器；他們正在打造能夠安置在「智能」與「硬體」之間的基礎設施，讓不同的機器人都能使用一條連接式流程來進行建立、學習、推理與行動。
長期的機會在於建立一個更具互通性的機器人生態系，讓在硬體變更時不必每次都從零重建智能。
不同的身體、環境與應用，共用一個基礎設施層，協助智能在它們之間移動；StrikeRobot 正在朝向那個能讓實體 AI 更模組化、更具可擴展性、也更易部署的層級前進。