莫拉維克悖論（Moravec's Paradox）是機器人領域的一項觀察：與傳統假設相反，AI推理僅需很少的運算，但感覺運動和感知能力卻需要大量的運算資源。該理論在1980年代由美國AI與機器人研究專家漢斯莫拉維克提出，他認為「讓電腦在智力測驗或下棋方面表現出成人水準相對容易，但要讓電腦在感知和移動方面擁有一歲兒童的能力則很困難甚至不可能」。
意味著AI存在技術瓶頸，高層次的推理能力（如：數學運算）對AI來說相對容易，然而低層次的感知與運動技能（如：行走、物理直覺）卻極為困難。換言之，機器人可以解開數學題目、執行邏輯推理，但難以像人類一樣透過視覺理解環境、靈活行走、操控物體。
一、莫拉維克悖論技術瓶頸與突破
二、機器人基礎模型三大發展方向
三、機器人基礎模型新創案例分析
四、結論與建議
圖1 機器人訓練資料金字塔
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