理想汽車研究能保留經驗的機器人AI，讓後續任務利用以往經歷
9月21日，理想汽車研究團隊公開ME-Brain-1.0論文，透過外部記憶保留經驗，供後續判斷和動作參考。
六項實機任務平均成功率為66.7%，每項測試十次。這並非對終身自主學習的證明，也不是消費產品上市。
本報觀點
更換機器人時，能否交接對家庭的記憶？
本報設想，機器人的價值會超出機體本身。餐具位置、整理順序和家人的習慣積累起來後，一臺熟悉家庭的舊機器可能不容易被毫無經驗的新機器取代。
因此，記憶遷移和選擇性刪除會變得重要。讓使用者掌握積累的經驗，可能決定服務能否長久使用。這是本報提出的下一步問題，並非已釋出的產品功能。
今後生活可能怎樣改變？
以下是根據這則新聞作出的未來設想。
新機器人也能接手熟悉的整理習慣
設想更換機器人時，家人可以選擇交接哪些家務習慣：孩子的杯子放在這個架子，晚上安靜整理。新機器不必從頭學起，就能融入家庭。
這是從記憶機制展開的未來設想。人也需要能夠檢查這些記憶，避免把錯誤經驗一併傳下去。
