对国内的人行机器人（humanoid）的一些技术类的提问？

1. 贵公司产品在机器人仿真时具体采用的仿真软件（NVIDIA家的、开源的webot，等等）是哪款，如果没有使用NVIDIA全家桶那么其原因是什么（如：技术依赖没有独立技术、技术栈太过于复杂暂时没有精力和能力使用）？

2. 贵公司的产品是否将足部的控制和灵巧手控制分开进行训练？

3. 贵公司在训练机器人时是否采集人类的真实交互数据，如果采集那么采集方式具体是哪种（VR、VA，等等），采集的数据量有多少，并且认为多大的数据量才是合适的（10GB、100GB，还是更多）？

4. 贵公司是否采用大语言模型，如果采用使用的是哪家产品?

5. 贵公司是否考虑后续使用视觉大模型，如果采用技术出发点和相关技术有哪些？

6. 如果贵公司使用视觉或雷达数据进行训练的话，那么请问采用的是纯视觉方案还是视觉与雷达数据融合的方式，并请问具体的技术采用哪些类别（是否可以提供）？

7. 如果后续合作的话机器人的3D模型和相关的仿真文件是否可以提供（机器人的全部硬件结构设计），并提供具体硬件的供应商？

8. 目前贵公司最新技术可以实现哪些功能，如：全地形越野、上下楼梯、大跨步前进、单腿站立、是否可以进行简单的家政操作（叠被子、做菜），并请问目前认为该产品实现机器人进行一些简单的工厂操作（自动或语音控制去工具箱出拿扳手拧螺丝、卸螺丝）的时间有多久（3年、5年，还是更多）？

9. 如果有后续合作是否可以提供原始的训练模型及训练数据？

10. 贵公司的产品在机械设计、硬件研发、自然语言模块、视觉模块、决策模块上分别投入的人力、资金、时间有多少（可以给出大致的比例）？

11. 如果后续合作是否可以提供机器人在新任务、新环境下的训练演示Demo和相关源文件及原数据?

12. 机器人在硬件结构设计时是否会和真实环境与仿真环境进行交互迭代以调整机器人的最终刚体结构设计，完成机器人最终硬件设计时是否会根据最终的硬件结构反向修正机器人的3D仿真模型（如：通过对机器人的最终硬件结构和布局进行3D扫描后确定的最终仿真模型，仿真模型的修正的具体优化指标有哪些）？