在具身智能领域，确实存在对准确率要求的差异。根据罗剑岚的观点，语言模型的准确率即使只有70%，也可以通过人工纠错来弥补，因为它们主要在数字世界中运行，错误的后果相对较小。然而，对于机器人模型来说，准确率需要达到99%以上才具有商业价值，因为它们直接与物理世界交互，错误可能导致人身安全问题或设备损毁。
具身智能的失败成本远高于语言模型，因为它涉及到实体操作和物理交互。例如，家庭机器人如果操作失误，可能会导致物品损坏或人身伤害。因此，在实际应用中，具身智能系统必须具备极高的可靠性和精确度。
这种高准确率的要求也意味着具身智能领域的技术发展和算法创新需要更多的底层突破，而不能简单地移植或模仿语言模型的技术路径。具身智能需要构建专属的算法架构，以适应物理世界的复杂性和动态性。
总的来说，具身智能领域对准确率的高要求反映了其在物理世界中运行的特殊性和复杂性。这也意味着该领域的技术发展需要更多的创新和突破，以满足实际应用中对安全性和可靠性的严格要求。
