在Nimble Robotics从事自主仓库机器人AI和操纵软件开发的Shivansh Inamdar，分享了构建更稳健软件系统的见解。他强调要为失败做设计，因为即使是罕见的bug，在每天处理数千件物品的数百台机器人规模下也会变得普遍。Inamdar还强调了内置可观察性的关键需求，因为没有传感器数据、决策和推理路径的详细日志，就无法调试现实世界中的机器人故障。 AI
影响 机器人软件开发的经验教训可以提高任何软件系统的稳健性，包括AI应用。
排序理由 作者分享了他们的工作经验和教训，而不是宣布新产品、研究或重要的行业事件。
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