今天的机器人技术在哪里？ 机器人技术的“解决”部分是受控环境中的工业自动化。虽然并不完美，但它已经成熟到可以在全球范围内扩展。 国际机器人联合会报告称，全球工厂中有4,281,585台工业机器人在运行（《世界机器人2024》）。在《世界机器人2025》统计中，IFR报告称2024年安装了超过542,000台工业机器人，连续4年年安装量超过50万。 这就是“工厂优势”：任务是可重复的，环境是结构化的，安全边界可以被设计。当机器人手臂进行焊接或放置组件时，你可以限制世界，直到机器人看起来聪明。 前沿是所有超出舒适区的领域：拥挤空间中的移动机器人、现场机器人、灵活操作（抓取杂乱物体），以及任何机器人必须在不确定性下长时间推理的场景。在这里，核心难点不是“它能否进行演示”。 核心难点是规模上的可靠性：它能否安全、可预测和经济地完成任务数千次，包括那奇怪的2%的情况。 这也是为什么机器人技术对安全和故障模式如此执着的原因。网络应用中的软件错误令人烦恼，而移动机器中的软件错误则变得具有动能。 这推动机器人团队朝着保守的部署方向发展：冗余、安全停止行为、逐步推出和仔细监控。这也解释了为什么物理进展的感觉可能比纯软件的进展要慢。

加密内存池是MEV缓解中最干净的想法之一：在前置交易变得太晚之前隐藏交易细节。 如果验证者（或一个阈值委员会）无法看到有效载荷，他们就无法轻易地： - 复制交易， - 夹击它， - 出售订单流， - 或者在其周围进行预定位。 在这种情况下，你将“每个人瞬间看到一切”替换为“揭示发生在稍后并且必须协调”。 主要成本表现为： ➤ 延迟/延时，其中一些设计需要揭示阶段、解密窗口或预确认。这可能会在执行确定性之前增加时间。 ➤ 协调风险，其中某人必须解密（一个验证者集、一个委员会或一个机制）。如果他们失败、停滞或串通，用户体验会下降。 ➤ 新的失败模式，其中密钥管理、活跃假设和“谁在何时了解什么”成为你协议表面的一部分。 因此，加密内存池并不是免费的午餐，而是一个有意识的决定，支付协调成本以减少可见性。