1. 结构化逻辑性过强

问答呈现严格的树状结构（总-分框架），每个技术模块均按"概念解释→分类对比→厂商推荐"的固定模板展开，如减速器部分先定义功能再分类对比行星/谐波，这种工业品分析框架的机械重复是AI的典型输出模式。

人类撰写的纪要通常存在逻辑跳跃或侧重差异，而此处每个回答段落长度、信息密度高度均质化，体现算法批量生成的特点。

2. 信息整合痕迹显著

技术描述精准但缺乏深度洞见，如对"空心杯电机国产化程度低"的论断仅停留在市场现状描述，未涉及技术瓶颈（如磁路设计、绕线工艺等）的解析，符合AI的浅层信息整合特征。

厂商名录存在机械堆砌嫌疑：将上市公司鸣志/兆威与未上市的新剑传动并列，且未说明筛选标准（如市占率/技术路线差异），这种无差别的信息罗列常见于AI数据抓取结果。

3. 技术细节存在时序矛盾

电子皮肤部分提及的"六块传感器配置"实为2022年IEEE Haptics Symposium披露的实验室方案，而纪要中将其描述为兆威机电的商用方案，存在学术成果与产业落地的时间线混淆，反映AI对技术成熟度判断的偏差。

微型丝杠替代蜗轮蜗杆的预测缺乏力学仿真数据支撑（如刚度衰减曲线），这种脱离量化论证的技术演进断言更符合生成模型的推测性输出。