万德资本具身智能落地难？智元让机器人走出数采厂，在“干中学”

对此，格陵兰岛自治政府总理尼尔森22日表示，自治政府不了解特朗普所谓“协议框架”的具体内容。格陵兰岛和丹麦方面均表示，主权问题是不可逾越的“红线”。

据美驻委使馆网站介绍，多古兼任美军参谋长联席会议主席凯恩的对外政策顾问。凯恩曾披露美军强掳委内瑞拉总统马杜罗及其夫人的全过程。多古还曾出任美国驻洪都拉斯和尼加拉瓜大使，以及联邦调查局人质救援融合小组副主任。多古曾被派驻土耳其、埃及和萨尔瓦多等地。她精通西班牙语、土耳其语和阿拉伯语。

2025年是具身智能极速狂飙的一年。从展会到论坛，人形机器人随处可见：礼宾引导、搬运料箱、分拣快递、折叠衣服、整理冰箱……热闹背后却藏着一个尴尬现实：落地难——具身智能展现出的相当部分技能尚属于按部就班的“表演”，难以应对意外。

机器人学习叠衣服

“现实世界从来不是 Demo（演示）。”智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚指出，真实环境充满了不可控因素，决定机器人能否真正落地的，不是它会不会做，而是它是否足够可靠、能否随机应变。

在这一背景下，智元机器人最新推出面向真实世界部署的在线后训练系统SOP。SOP重构了机器人的学习范式，将其从封闭的实验室训练，推向真实世界的“实战练兵”。

从闭门修炼到闯荡江湖

长期以来，具身智能的学习进化主要仰仗VLA技术路线，即视觉-语言-动作模型。该模型通过将人类指令与外界声音、图像、视频等信息转化为计算机可理解的语言，进而控制机器人的行为。简单来说，就是让机器人看着图片、听着声音、跟着视频来学习，是一种“离线学习”模式，往往在数采厂内进行。

早期，这套训练方法确实很有效，能够教会机器人许多“基本功”，但却难以支持机器人应对复杂且不可控的真实物理世界。罗剑岚将其比作“照着武功秘籍在山洞里练功”，等到真正下山比武，才发现对手招式千变万化，秘籍里的“套路”不够用。想要进步，只能回到山洞复盘、修改秘籍，进化效率较低。

如果说VLA让机器人第一次具备通用理解与行动能力，那么SOP的目标，则是让机器人在“集体在线学习”中快速成长。罗剑岚解释，SOP模型的核心在于构建一个学习闭环：这就好比将一群练就基本功的机器人弟子送去江湖历练，无论输赢成败，经验都会实时汇总并反馈给门派“宗师”（即云端算法模型）进行分析、总结，待师父补全招式漏洞、即时更新秘籍后，再统一传授给在外历练的弟子。如此循环往复，整个机器人群体即可在真实世界和真实任务中快速、持续进化，越用越聪明。

机器人集群

罗剑岚强调，干中学“踩过的坑”在这一过程中至关重要。根据智元发表的SOP相关论文实验结果，经过3小时在线经验训练，山东十大配资公司机器人性能可提升约30%；而额外引入80小时人类专家标注数据，性能仅提升4%。“这3个小时的数据正是来自真实场景的失败经验。”罗剑岚解释，当一个机器人犯错，所有机器人都能快速学会如何避免。这种高效的在线互学，显然胜过数采厂“填鸭式教学”。

学会应对“突如其来”

从智元公布的数据来看，在商超整理、叠衣服、纸盒装配等测试场景中，引入SOP后，机器人整体性能显著提升。比如，在物品繁杂的商超场景中，综合性能提升约33%；在叠衣服任务中，操作吞吐量提升114%。此外，经SOP训练后的机器人，在长达36小时连续运行中展现出卓越的稳定性和适应性，可有效应对真实世界中的各种“突如其来”。

机器人跳舞