文章核心观点 - 智元具身研究中心于2026年1月初发布了SOP（Scalable Online Post-training）在线后训练系统，该系统旨在解决机器人在真实世界部署中持续学习和进化的难题 [2] - SOP系统通过构建一个将数据回流、模型后训练和策略更新组织成长期可运行工程系统的闭环，使机器人集群能够在真实场景中“随到随学”，实现个体经验的群体高效复用，从而将“规模”转化为“智能” [1][2] - 该系统标志着机器人学习范式从静态离线训练向部署-学习-再部署的动态闭环升级，是机器人从实验室走向复杂真实世界落地的关键一步 [29][32] 一、SOP系统架构与技术突破 - 系统架构：采用Actor-Learner（执行器-学习器）的分布式异步架构，机器人将错误数据回传至云端共享池，云端算法自动处理后，在几分钟内将更新下发给所有机器人 [6] - 解决的核心技术瓶颈： - 实现非常低延迟的在线反馈，使机器人犯错后能尽快纠正并反映到模型中 [7] - 保证分布式数据采集的多样性与一致性，稳定获取高质量的多场景数据经验 [7] - 最关键的是保证了模型的通用性不退化，提升单一任务表现时不会牺牲整体泛化能力，成为一个“通用的专才” [7][8] - 系统健壮性：软件基础设施设计鲁棒、可扩展，增加机器人数量在理论上没有区别，其健壮性依赖于底层数据结构和经验回放池的工程实践 [9][10] 二、跨本体协同与数据采集模式演变 - 跨本体支持：SOP设计支持多机器人、多本体的协同训练，通过对数十台机器人的数据进行任务均衡采样，能有效隔离单一硬件干扰，提取跨本体的“最大公约数”，即使集群中个别机器人噪声很大，其影响也可被对冲忽略 [11] - 数据采集中心的角色演变： - 当前阶段，离线数据采集中心是提供预训练模型基础能力的主力，如同汽车的“冷启动” [13] - 随着真实世界部署的机器人数量增多，数据大头将来自真实场景回流的数据，预训练模型会因此变得越来越强 [14] - 专门模拟真实操作的“素材厂”形态会逐渐减少，真实世界将成为最大的数据采集厂 [15][16] 三、规模化部署、商业场景与生态布局 - 规模化部署规划：公司计划在2026年于真实世界大规模部署通用机器人，规模将比当前论文中使用的几十台机器人提升几个数量级，目标是在上海罗森便利店和超市等场景看到机器人真正干活 [17][26][28] - 商业模式演进：SOP将推动商业模式从一次性出售硬件，转向软硬件一体的持续服务，类似于自动驾驶通过软件更新持续提升体验 [21] - 场景落地梯度： - 工业制造：对成功率、节拍和鲁棒性要求极高，但场景结构化、边界清晰，是短期最易落地且能明确产生商业价值的场景 [22][23] - 商业服务（如商超）：场景更开放，长尾任务多，但任务风险可控，对性能要求不如工业场景苛刻，持续学习是必要措施 [21][22] - 家庭场景：落地会更慢，需解决数据隐私、硬件可靠性、成本等问题，将遵循从可控任务集开始逐步扩展的路径 [22][31] - 生态开放策略：公司坚持生态开放路线，愿意开放SOP关键模块和接口，与行业伙伴共建场景、定义任务规范，旨在构建一个开放的多机器人本体均可接入的在线学习生态 [25] 四、行业意义与未来展望 - 与Gen-0的关联：Generalist AI的Gen-0证明了大规模真实机器人数据能推动模型通用化，而SOP则解决了如何在真实部署中构建可持续进化的工程系统，二者关注点不同但互补，SOP为国内公司参与通用具身智能竞争提供了结构性条件 [19] - 行业共识与趋势：2026年行业共识认为，通用性已非主要瓶颈，关键在于部署中任务集的熟练度和可靠性，机器人需从“会做很多事但做得不好”走向“把事情做好并落地” [31][32] - SOP的长期价值：SOP让部署不再是技术迭代的终点，而是更大规模智能学习的起点，通过“多机并行采集-云端集中训练-参数即时回流”的闭环，有望将机器人从“性能固定的标品”转变为“持续成长的生命体” [32]