行业技术发展现状与挑战 - 具身智能与人形机器人领域在模型端（如视觉-语言-动作模型）及预训练阶段过去一年有明显提升[1] - 但机器人在真实场景中能否稳定、高效、长时间完成任务仍面临挑战[1] 智元机器人SOP系统发布 - 智元机器人具身研究中心于1月6日发布SOP（可扩展的在线后训练系统）[1] - SOP是一套面向真实世界部署的通用机器人框架，可即插即用任意后训练算法[1] - 公司将其定位为机器人迈向真实世界场景作业的关键第一步[3] SOP系统的核心目标与设计理念 - 系统旨在让机器人在真实世界中实现分布式、持续的在线学习，即边干活、边学习、边纠错[3] - 其核心目标是解决通用机器人需同时满足环境稳定性、可靠性与任务泛化能力的矛盾要求[3] - 该系统试图打破传统“开发-训练-部署-结束”的单向流程，避免遇到新问题需重回离线训练的困境[3] SOP系统的技术优势与验证效果 - 在SOP框架下，执行越难的任务越容易产生高价值的负面数据[3] - 为验证效果，研究团队让模型在真实环境中连续运行长达36小时执行重复衣物折叠任务[6] - 相比预训练模型，结合SOP的人类引导方法在商超场景中实现了33%的综合性能提升[6] - 在灵巧操作任务（如叠衣服、纸盒装配）上，SOP不仅提升成功率，还通过在线学习错误恢复能力提升了操作吞吐量[6] - 所有任务始终使用同一个通用模型[6] 潜在落地应用场景与规划 - 工业制造场景对机器人作业成功率、节拍和鲁棒性要求高，但对泛化性要求较少[7] - 家庭服务和商业超市场景更开放、长尾任务更多，风险相对可控[7] - 医疗护理场景对安全、合规和可解释性要求最高，需从辅助性场景逐步切入[7] - 现阶段最容易落地且能明确产生商业价值的场景是工业制造和部分商业服务场景[7] - 公司计划在2026年于商业超市和部分家庭场景慢慢铺开落地[7]