二 |     《科创板日报》7月20日讯（记者 杨小小）人形机器人要加快实现应用落地，无疑已成为行业内外的普遍共识。

三 |          围绕这一目标展开的人形机器人“大脑”能力补强，也已经持续了一段时间。         但在这个过程中，行业逐渐发现，机器人拥有理解和决策能力，并不等于已经掌握了可执行的技能，从认知到动作之间，还需要完成动作策略生成、本体适配和反馈修正等重要环节。         在今年的世界人工智能大会上，具身智能“深圳军团”不约而同地都在朝这个方向进行能力展出，试图缩短模型能力到真机执行的链路。         从数据到动作策略          跨维智能将这段距离进一步前移到了模型训练的数据端。         此次WAIC，跨维智能发布并开源Aligned DexWorld。

四 | 在医院简单处理后，让回家休养，已经过去五天了，还不能跑步。据公司介绍，该数据集试图将真人示教、真机遥操和仿真合成等不同来源的数据，在统一的三维物理空间和时间序列中完成对齐。         它所针对的是具身智能训练数据的异构问题：不同来源的数据在视角、本体构型和动作空间上存在差异，单纯“堆数据”并不必然提升模型效果，未经对齐的混合训练甚至可能产生负迁移。他绊倒的原因，是公园的塑胶跑道上鼓起了一个大包，据说很多在这里跑步的人，都曾被都绊过。         在数据对齐之外，跨维智能还首次展示了仿真引擎DexVerse的生成式仿真能力，通过持续生成不同的物体姿态、场景布局和交互任务，为世界模型提供更多样化的训练数据。按照公司的技术路径，Aligned DexWorld解决的是不同数据能否被模型共同学习，DexVerse则负责扩展模型可以学习的物理场景。这事，到底是怪路维护不及时？还是怪人不小心？

三个问号第一，跑道为什么会出现质量问题？跑道拱起变形，施工有问题？跑道的基层处理不到位，路基压实度不足，雨天积水渗入底层，跑道表层就会鼓起开裂。再加上夏季高温暴晒，塑胶面层热胀形变，边缘鼓起、接口起翘，确实容易变形。         现场展出的手机装盒和商超扫码Demo，进一步呈现了上述技术链路在真机执行端的效果。手机装盒机器人需要连续完成取盒、放机、对位和合盖，并在物料偏移、漏抓等情况下重新规划动作；商超扫码机器人则要适应不同瓶型和随机摆放姿态，完成抓取、扶正、扫码及放置，并通过视觉信号判断扫码是否成功。第二，为什么长期无人维修？出问题不是最可怕的，最可怕的是出了问题没人管。跑道拱起变形显然不是一天两天的事，但长期无人过问，直到有人因此受伤。         也就是说，跨维智能试图补上的，是从模型能力到真机执行的上游基础：先让不同来源的数据说同一种物理语言，再让模型学到的能力更顺畅地迁移至真机。第三，为什么不设警示牌？哪怕修不了，至少立个牌子、拉个警戒线，提醒跑者绕行。

五 |          如果说跨维智能试图让模型从训练阶段开始，更准确地理解物理世界中的动作，智平方进一步关注的，则是模型理解任务后，如何将认知、协调和执行串成闭环。

六 |          智平方这次WAIC带来了搭载NeuroVLA类脑大模型的AlphaBot 2。         按照公司的设计，NeuroVLA将机器人控制体系分为“皮层-小脑-脊髓”三个层次：皮层负责语义理解和任务规划，小脑负责高频运动协调与动态修正，脊髓则负责毫秒级运动执行和安全反射。什么都没有。公园跑道本来是“惠民工程”，可不能变成“害民工程”。普遍现象有人可能会说：“就一条跑道出了问题，至于大惊小怪吗？”还真不是个例。今年7月，河南某地新区体育场某湖旁边的跑步道，路面维护留下凸出的大钉，导致一名孩子跑步时摔伤。         高层模型的任务规划无法直接转化为连续的关节动作。某地体育公园天桥路面破损严重，“从建设投用没几天就路面破损”，被市民称为“豆腐渣工程”。

七 | 机器人还需在执行中持续感知环境和自身状态，在目标变化或动作失败时动态调整，并维持长流程任务的时序信息。

八 | 智平方强调的主动感知、故障自恢复和时序记忆，就是为了打通这些环节。         在WAIC展示的PCB上下料任务中，AlphaBot 2需要面对不同型号、尺寸的PCB，以及透明、反光托盘，连续完成托盘取料、上下料、移动运输和双臂协同等动作。相比完成一次固定抓取，这类任务更考验感知、任务规划、动态修正以及运动执行之间能否形成闭环。还有某县花了520万元改造的体育场，刚完工试用阶段塑胶跑道就出现多处开胶、表层脱落，踩踏后底层材料外露。当地网友拍下视频，跑道像被撕开了一道道口子。修跑道是为了让人跑步，现在反倒让人摔跤——这钱花得冤不冤？该谁负责？从法律上讲，公园跑道的管理者，应该是城市管理的相关部门。         从动作策略到真机执行          模型形成动作策略之后，还需要经过具体场景和机器人本体的适配。         乐聚机器人试图通过后训练，补上通用模型与具体岗位技能之间的距离。作为以本体和运动控制见长的人形机器人企业，在路径上，乐聚没有选择从头训练通用具身基模，而是由上游模型企业完成通用大脑的预训练，再结合自身机器人本体和工业场景开展垂域后训练、本体适配和真机评测。         乐聚机器人技术负责人王强对《科创板日报》记者表示，这一过程可以类比为是给机器人开设“技校”：基础模型解决认知广度，后训练则让机器人围绕具体岗位学习技能。《民法典》明确规定，公共场所的经营者、管理者未尽到安全保障义务，造成他人损害的，应当承担侵权责任。         以快递分拣为例，蚂蚁灵波的LingBot-VLA 2.0已经通过预训练掌握识别物体、理解指令和基础抓放等能力；乐聚进一步采集300条任务数据进行后训练，让模型学习不同包裹在具体环境中的识别、抓取与分类方法，并将其部署至夸父机器人完成真机任务闭环。         据悉，乐聚目前已将数据处理、代码适配、模型后训练和真机部署测试等流程封装为后训练工具链。         此次WAIC，乐聚展示的纸箱拆垛、塑料箱拆垛和小件上料，也对应了这套转化路径。公园跑道出现安全隐患，管理者应当设置警示标志并及时维修。乐聚方面人士对记者表示，在展会期间，夸父机器人连续三天每天接近10小时不间断完成了纸箱拆垛等任务，机器稳定性出现了初步的量变突破。不修、不警示、不处理，出了事就要担责。今年7月，北京房山区一个公园的座椅老化失修导致老人摔伤，法院就认定公园管理方未尽到安全保障义务，判决承担赔偿责任。这不是“你倒霉”的问题，这是管理者的责任问题。         逐际动力则把认知到执行的链路进一步拆分为Sys2认知层、Sys1技能层和Sys0运控层。跑者怎么办？作为普通跑者，我们能做什么？第一，跑的时候多留个心眼。

九 | 认知层负责理解任务和作出决策，技能层承接具体能力，运控层则负责将其落实为本体动作。

十 |          逐际动力此次展示的Oli机器人搭载COSA人形大脑系统和WBT全身运动基础模型。夜跑时注意脚下，尤其是熟悉的路段反而最容易放松警惕。其中，WBT能够实时追踪机器人全身关节，并在动作执行过程中维持平衡。

十一 | 这次摔伤的跑者就是在自己常跑的公园出的事，最熟悉的地方，突发变化，往往也最危险。

十二 | 现场动捕演员连续完成深蹲、太极和舞蹈等动作，Oli则进行实时复现。第二，发现问题及时反映。与单个预设动作相比，这一演示更侧重展示长程动作如何被映射至机器人本体并稳定执行。看到跑道破损、拱起、有异物，拍照发到本地政务平台或12345热线。         在操作端，逐际动力还展示了搭载COSA系统的TRON2双臂机器人。早一天反应，可能就少一个人受伤。现场，TRON2通过视觉感知和语音交互，自主抓取糖果并递送给用户，呈现出机器人从感知、技能生成到底层执行之间的衔接。         可以看到，随着人形机器人产业的可见度不断提升，行业内外的期待也在持续拉高。人形机器人企业的展示无疑都在试图回应同一个问题：如何在技术路径尚未完全收敛的情况下，跨过实用性的门槛。

十三 |          但WAIC的演示仍不同于规模化应用。第三，受伤后保留证据维权。拍照、录像、留好就医记录。人形机器人面对新任务需要多少数据、训练和适配周期多长，技能能否跨本体、跨场景复用，以及在长期运行中能否保持稳定，仍需更多真实项目验证。

十四 |          （科创板日报记者 杨小小）。公共设施管理者有安全保障义务，该承担的责任不能让他们推掉。写在最后跑步是为了健康，不是为了受伤。一条好跑道，应该是跑者的“朋友”，而不是“陷阱”。修了跑道没人管，比不修更可怕。惠民工程，不能变成“害民工程”。跑者的安全，不该靠运气来保障。