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0本期要点
· 通操作模型看起来已经很惊艳，但真到客户现场，成功率只有 80%~90%。而商业场景要的是连续几百上千次不出错——这就是"演示好看"和"能上岗"之间的鸿沟。
· Dyna Robotics（戴纳机器人）2024 年 9 月成立，A 轮累计融资约 1.2 亿美元，主张"研究与部署飞轮"：先把机器人放进真实场景干活，用现场失败来定义研究课题。
· 餐巾折叠案例：Dyna-1 模型在 24 小时连续运行中达到 99.4% 成功率，共做了四次独立试验。难点在于平行夹爪只取一张餐巾的精度，以及餐厅硬性的验收标准——接缝歪 2.5 厘米就低于验收线。
· 关键方法：训练奖励模型给机器人视频打 0～1 的完成度分。曲线一旦回落就说明机器人在犯错，据此做定向数据采集与人机回环主动学习，几轮迭代后成功率从 80% 稳定爬到 99.4%。
· 柔性物体（餐巾、毛巾）状态近乎无穷，无法穷举失败样本；模型最终泛化出了训练数据里没有的恢复动作，能把整摞餐巾推倒后再拉起来继续干。
· 落地进展：美国多家餐厅后场折餐巾、萨克拉门托自助洗衣店折毛巾、CoRL 2025 现场连续三天折 T 恤（被人用 T 恤蒙住摄像头也不停）、红牛活动现场开易拉罐。
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