通用机器人

智元具身研究中心提出SOP（Scalable Online Post-training）在线后训练系统，面向通用机器人在真实世界的规模化部署与智能化运行。该方案被描述为业界首次在物理世界VLA后训练中系统性融合在线学习、分布式架构与多任务通才性，使机器人集群能在真实环境中持续进化，并将个体在执行与交互中获得的经验在群体内高效复用，从而把设备规模与数据规模转化为可累积的智能增益与更快的能力迭代。