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“当前行业讨论最多的是模型、算法和参数规模，但机器人想要进入家庭，真正需要突破的，是像人一样理解物理世界、理解空间关系、理解事物共性的能力，这需要智能科学底层理论的突破。”吴易明认为，“只有真正具有了‘理解能力’，像人类一样理解自己与整个物理世界之间的关系，机器人才能服务家庭真实需求，在复杂多变环境中应对各种挑战，乃至像人类一样使用传统工具来服务人类。”
陈毅豪的团队换了一条路——推出“无本体数据采集”模式：无需机器人到场，由人员穿戴轻量化柔性传感设备完成家务，同步记录动作与触觉数据，再经算法映射为机器人可学习样本。他所在的中心计划以有偿方式面向社会开放采集，预计今年完成60万小时，2027年冲刺150万小时，到2028年建成国家级高质量数据集。
叶云对技术路线的三层架构是：基于大规模数据预训练实现的世界模拟；基于真机数据、真人数据、仿真合成数据实现的动作对齐；基于真机数据、仿真合成数据的持续强化。他认为，“这几条路径不是非此即彼的单选题，这正是我们提出‘双金字塔’体系的出发点：用世界模型(World Model)把互联网视频、真人数据、仿真合成数据、真机数据全部打通利用起来，理解基础的物理规律，获得动作生成的能力。用在线强化学习，让机器人在真实环境中实现持续的自我进化。”
回到家庭场景最具挑战的“三个不固定”难题，叶云的解决方案是，“不靠为每个家庭场景单独编程，要靠基础模型具备的通用适应能力”。他所在的极佳视界公司，已对世界模型进行了多次迭代。仅在动作对齐层面，其世界动作模型(World Action Model，简称WAM)就能以约十分之一的实验数据量，达到全量数据训练的能力水平。
信息安全门槛同样绕不开。今年第三季度起，“拾光S1”机器人将分批进入住户家中，开启规模化运营。这有可能是全球范围内首例通用人形机器人在真实家庭场景实现规模化部署。家庭是私密空间，迎接一个机器人进门，不管它的身份是“保姆”“护工”还是“小时工”，都相当于接了一个24小时在线的数据采集终端。它采集数据时，是否有边界？边界在哪？
许华哲是清华大学助理教授、破壳机器人创始人，此前曾任星海图联合创始人兼首席科学家。他很乐观：“工厂中重复单一的作业数据无法支撑机器人理解真实世界的复杂性。家庭数据足够混乱、足够多元，这种非结构化环境，恰恰是孕育真正通用智能和促进技术快速迭代的最优土壤。”许华哲相信，家庭机器人将在不远的未来真正到来，重新定义人类的生活方式。
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1、修复了v9.5.7卡顿问题。
2、修正若干BUG。
3、优化游戏体验感，更加流畅。
