清华联合无问芯穹、智元验证96台机器人群体经验学习

清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）新范式，让机器人除人类示范外还能借鉴同伴经验。该框架记录并共享机器人执行任务时的成功轨迹与恢复策略；当某台机器人遇到困难状态时，可检索其他机器人的历史经验来调整行为，减少对人类遥操作或重新训练的依赖。

研究团队在96台真实机器人组成的集群中开展规模化验证，检验一台机器人积累的经验能否帮助其他机器人持续改进。团队称，机器人通过共享和积累经验可在持续实践中共同提升能力，表明群体学习能在真实机器人集群上运行，而不仅限于仿真环境。

该工作将CEL视为通向机器人自主进化和具身智能规模化落地的技术路径。通过降低对人类示范的依赖、让机器人相互学习，该方法有望帮助机器人集群在真实环境中更快适应；96台真实机器人的验证显示，群体经验共享可能成为规模化提升机器人能力的实用机制，但其通用性与长期可靠性仍待进一步研究。