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从学习人类到学习机器人同伴，清华大学联合无问芯穹、智元提出具身智能规模化落地新路径

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TL;DR · AI 摘要

清华大学联合无问芯穹、智元提出的群体经验学习（CEL）让96台机器人通过互相学习，任务成功率超过人类平均水平。

核心要点

  • CEL让96台机器人完成任务的成功率达98.3%，超过人类操作员平均水平。
  • FATS系统支持96台机器人稳定运行，故障时间损失仅占1.3%。
  • FERT算法通过分析成功与失败经验，使手机包装任务成功率从79.2%提升至98.3%。

结构提纲

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  1. §引言

    介绍群体经验学习（CEL）新范式及规模化验证成果。

  2. ·CEL核心机制

    机器人通过共享群体经验实现自主进化，突破人工示教瓶颈。

  3. ›规模化验证

    96台机器人完成五项任务，成功率均超人类平均水平。

  4. ›系统与算法创新

    FATS系统保障稳定运行，FERT算法实现经验双向优化。

  5. ·产学研协同

    三方合作打通从算法到产业落地的完整链路。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • 群体经验学习（CEL）
    • 核心机制
      • 机器人互为老师
    • 系统创新
      • FATS容错系统
    • 算法突破
      • FERT双向优化算法

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#具身智能#机器人学习#群体经验学习#清华大学#无问芯穹
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从学习人类到学习机器人同伴，清华大学联合无问芯穹、智元提出具身智能规模化落地新路径

量子位的朋友们

2026-10-30

11:48:04

来源：

量子位

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让机器人成为彼此的“老师”

近日，清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（Collective Experience Learning，CEL）新范式，并在96台真实机器人组成的集群中完成规模化验证。 CEL 让机器人可以不只依靠人类示范学习，还能借鉴群体中其他机器人的成功经验：一台机器人在执行任务时遇到困难，可以从同伴过去的经验中寻找解决方法，不断改进自己的表现。 通过共享和积累经验，机器人群体能够在持续实践中共同提升能力，为推动机器人的自主进化和规模化应用提供了新的技术路径。

一、让机器人成为彼此的“老师”，机器人规模化发展有了新方向

随着具身智能逐渐从实验室走向真实世界，机器人要在越来越复杂的环境里干活。想让它干得好，关键是要让它不断积累真实世界的经验。当前普遍的做法，是靠人“教”：要么人一遍遍做动作示范给它看，要么它做错了，人再手动纠正。

但这里存在一个核心问题：机器人可以成百上千台地批量部署，而经验丰富的操作人员却没那么多，不可能跟着机器人一起“增产”，这已经成为具身智能发展的一大卡点。

CEL 的思路，是让机器人换个学习对象 —— 不主要靠人教，而是靠学习“同伴”。一台机器人在实践中摸索出来的成功经验，能沉淀下来让整个机器人群体共享、复用。这样，机器人不用一直等着人来教，而是可以从群体不断积累的经验里，自己学习和成长。

随着机器人越来越多，群体攒下的经验就越来越厚，再通过一套统一的学习机制持续优化策略，机器人的能力就能越用越强、越干越聪明。

二、近百台机器人“组团学习”，任务成功率全部超过人类平均水平

真实场景的测验进一步验证了 CEL 的学习效果。

实验场景中既有家庭服务也有工业生产，具体包括插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务。结果相当亮眼： 两台没参加过训练的机器人做了 600 次测试，只失败了 15 次，总体成功率 97.5%，而且五项任务的成功率，全部超过了 6 名人类操作员的平均水平。

其中手机包装是一项需要连续完成多个步骤的工业任务。经过群体经验学习后，机器人在这项任务上的成功率从 79.2% 提升到了 98.3%，连续测试 120 次只失败了 2 次。这说明学到的策略在复杂任务上不仅管用，而且够稳定。

研究还观察到一个“机器越多越强”的规模化趋势：当参与训练的机器人从 16 台增加到 96 台，成功率从 86.7% 提升到了 98.3%。也就是说， 在同样的实际训练时间里，参与训练的机器人规模越大，能积累的真实经验就越多，而这些经验又能持续转化为学习收益，让整个群体越来越聪明。

三、以灵活的高容错系统支撑算法创新，打通机器人持续学习闭环

CEL 能真正落地，靠的是“底层系统”和“上层算法”两头一起发力。

在系统层面，团队基于大规模强化学习训练开源框架 RLinf 构建了“容错异步训练系统（FATS）”，支持近百台机器人持续稳定地协同学习训练。 它将真实机器人与计算资源统一调度：机器人完成任务后，就能马上把自己的操作经验上传，不用干等着别的机器人，训练系统随时可以继续优化模型。同时，真实环境里常见的网络波动、设备掉线、硬件故障，系统也都提前做了准备 —— 就算部分设备“掉线”，整个集群照样能稳定运转。 在 96 台机器人规模的系统测试中，集群累计采集了 9834 轮执行经验，期间 22 台机器人一共发生过 30 次故障，但故障造成的机器人时间损失，只占全部运行机时的 1.3%。这说明系统足够稳健可以扛得住百台规模的真实环境考验。

在算法层面，团队提出“失败引导的经验检索微调算法（FERT）”，帮助机器人从任务成败中找到改进方向。 这里有个现实难题：一次机器人操作可能持续好几分钟、涉及几千个动作步骤，但最后得到的反馈往往只有一句“成功”或“失败”，信息量太小，根本看不出到底该改进哪个动作。 FERT 的思路是把两类经验都利用起来： 从成功的操作里学“应该怎么做”，从失败的操作里找“哪里做得不对”。机器人一旦遇到困难，算法就会去过去的成功经验里，翻找出相似场景下的有效做法，让机器人重点照着学，能力就这样一点一点改进。

四、产学研协同，探索具身智能产业化的新未来

具身智能的产业化发展，关键不只是让机器人“会做一件事”。此次清华大学、无问芯穹、智元联合推出的群体学习范式，提供的是一条从“单台机器人的能力提升”走向“整个群体的持续进化”的路径。

而它的价值，也远不止于技术本身。

它首先解决的是一个一直卡住具身智能发展的障碍 ——“人不够用”。过去机器人能力提升，高度依赖经验丰富的操作人员持续示教、人工纠错。而人是稀缺资源，永远跟不上机器人批量部署的速度。群体学习让机器人彼此学习，局面便彻底不同：机器人越多，经验积累得越快，能力长得越快，“人不够用”的瓶颈，变成了“机器人越多越强”的规模优势。

更难得的是，这次联合本身就是产学研协作的最佳注脚。清华大学是学术前沿，无问芯穹是 AI 基础设施的领头企业，而智元则拥有整机与真实场景 —— 三方各出所长，恰好补上了从“论文里的方法”到“产线上的能力”之间最难走的一段路，让前沿算法不再停留在论文里，而是一路跑进了真实世界。

而这次验证的，也不只是一套算法，更是一条完整的链路：真实场景产生经验，群体学习沉淀能力，规模化部署反哺更多场景。这条链路一旦跑通，其他企业、其他场景都能直接借鉴，整个具身智能产业的成长路径，都会因此清晰很多。

说到底，当机器人不再只是各自干活的执行单元，而能成为彼此学习、共同进步的群体， 规模化部署就不再只是能力应用的终点，也有望成为能力持续进化的起点。这不仅是机器人学习方式的转变，更是具身智能从技术验证走向产业落地的一次真正破局。

本文由无问芯穹提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

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