点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 明明在实验室里表现完美的机器人，为何一到真实场景就掉链子？核心症结在于传统静态数据采集模式的局限：一条训练轨迹只能对应一个固定空间配置，物体位 置、目标落点、相机视角全是 "死的"。要让机器人适应不同场景，就得没完没了采集海量数据，不仅耗时耗力，还会陷入数据稀疏的困境。 作者丨 Huanqian Wang等 编辑丨具身智能之心 如今，北京智源人工智能研究院、清华大学、东南大学等机构的团队，凭借一项名为 MOVE（MOtion-Based Variability Enhancement，基于运动的可变性增强） 的创新技术，精准破解了这一行业痛点，让机器人真正学会 "举一反三"！ >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 技术资源已公开，欢迎行业伙伴探索 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 核心思路：让数据"动起来"，一条轨迹顶N条用 家里让机器人拿杯水，换个杯子摆放位置就失灵；工厂里机器人抓取零件，摄像头角度稍调就 "抓空"；仓库中分拣货物，货架高度变了就成了 "断线木偶"…… 在 ...