🎯 情报来源：The Robot Report
丰田研究院（TRI）最新研究表明，基于扩散模型的大型行为模型（LBMs）可显著提升通用机器人学习效率。通过1700小时真实机器人数据训练和超过48,800次仿真/实体测试验证，单个LBM模型实现：新技能学习所需训练数据减少80%，在复杂环境中仅需3-5倍较少数据即可掌握新任务，且性能随预训练数据量持续提升。
研究采用多模态ViT视觉语言编码器架构，整合手腕/场景摄像头、本体感知和语言提示，预测1.6秒动作序列。数据组合包含468小时真实双臂操作数据与1150小时Open X-Embodiment开源数据集，首次证实小规模仿真数据（45小时）对跨虚实场景模型迁移的有效性。
💡 核心要点
- 80%训练效率提升：新任务学习所需演示数据比传统方法减少80%
- 1700+小时训练基底：整合真实操作、仿真及开源数据构建混合数据集
- 47,800+次测试验证：29类任务4200次测试滚动确保统计显著性
- 1.6秒动作预测：16个时间步长的动作块预测架构
- RBR50创新奖：2024年因快速机器人教学技术获奖
📌 情报分析
技术价值：高
扩散模型架构+多模态编码实现任务泛化，80%数据效率提升具有突破性。但未预训练模型表现波动显示架构仍有优化空间。
商业价值：极高
家庭服务机器人市场规模预计2027年达390亿美元（MarketsandMarkets数据），降低80%训练成本直接解决行业核心痛点。
趋势预测：高
Open X-Embodiment等开源数据集加速行业协同，预训练+微调范式或成机器人学习新标准。但数据标准化等工程细节将成竞争关键点。