启元机器人下线5000台，谈快慢脑分工与Hil-UMI数据范式

启元机器人宣布已下线5000台，并披露其Physical AI技术路线：以GPT类大模型作S2慢脑负责高层规划，自研VLA作S1快脑执行叠衣、整理桌面等操作。其新提出的Hil-UMI采集范式在整理桌面实验中数据采集效率达传统真机HG-DAgger的5.63倍。团队认为通用大模型是公共资源，壁垒在于本体、高质量数据与训练闭环，并称C端家务功能需任务完成度达95%以上才具备商业化条件。