DYNA-1 是首个在商业环境中部署的灵巧机器人基础模型，拥有极高的鲁棒性和效率，能够自主执行复杂、高灵活性的任务，例如使用一对固定机械臂折叠餐巾纸，连续超过 24 小时，无需人工干预。
▍24小时运行模拟测试 任务完成率99.4% 突破灵巧操作与长时稳定难题
DYNA-1机器人在模拟高标准餐厅环境的测试中，展现了独立执行复杂任务的能力。在连续 24 小时的运行过程中，该机器人成功折叠餐巾纸数量超过 850 张，操作速度达到人类效率的约 60%，且任务完成成功率高达 99.4%。测试全程无需人工干预，验证了DYNA-1在长时间连续作业中的稳定性和可靠性。
与传统的机器人技术相比，DYNA-1 在灵巧操作任务上表现出色。传统技术通常只能达到约 80% 的成功率，且多数模型在长时间运行后会出现性能衰减，自我修正能力下降。而 DYNA-1 在不间断任务中仍能保持高效运行，这一特性为机器人技术的实际应用提供了有力支持，体现了其在灵巧操作和长时间运行稳定性方面的进步。
DYNA-1机器人之所以能够取得这样的成果，得益于 Dyna 公司在机器人训练方法上的独特创新。核心突破之一是团队开发了精确的奖励模型（Reward Model, RM），能够为机器人提供细致的反馈。该奖励模型能够准确地评估任务进展，特别是在挑战性的灵巧任务中，比如餐巾纸折叠等任务情况下，该模型能够为机器人提供动态反馈的同时，还能帮助机器人在执行任务时自我修正和适应。
二、错误恢复功能：借助该功能，机器人可以识别任务执行过程中出现的错误，并自主进行修正，确保任务能够连续进行，避免因错误导致任务中断。
三、数据生成与管理功能：机器人通过自主执行任务，能够生成具有价值的训练数据，这些数据可用于进一步优化机器人的表现，提升其任务执行能力。
这种基于奖励模型的方法，不仅让机器人在理想环境下表现出色，还使其具备了在实际、复杂环境中的自主适应能力。
▍仅仅6周时间 DYNA-1 实现了跨越式突破
DYNA-1的成功并非一蹴而就，研究团队表示，DYNA-1通过6周的训练和迭代，任务表现能力得到明显提升，并成功突破了多项复杂任务挑战。
第1周：基本模型能完成单次任务，但持续5分钟后失败。
第2周：能连续运行1小时，但由于错误累积，无法恢复。
第3周：可以运行8小时，但每小时仅完成6-7张餐巾纸的折叠，速度较慢。
第4周：成功完成首次 24小时运行，折叠约200张餐巾纸，但质量和速度较低。
第5周：成功完成24小时以上，折叠约350张餐巾纸，达到了生产级的质量标准。
第6周：持续运行超过24小时，折叠约800张餐巾纸，并且质量和生产效率都达到了高水平。
从6周的模型持续迭代来看，DYNA-1在处理各种复杂任务时的持续改进与自我修正能力。
DYNA-1 不仅在技术层面取得突破，还达到了高标准的质量要求。在多数折叠任务场景里，DYNA-1 展现出较高的质量水平，其98%的任务结果能达到3分以上标准，75% 的任务更是达到了严格的5分制4分或5分质量标准。
这种精确度对于商业化生产意义重大，毕竟在商业应用中，细微的差异就可能决定产品能否达到商用级别标准。Dyna Robotics团队表示，DYNA-1追求的是完美，而并非接近完美的状态。DYNA-1在折叠餐巾纸等精细任务中的高质量表现，进一步推动了Dyna Robotics对机器人技术的研究和创新。
除了在标准环境中的表现，DYNA-1还具备强大的环境适应能力。研究团队通过大量的实时运行经验，使得DYNA-1可以在没有先前训练的情况下，在不同的客户环境中成功执行餐巾纸折叠任务。这种零样本泛化能力对于长时间的灵巧任务至关重要，因为它不仅要求机器人能够感知环境，还需要在不同环境下做出准确的动作。
随着加入少量现场学习，DYNA-1逐渐变得更加熟练，并在真实餐厅场景下持续进行餐巾纸折叠作业，其泛化能力让Dyna Robotics看到该技术在实际商业应用当中的可行性。
除了折叠餐巾纸外，DYNA-1还能够将其灵巧操作能力扩展到其他商业任务中，例如洗衣服和杯子填充任务。例如DYNA-1可以自主折叠不同尺寸和材质的多件衬衫，并以极高的精度进行杯子填充。
值得一提的是杯子填充任务要求机器人进行精细的拾取、放置、交接和工具使用，一旦操作失误，整个任务就会失败。尽管DYNA-1在这些任务中的表现尚不完美，但它能够在不到两周的时间内，以不到0.7%的训练数据完成从任务发现到模型验证的过程，而传统模型往往在第一步就无法继续。
▍结语与未来：
Dyna Robotics表示，目前DYNA-1已经能够为合作客户提供餐巾纸折叠服务，并且其他技能也在持续开发当中，会在接下来的几周和几个月内进入更多的落地场景进行验证。Dyna Robotics认为，虽然掌握餐巾纸折叠任务并不会立即改变日常生活，但它是实现具身人工智能商业化应用的关键一步。
关于Dyna Robotics：
Dyna Robotics致力于打造低成本，单一任务的具身智能机器人，公司由两位创始人 Lindon Gao 和 York Yang（他们以 3.5 亿美元的价格出售了 Caper AI）以及前 DeepMind 研究科学家 Jason Ma 共同创立。
今年3月，Dyna Robotics获得了 CRV 和 First Round 等顶级投资者2350 万美元的资金支持，目前该公司在美国加州和中国上海均有布局。
来源：具身智能大讲堂
（文：机器人大讲堂）