ACT-2 家测促使机器人转向端侧推理

ACT-2 在真实、未见过的家庭里做评测后，团队对推理部署路线做出明显调整：原本看似顺理成章的云推理方案，被改为让机器人策略完全跑在设备端。多位团队成员认为，这次转向之所以重要，是因为它暴露出家用机器人落地时一个常被低估的现实约束：家庭网络本身可能比模型策略更不稳定。

为什么问题会在这时暴露

@tonyzzhao 和 @chichengcc 认为，这类问题只有在三个条件同时满足时才会真正显现：机器人已经足够自主；评测发生在真实、未见过的家庭；策略本身已足够可靠。按他们的说法，当控制策略不再是最弱环节后，网络抖动就会成为主要故障来源。

真实家庭网络的难点

@chichengcc 列举了实验室里难以完整复现的情况，包括卧室信号死角、邻居网络干扰、Mesh 路由器配置不当，以及家庭宽带常见的上下行不对称，例如标称 300Mbps、上传却可能只有 5Mbps。他还提到团队试过 Starlink，但在树木较多、住宅密集的环境里，很难获得足够开阔的天空视野；有些家庭因此需要花数小时排查网络问题。

从备选方案变成刚需

据 @chichengcc 介绍，edge inference 原本只是 Beta 的备选方案，但 ACT-2 评测进行到第 2 天后，团队判断发生改变。随后一位工程师连续投入 2 天，把低延迟边缘推理代码直接上线，最终救回了发布计划。@nadeesha99 则表示，机器人策略现已完全运行在端侧，因为对家庭机器人而言，Wi‑Fi 一旦抽风就会带来不可接受的失败模式，而本地推理能提供更稳定、可预测的延迟。

2026-07-17 ~ 2026-07-18 · 11 条相关

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