智元发布 CEL 群体经验学习：机器人教机器人，96 台真机实现集群自主进化

智元携手清华大学、无问芯穹发布群体经验学习 CEL 范式，打通经验获取、经验利用、规模化在线学习完整链路，以机器人同伴互为经验来源为核心，将机器人真实作业的成败转化为群体共同学习素材，让机器人群体规模扩大直接提升任务执行可靠性，为具身智能摆脱专家示范难以同步增加的规模化瓶颈开辟自主成长新路径。该范式重构机器人经验获取来源，将人类角色从动作提供转向结果判定，通过 FERT 失败引导经验检索微调算法解决长流程任务稀疏反馈难题，通过 FATS 容错异步训练系统支撑大规模集群稳定训练，96 台机器人并行训练的故障时间损耗仅 1.3%。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真实任务实测中，CEL 训练的策略全部超过 6 名人类远程操作员的平均水平，整体任务成功率达 97.5%，最高反超 16.7 个百分点。在相同物理训练时间内，参与学习的机器人从 16 台扩至 96 台，手机包装任务成功率从 86.7% 升至 98.3%，首次验证了具身智能领域机器人数量增加可直接转化为任务执行能力提升的全新 Scaling 规律，让机器人群体可在真实作业中自主积累经验、互相学习，所有经验沉淀为集群公共资产，实现共同成长。