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进一步信息揣测

• 可微分物理训练的部署难点：文中提到「首次将可微分物理训练策略部署到现实机器人」，暗示该技术此前因仿真与现实差距（Sim2Real问题）、硬件算力限制或策略稳定性等问题难以落地，团队可能通过特定补偿算法或硬件优化突破瓶颈。
• 轻量化实现的代价：强调「轻量、可部署」可能隐含对传感器/算力的精简（如舍弃激光雷达），实际需牺牲部分环境感知精度，依赖数据增强或迁移学习弥补缺陷。
• 集群协同的通信黑箱：「不依赖通信」可能采用局部感知交互（如视觉/超声波），但实际部署时仍需隐蔽的轻量通信协议（如UWB脉冲）避免碰撞，论文可能未公开具体频段或协议细节。
• 鲁棒性提升的隐藏技巧：声称「大幅领先现有方案」可能依赖特定数据增强手段（如对抗训练生成极端障碍场景）或硬件层面的冗余设计（如备用IMU模块），这些细节通常不会在学术论文中完整披露。
• 商业落地障碍：尽管技术先进，实际应用中可能受限于政策（如空域管制）、硬件成本（定制飞控芯片）或专利壁垒（核心算法已申请保护），团队可能通过校企合作绕过部分限制。