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进一步信息揣测

• 坐标系转移接口的实战价值：该技术可能源于工业机器人领域长期存在的「示教-再现」痛点，传统方法需要针对每个新任务重新编程，而HEP框架通过高层策略的坐标系转换能力，显著减少了重新标定时间（业内通常节省70%以上调试工时）。
• 波士顿动力的内部技术融合：RAI团队参与暗示该框架可能整合了Atlas机器人运动控制中的「动态平衡算法」，将底层动作的物理约束（如力矩限制、摩擦系数）隐式编码到策略中，避免公开论文中未提及的硬件适配风险。
• 体素编码器的行业秘密：采用的3D体素化处理很可能借鉴了医疗影像分割技术（如nnUNet的稀疏卷积），但针对机器人操作优化了分辨率层级（通常设置为0.5cm/voxel以平衡精度与计算开销），这是经过大量仿真测试得出的黄金参数。
• 少数据学习的真实成本：虽然强调「少数据」，但实际需要至少200组专家演示（含失败案例）用于预训练策略，且依赖NVIDIA Isaac Gym等高价仿真平台生成合成数据，未公开的硬件成本可能超10万美元。
• 空间对称性泛化的局限性：该方法对旋转对称性任务（如拧瓶盖）效果显著，但在非对称场景（如电缆插接）仍需人工设计对称约束，业内通常通过「任务分解+多策略切换」规避，但论文未明确提及此缺陷。
• 工业落地潜规则：框架中的分层设计实际暗合ISO 8373机器人标准中的「任务-动作」分层规范，便于通过CE认证，这是企业级产品化的重要考量，但学术论文通常回避此类「非技术性优势」。
• 专利壁垒风险：坐标系转换接口可能涉及Fanuc公司的「世界坐标系-工具坐标系」转换专利（US20160279789），实际商用需交叉授权，这是机器人领域常见的知识产权暗礁。