事实上，现有具身模型面临多个落地困境，包括泛化性差，到新场景时成功率大幅下降；扩展新任务时需要大量数据，落地成本高；不同本体的数据无法共用，数据成本高；模型无法持续进化；DP/ACT等具身小模型技能单一且无法快速学习新技能，GR-1/2等模型无法构建通用的场景感知、指令理解等能力，语义指令泛化受限，以及小样本泛化到新场景/新任务能力较弱等。

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