大晓机器人正式推出 ACE-CaP-0 具身智能方案，真机测试任务成功率达到 92.1%，这套方案专门用来解决通用大模型在机器人真机上落地难的痛点，以往通用模型做机器人精细操作时，探索新任务经常要耗费几小时，反复真机试错成本很高，ACE-CaP-0 采用按需示范、按需仿真加上真机反馈闭环的思路，让通用模型自主开发、迭代、沉淀可复用的机器人操作技能，把部分任务执行时间压缩到一分钟以内，在插充电器、开瓶盖、杯子套叠等 8 项精细操作任务里完成 240 次独立真机测试，最终拿到 221 次成功的结果，给通用模型走向产业具身场景提供了一套效率更高的落地路径。
ACE-CaP-0 核心技术思路清单
- 基础框架：基于 Code as Policies（CaP，代码即策略）路线，由通用模型生成、修改机器人控制代码
- 三大核心机制：按需示范、按需仿真、真机反馈闭环
- 自主能力：模型可以自主判断难点，主动请求人类示范或者启动仿真实验，不需要全程人工干预调参
- 技能沉淀：验证通过的操作策略打包成可复用技能，后续同类任务可以直接调用，不用从头探索
- 优化目标：提升真机稳定性、缩短任务探索时长、降低反复真机试错带来的硬件和时间成本
ACE-CaP-0 真机测试详情
- 测试任务：8 类精细操作，包含插充电器、开瓶盖、杯子套叠等贴近日常的交互动作
- 总测试次数：240 次独立真机测试
- 成功次数：221 次
- 整体任务成功率：92.1%
- 执行效率：优化后部分任务单次执行时间缩短至 1 分钟以内
行业原有落地瓶颈说明
- 仿真和现实存在鸿沟，仿真里跑通的代码，放到真实机器人上很容易因为抓握角度、对齐偏差失败
- 通用模型每次遇到新任务，探索周期长达 1 至数小时，没办法满足工厂、仓储连续作业的要求
- 故障排查、策略修改高度依赖人工介入，规模化部署成本高、迭代慢
ACE-CaP-0 新旧方案对比表
| 方案类型 | 任务探索耗时 | 调参方式 | 技能复用能力 | 真机稳定性 |
|---|---|---|---|---|
| 传统通用模型直接控制 | 1~ 数小时 | 人工介入调试 | 弱，每次任务重新推理 | 偏低，容易出现接触偏差失败 |
| ACE-CaP-0 | 分钟级 | 模型自主按需获取示范 / 仿真经验 | 强，策略沉淀复用 | 本次测试 92.1% 成功率 |
【相关 FAQ】
问题 1：大晓 ACE-CaP-0 真机成功率是多少，主要解决什么问题？
回答 1：大晓 ACE-CaP-0 真机测试成功率 92.1%，主要用来解决通用模型在机器人真机落地时，探索慢、试错成本高、仿真到真机容易翻车的落地瓶颈。
问题 2：大晓 ACE-CaP-0 的按需示范、按需仿真是什么意思？
回答 2：大晓 ACE-CaP-0 里的按需示范、按需仿真，就是模型自己识别任务难点，主动选择要不要找人类拿示范数据，或是启动仿真做预实验，再结合真机反馈去优化控制代码，不用人工全程调优。
问题 3：大晓 ACE-CaP-0 做了哪些真机测试？
回答 3：大晓 ACE-CaP-0 一共测试 8 项精细操作任务，包括插充电器、开瓶盖、杯子套叠，一共 240 次独立真机测试，最终统计成功率 92.1%。
问题 4：ACE-CaP-0 和普通 Code as Policies 方案差别在哪？
回答 4：普通 CaP 方案只负责生成控制代码，很难自主处理真机上的物理偏差；ACE-CaP-0 增加了经验获取闭环，能自主沉淀可复用机器人技能，大幅提升真机稳定性和迭代速度。
【参考资料】
[2026-11-13]（真机成功率 92.1%！大晓发布 ACE-CaP-0，更快更好解决通用模型落地瓶颈）界面新闻
[2026-11-13]（从数小时探索到分钟级执行！大晓发布 ACE-CaP-0，加速通用模型具身能力产业落地）搜狐科技
[2026-11-13]（大晓机器人 ACE-CaP-0 真机测试：240 次测试成功率 92.1%）界面快讯
[2026-10-19]（9B 模型跑赢 GPT-6 Astra，大晓机器人用一百万条数据回答了一个行业问题）新闻晨报
【免责声明】
本文信息来源于大晓机器人对外发布的 ACE-CaP-0 技术成果以及媒体公开报道，92.1% 为指定 8 项精细任务、限定测试环境下的真机测试结果，不代表所有场景、所有机器人本体都能稳定达到该成功率；ACE-CaP-0 目前属于研究成果，商业化落地进度、适配机型、部署成本尚未公开，本文内容仅作行业资讯参考，不构成项目投资、技术采购建议。
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本文概览：大晓机器人正式推出 ACE-CaP-0 具身智能方案，真机测试任务成功率达到 92.1%，这套方案专门用来解决通用大模型在机器人真机上落地难的痛点，以往通用模型做机器人精细操作时，探索新任务经常要耗费几小时，反复真机试错成本很高，ACE-CaP-0 采用按需示范、按需仿真加上真机反馈闭环的思路，让通用模型自主开发、迭代、沉淀可复用的机器人操作技能，把部分任务执行时间压缩到一分钟以内，在插充电器、开瓶盖、杯子套叠等 8 项精细操作任务里完成 240 次独立真机测试，最终拿到 221 次成功的结果，给通用模型走向产业具身场景提供了一套效率更高的落地路径。