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　　例如，最新论文《Mimic-One: A Scalable Model Recipe for General Purpose Robot Dexterity》，提出用上百万段多样化操作示范数据，训练一个单一行为模型，力图在跨任务跨场景的操作中保持高成功率。这种思路与传统机器人学的“白盒建模”形成互补：一方面大模型带来了强大的感知与策略泛化能力，另一方面，传统的动力学约束、轨迹优化则提供了安全性与物理可解释性。

　　在具身智能兴起的近几年，FRANKA 机器人几乎成为“具身智能+行为大模型”实验平台的代名词。从斯坦福大学、加州伯克利到 Google DeepMind，很多知名的模仿学习与行为克隆论文都选用 FRANKA 机械臂作为主要验证平台。究其原因，一方面是其 7 自由度冗余度设计，使其具备出色的人机协作能力；另一方面，FRANKA 官方提供的丰富 API 和开源支持，让研究者可以快速接入不同感知模块与行为模型，快速完成从仿真到实机的验证。

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