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　　第一，只有真落地，才能拿到打磨通用能力的“真数据”。机器人在工厂的分拣线、商超的货架间、仓库的深夜值守中，遇到的是无穷无尽的“长尾问题”——光照变化、物体遮挡、突发干扰。这些极端情况是仿真环境永远模拟不出来的。银河通用的逻辑很务实：让机器人在宁德时代的产线里搬重物，在华西医院的场景里做服务，在20多个城市的零售店里卖货。每一次真实的“手忙脚乱”和“优化调整”，都在喂养那个通用的具身大模型。数据越多，泛化能力越强；场景越杂，通用底座越厚。这就是所谓的“沿途下蛋”——每下一个蛋（落地一个场景），都是为了飞得更高（提升通用智能）。

　　第二，只有真通用，才能让落地从单点项目变成规模生意。如果每进一个行业都得重新写代码、改结构，那机器人永远是个定制化设备的生意，做不大也跑不快。银河通用之所以能同时在工业、商业、医疗、零售多线开花，靠的不是给每个行业做一套专用工具，而是让同一个智能体去适配不同的任务。在工厂里能扛100斤的S1，经过模型迁移也能在零售店里自主取货；在商超练出的抓取能力，稍加训练就能用在医疗物资的分拣上。这种跨场景的复制能力，才是商业上真正能降本增效、实现规模化扩张的核心。