9月16日，乐享科技（英文资料中也称 JoyIn Technology）在上海市闵行区进行户外烧烤服务直播。现场持续超过一小时：机器人接单、烤串、交接成品、送餐，并应对顾客临时提出的需求。与剪辑精良的短演示相比，这更像一次把具身模型直接放进服务流程里的公开压力测试。11

以太模型：约40亿参数，主打“感知—行动”

乐享科技将以太（Aether）定位为跨本体通用具身大模型，即希望用同一套高层策略适配不同机器人本体，而非为每一台机器单独训练一个模型。公司披露的核心数字是：模型约有 40亿参数，训练材料约为 200小时人类视频，并称未使用真实机器人训练数据。411

技术路径上，Aether强调面向物理交互的感知与行动，而不是以文本生成作为主要起点。公司此前还曾发布一段据称时长10分钟、无剪辑、一镜到底的跨本体协同视频，因此获得业内关注；但这些性能和泛化表述仍主要来自公司自身，尚缺独立复现与审计。710

两台机器人如何分工？

直播中，烧烤机器人主要留在炉前处理烤串；服务机器人则承担点单、取餐、传菜、上菜及与顾客互动等工作。最直观的协作环节是成品交接：烤串完成后，烧烤机器人将成品递给服务机器人，再由后者送至餐桌。

报道还显示，服务机器人的行为并不完全一致：有的送餐后直接离开；有的在顾客提出喝水需求时，能够暂停当前工作先去取水；另有机器人更接近按既定流程执行。这些细节至少让观众能够观察到，系统在任务切换与多机协作中的实际表现，而非只看到一段挑选后的成功片段。

为什么比棚内演示更难？

户外服务场景存在更多难以预先固定的变量：人员与物品不断变化、顾客随机点单、任务可能被打断，机器人还要完成“接单—烹制—交接—配送—互动”这一长链路流程。乐享科技称，测试没有彩排、预设脚本或遥操作，并开放了随机任务、改动道具位置和临时中断等干预条件。713

不过，“无遥操作”“完全自主”等条件目前应被视为公司的陈述。若要严格确认，需要完整的运行遥测、人工介入记录和控制日志，而非仅凭直播画面判断。713

这场直播证明了什么？

公开、长时间、未剪辑的直播至少提供了一项有价值的证据：在比实验室或短视频更开放的环境中，所展示的系统能够持续运行一段多机器人餐饮服务流程。直播也让卡顿、失败、恢复和应对干扰的过程更容易被外部观察。11

它还不能证明什么？

现有信息尚不足以证明 Aether 已具备广泛鲁棒性，能够在不同硬件上真正零样本迁移，或在没有人工帮助的情况下稳定完成各类现实任务；同样不能据此认定其性能优于其他具身模型。

要达到可复现、可比较的技术验证标准，仍需要公开模型架构与接口、训练数据来源与处理方式、机器人硬件及控制栈细节、人工介入日志、失败率、明确任务定义、留出测试集，以及独立基准对比。公开报道中尚未提供这样完整的材料。11

换句话说，这场户外烧烤直播值得视为一次比传统 Demo 更有信息量的展示，但它是一个值得继续检验的起点，而不是对“通用具身智能”能力的最终定论。

9月16日，乐享科技（英文资料中也称 JoyIn Technology）在上海市闵行区进行户外烧烤服务直播。现场持续超过一小时：机器人接单、烤串、交接成品、送餐，并应对顾客临时提出的需求。与剪辑精良的短演示相比，这更像一次把具身模型直接放进服务流程里的公开压力测试。11

以太模型：约40亿参数，主打“感知—行动”

乐享科技将以太（Aether）定位为跨本体通用具身大模型，即希望用同一套高层策略适配不同机器人本体，而非为每一台机器单独训练一个模型。公司披露的核心数字是：模型约有 40亿参数，训练材料约为 200小时人类视频，并称未使用真实机器人训练数据。411

技术路径上，Aether强调面向物理交互的感知与行动，而不是以文本生成作为主要起点。公司此前还曾发布一段据称时长10分钟、无剪辑、一镜到底的跨本体协同视频，因此获得业内关注；但这些性能和泛化表述仍主要来自公司自身，尚缺独立复现与审计。710

两台机器人如何分工？

直播中，烧烤机器人主要留在炉前处理烤串；服务机器人则承担点单、取餐、传菜、上菜及与顾客互动等工作。最直观的协作环节是成品交接：烤串完成后，烧烤机器人将成品递给服务机器人，再由后者送至餐桌。

报道还显示，服务机器人的行为并不完全一致：有的送餐后直接离开；有的在顾客提出喝水需求时，能够暂停当前工作先去取水；另有机器人更接近按既定流程执行。这些细节至少让观众能够观察到，系统在任务切换与多机协作中的实际表现，而非只看到一段挑选后的成功片段。

为什么比棚内演示更难？

户外服务场景存在更多难以预先固定的变量：人员与物品不断变化、顾客随机点单、任务可能被打断，机器人还要完成“接单—烹制—交接—配送—互动”这一长链路流程。乐享科技称，测试没有彩排、预设脚本或遥操作，并开放了随机任务、改动道具位置和临时中断等干预条件。713

不过，“无遥操作”“完全自主”等条件目前应被视为公司的陈述。若要严格确认，需要完整的运行遥测、人工介入记录和控制日志，而非仅凭直播画面判断。713

这场直播证明了什么？

公开、长时间、未剪辑的直播至少提供了一项有价值的证据：在比实验室或短视频更开放的环境中，所展示的系统能够持续运行一段多机器人餐饮服务流程。直播也让卡顿、失败、恢复和应对干扰的过程更容易被外部观察。11

它还不能证明什么？

现有信息尚不足以证明 Aether 已具备广泛鲁棒性，能够在不同硬件上真正零样本迁移，或在没有人工帮助的情况下稳定完成各类现实任务；同样不能据此认定其性能优于其他具身模型。

要达到可复现、可比较的技术验证标准，仍需要公开模型架构与接口、训练数据来源与处理方式、机器人硬件及控制栈细节、人工介入日志、失败率、明确任务定义、留出测试集，以及独立基准对比。公开报道中尚未提供这样完整的材料。11

换句话说，这场户外烧烤直播值得视为一次比传统 Demo 更有信息量的展示，但它是一个值得继续检验的起点，而不是对“通用具身智能”能力的最终定论。