樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。 公司稱 Aether 約有 40 億參數,以約 200 小時人類影片訓練、未使用真實機器人資料,並採感知與行動導向的控制方法;這些均屬公司主張。
發布者使用 GPT-5.6 Terra 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What happened during Lexiang Technology (also known as JoyIn Technology)’s September 16, 2026 public Aether embodied model stress test in Sh. Article summary: On September 16 in Shanghai’s Minhang district, Lexiang/JoyIn publicly streamed an outdoor barbecue service test lasting more than an hour, presenting it as a real world stress test of its Aether embodied model rather th. Topic tags: general web, openai, agents, ai, automation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts
2026 年 9 月 16 日,樂享科技(英文資料亦稱 JoyIn Technology)在上海市閔行區,公開直播一場持續超過一小時的戶外烤肉服務測試。公司將其定位為 Aether 具身模型的真實場景壓力測試,而非經剪輯或預先編排的短片展示。12
15
就現有報導而言,這場直播可支持的結論是:系統確實在較不受控的環境中,持續完成了一部分多機器人餐飲服務流程;但它尚不足以獨立證實 Aether 的廣泛泛化能力,或公司提出的其他整體效能主張。
樂享科技將 Aether 描述為約 40 億參數的具身基礎模型,並稱模型使用約 200 小時的人類影片訓練,真實機器人訓練資料則為「0」。其技術路線主打以感知、判斷與動作互動為核心的機器人控制,而不是以文字生成或文字指令為主的系統。7
15
不過,參數量、訓練資料來源與「零真機資料」等資訊,目前主要來自公司說法,並非經獨立稽核或完整技術報告驗證的結果。
現場報導顯示,烤肉攤的工作被拆分為不同角色:
直播中也出現面對臨時要求的不同反應:據報導,其中一台服務機器人在被要求取水時,會中斷原有工作先去拿水;另一些機器人的處理方式則較直接,或更依既定流程執行。12
相較於攝影棚內的短時展示,戶外烤肉攤面臨更多不可控因素:即時點餐、顧客插話與臨時需求、人員和物品移動、環境條件不均,以及從點餐、烹調、交接、送餐到互動的連續任務鏈。
樂享科技宣稱,測試沒有彩排、預設腳本或遙操作,且允許觀眾即時干預,包括臨時改變場地與道具位置、打斷任務或加入新要求。10
12
13 不過,是否全程沒有人工介入或遙控,仍應視為公司的主張;若要嚴格驗證,需有完整遙測資料、操作紀錄與介入日誌佐證。
Aether 被公司定位為「跨本體」通用模型:意即嘗試以同一套策略適配不同機器人身體,而非為每一種硬體另行訓練一個模型。在烤肉直播之前,樂享科技曾發布一段據稱長達 10 分鐘、未剪輯、一鏡到底的跨本體協作影片,引起產業注意。10
13
這種主張的重點不只是讓單一機器人完成動作,而是讓模型面對不同硬體構型時,仍可分配任務並協同作業。此次烤肉直播把這個說法帶到更長時間、更多干擾的服務情境中。
**它提供的證據是:**公開且持續逾一小時的直播,比經剪輯的展示影片更能觀察系統能否維持服務流程,也讓停滯、出錯與恢復行為有機會被看見。就展示本身而言,Aether 驅動的系統展現了在較不受控環境中執行部分多機餐飲服務工作的能力。12
15
**它尚未證明的是:**Aether 已具備跨硬體的真正零樣本泛化、可長期穩定運作的完全自主性,或在能力上優於其他具身模型。要作出這類判斷,仍需要可重現的技術報告,包括模型架構與介面、訓練資料來源與處理方式、硬體與控制堆疊、人工介入紀錄、失敗率、任務定義、保留測試集,以及獨立基準比較。目前可取得的報導並未提供這些完整資料。
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樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。
樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。 公司稱 Aether 約有 40 億參數,以約 200 小時人類影片訓練、未使用真實機器人資料,並採感知與行動導向的控制方法;這些均屬公司主張。
現場由烤肉機器人負責烤串,服務機器人點餐、取餐與上菜,並展示烤製完成後交接給送餐機器人的協作流程。
樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。 公司稱 Aether 約有 40 億參數,以約 200 小時人類影片訓練、未使用真實機器人資料,並採感知與行動導向的控制方法;這些均屬公司主張。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What happened during Lexiang Technology (also known as JoyIn Technology)’s September 16, 2026 public Aether embodied model stress test in Sh. Article summary: On September 16 in Shanghai’s Minhang district, Lexiang/JoyIn publicly streamed an outdoor barbecue service test lasting more than an hour, presenting it as a real world stress test of its Aether embodied model rather th. Topic tags: general web, openai, agents, ai, automation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts
2026 年 9 月 16 日,樂享科技(英文資料亦稱 JoyIn Technology)在上海市閔行區,公開直播一場持續超過一小時的戶外烤肉服務測試。公司將其定位為 Aether 具身模型的真實場景壓力測試,而非經剪輯或預先編排的短片展示。12
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就現有報導而言,這場直播可支持的結論是:系統確實在較不受控的環境中,持續完成了一部分多機器人餐飲服務流程;但它尚不足以獨立證實 Aether 的廣泛泛化能力,或公司提出的其他整體效能主張。
樂享科技將 Aether 描述為約 40 億參數的具身基礎模型,並稱模型使用約 200 小時的人類影片訓練,真實機器人訓練資料則為「0」。其技術路線主打以感知、判斷與動作互動為核心的機器人控制,而不是以文字生成或文字指令為主的系統。7
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不過,參數量、訓練資料來源與「零真機資料」等資訊,目前主要來自公司說法,並非經獨立稽核或完整技術報告驗證的結果。
現場報導顯示,烤肉攤的工作被拆分為不同角色:
直播中也出現面對臨時要求的不同反應:據報導,其中一台服務機器人在被要求取水時,會中斷原有工作先去拿水;另一些機器人的處理方式則較直接,或更依既定流程執行。12
相較於攝影棚內的短時展示,戶外烤肉攤面臨更多不可控因素:即時點餐、顧客插話與臨時需求、人員和物品移動、環境條件不均,以及從點餐、烹調、交接、送餐到互動的連續任務鏈。
樂享科技宣稱,測試沒有彩排、預設腳本或遙操作,且允許觀眾即時干預,包括臨時改變場地與道具位置、打斷任務或加入新要求。10
12
13 不過,是否全程沒有人工介入或遙控,仍應視為公司的主張;若要嚴格驗證,需有完整遙測資料、操作紀錄與介入日誌佐證。
Aether 被公司定位為「跨本體」通用模型:意即嘗試以同一套策略適配不同機器人身體,而非為每一種硬體另行訓練一個模型。在烤肉直播之前,樂享科技曾發布一段據稱長達 10 分鐘、未剪輯、一鏡到底的跨本體協作影片,引起產業注意。10
13
這種主張的重點不只是讓單一機器人完成動作,而是讓模型面對不同硬體構型時,仍可分配任務並協同作業。此次烤肉直播把這個說法帶到更長時間、更多干擾的服務情境中。
**它提供的證據是:**公開且持續逾一小時的直播,比經剪輯的展示影片更能觀察系統能否維持服務流程,也讓停滯、出錯與恢復行為有機會被看見。就展示本身而言,Aether 驅動的系統展現了在較不受控環境中執行部分多機餐飲服務工作的能力。12
15
**它尚未證明的是:**Aether 已具備跨硬體的真正零樣本泛化、可長期穩定運作的完全自主性,或在能力上優於其他具身模型。要作出這類判斷,仍需要可重現的技術報告,包括模型架構與介面、訓練資料來源與處理方式、硬體與控制堆疊、人工介入紀錄、失敗率、任務定義、保留測試集,以及獨立基準比較。目前可取得的報導並未提供這些完整資料。
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樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。
樂享科技(JoyIn)9 月 16 日在上海閔行進行超過一小時的戶外烤肉服務直播,作為 Aether 具身模型的公開壓力測試。 公司稱 Aether 約有 40 億參數,以約 200 小時人類影片訓練、未使用真實機器人資料,並採感知與行動導向的控制方法;這些均屬公司主張。
現場由烤肉機器人負責烤串,服務機器人點餐、取餐與上菜,並展示烤製完成後交接給送餐機器人的協作流程。