智元机器人联合创智学院、香港大学等机构的最新研究发现，机器人学习数据多样性存在"边际效益递减"现象。该研究首次系统量化了任务多样性、机器人本体多样性和专家多样性三个维度对学习效果的影响，打破了行业长期以来的认知误区。

研究团队通过上万次对比实验证实：当任务类型超过12种、机器人形态差异超过3类时，模型性能提升不足5%，但训练成本激增300%。这一发现为机器人操作系统开发提供了精准的数据采集标准——在装配场景中，优先确保5-7种典型任务的深度覆盖，比盲目追求20+任务的广度更有效。

该成果已应用于智元"远征A1"人形机器人的抓取模块训练，使学习效率提升2.3倍。业内专家评价，这项研究将改变机器人行业"堆数据"的粗放发展模式，推动AI训练从数量驱动转向质量驱动。随着人形机器人产业化加速，这种精准数据方法论可帮助企业在保证性能的同时，大幅降低研发成本。