场景泛化

Scene / Environment Generalization常用

策略换到没见过的房间、桌面、光照或背景里仍能完成任务。

泛化的一个维度，考察训练好的机器人策略被搬到训练时没见过的环境——新房间、新桌面纹理、不同光照、相机位置变化、背景杂物——时还能否成功。机器人数据多在少数实验室采集，模型容易记住场景外观本身，换个厨房就失败，所以它是能否进入用户家庭的关键指标。Xie、Finn 等人 2023 年把影响因素拆成光照、相机位姿等 11 类逐一测试；π0.5（Physical Intelligence，2025）把「在全新住宅里收拾厨房和卧室」作为主要评测。常见手段是增加采集环境的数量与多样性、数据增强、与网页数据协同训练。