三级 Capstone：从工程能力到独立科研¶
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Capstone 要求学习者把知识、工程、评测与表达合成一套可复核成果。它不是做一个演示视频，也不是把多个仓库拼起来。“专家”结论只适用于通过评审的任务和证据边界。
C0 · 机器人闭环诊断¶
- 前置：M00–M04。
- 任务：构建或修改一个小型仿真闭环，连接观测、状态、控制和指标。
- 必须注入：一种坐标系、时序、传感器或执行器故障。
- 交付：正常与失败轨迹、日志、故障树、安全停止和复现回执。
- 通过：80/100，至少 1 名独立评审者。
C0 证明“能够成为机器人闭环工程者”，不证明模型学习能力。
C1 · 闭环学习系统¶
- 前置：目标路线规定的 M00–M07、M10、M11。
- 任务：在同一任务、数据和评测合同下实现简单基线与学习方法。
- 必须对比：无学习/规则或 State-only 基线，以及一项学习策略。
- 必须测试：保留初始状态、扰动、失败阶段、至少一个反事实消融。
- 交付：数据卡、训练回执、检查点、闭环结果、负结果和模型卡。
- 通过：85/100，至少 1 名独立评审者。
C1 证明能够构建和诊断一套受控的机器人学习系统，不等于通用具身智能。
C2 · 独立复现与研究扩展¶
- 前置：M00–M11 全部通过。
- 任务 A——独立复现：先冻结原方法、数据、预算和评测，复现一个合理基线；不成功也必须保留负结果与差异分析。
- 任务 B——原创假设：提出一个能够被数据否定的单变量假设，而不是“模型更大可能更好”。
- 任务 C——受控扩展：在匹配预算下运行基线、修改和必要消融，报告多个随机种子和不确定性。
- 任务 D——分布偏移：至少沿物体/状态、视角、语言、场景、延迟或本体中的两个轴测试。
- 任务 E——系统闭环：说明预测/规划如何影响实际执行动作，并报告安全、恢复和停止行为。
- 交付：研究报告、代码、环境回执、数据说明、原始指标、检查点、视频/轨迹、失败分类、风险登记与答辩材料。
- 通过：90/100，至少 2 名独立评审者。
只复现成功不能通过 C2；只有新方法而没有可信基线也不能通过。
统一 Capstone 评分（100 分）¶
| 维度 | 分值 | 满分条件 |
|---|---|---|
| 问题与成功合同 | 10 | 任务、输入输出、指标、边界和停止条件可检验 |
| 前置知识与系统设计 | 10 | 架构选择与失败传播路径得到解释 |
| 数据与接口 | 10 | Schema、同步、切分、单位和本体身份可追溯 |
| 基线质量 | 10 | 简单且匹配预算，能够独立复现 |
| 方法实现 | 10 | 核心贡献由学习者实现并通过单元/接口检查 |
| 闭环评测 | 10 | 多 Episode、分阶段指标、失败和任务结果完整 |
| 消融、OOD 与统计 | 10 | 反事实、两个偏移轴、种子和不确定性充分 |
| 系统、安全与恢复 | 10 | 延迟、限位、Watchdog、恢复和授权边界清楚 |
| 可复现证据 | 10 | 提交、环境、数据、配置、命令和原始产物完整 |
| 解释与答辩 | 10 | 能回答反例，区分事实、推断、假设和未知 |
任何关键失败都会覆盖总分。
不同方向的 C2 例题¶
| 方向 | 可证伪问题示例 | 必要基线与消融 |
|---|---|---|
| VLA | 语言是否在同一视觉状态下改变正确动作？ | State/Vision BC；正确、交换、缺失语言 |
| WAM | 动作条件未来预测是否真正改善规划效用？ | 无模型策略、世界模型 + MPC；Action Swap、No-action、No-lookahead |
| 灵巧操作 | 新的重定向或接触表示是否提高任务保持而非仅降低几何误差？ | IK/优化基线；几何、接触、抬升、保持分阶段 |
| 导航/智能体 | 恢复与重规划是否提高受扰动任务成功且不增加碰撞？ | 无恢复规划器；扰动类型和恢复组件消融 |
| Sim-to-Real | 哪项系统辨识或随机化减少了声明过的迁移差距？ | 无适配策略；单因素随机化、HIL、影子模式 |
评审与重做¶
评审使用Capstone 评审表。评审者必须给出：
- 至少一条可能推翻结论的反例；
- 一项亲自复核的原始证据；
- 一个最严重的未知风险；
pass、revision_required或blocked决定。
返工时不得删除原结果；用新实验卡记录修订原因和改变的唯一变量。
真机边界¶
Capstone 评分不自动授权真机。任何硬件运动仍需场地、设备、操作者和任务特定批准，并遵循制造商限制与停止程序。没有真机条件的学习者可以完成仿真 Capstone，但必须把证据等级写成仿真。