零售场景需要自己的定义的下任务定义、Shen等人在《Get the Ball Rolling》中提出“自主帮助”任务，具身原任务就需要重新排序。灵美零售并不聚焦零售门店的智能智经营决策。System 3让机器人判断行动是定义的下否达到预期。Google DeepMind的具身Gemini Robotics系列展示了高层具身推理模型与动作模型的分工：Gemini Robotics-ER负责环境理解与任务拆解，
System 4 想要推动的灵美零售，在自主智能体研究中已有探索。智能智客流与商品状态，定义的下“自主任务层”仍空白
过去几年，也包括库存信息、安排工作，
System 4要回答的是：在没有即时指令时，System 2（理解与规划）、三层能力共同提高了机器人完成任务的可靠性，谁来做”。如何通过内部状态记忆和持续反思自主生成目标；还有研究探索为未见过的真实环境自动生成评测任务。国内，谁能先给出可信的答案，随着机器人执行能力越来越成熟，
System 4是什么
System 1让机器人能够行动，后仓有库存、任务应被取消；如果后仓库存无法确认，还要说明：为什么需要补货，还需要时间和数据来回答。前移到任务产生之前。 灵美方面坦言，灵美智能提出了一个不同的问题：任务从哪里来？
近期，
执行层在加速，规划与执行；执行结果则返回任务层，时机和优先级的候选任务；下游系统再结合实际能力完成分配、
这是架构主张，机器人的核心瓶颈正在从“能不能做”上移到“该不该做、但它们有一个共同前提：任务已经有人提出。商品值得上架、是让机器人自主性的起点，而是观察环境并生成子任务；PEPA 则研究了四足机器人在无外部任务清单的环境中，包含了一连串先行判断：货架需要补充、灵美智能正式提出System 4——零售具身智能的自主任务层。System 4 能否被工程化、
目前处于方案设计阶段
System 4 目前仍是一个架构主张，办公、同样是任务智能的一部分。系统在这些边界内持续发现任务；遇到信息不足或超出权限的情况，这些判断往往已经由店员或业务系统完成了。交给店员，机器人的执行越可靠，
但它定义了一个此前没有被系统回答的问题：在没有人逐条发号施令的情况下，盘点和补货。从收到指令之后，再把判断交还给人。“任务从哪里来”这个前置环节就越值得被追问。但它们分散于医疗、
家庭等环境，经营规则和可用资源；输出是带有依据、System 2让机器人知道怎样完成任务，
按照灵美面向零售应用的工程划分，不是产品发布。供下一次判断使用。
它生成的不能只有一句"去补货"，
“去补货”三个字背后，什么变化会让这项任务失去必要性。此刻应该发起什么任务？其关键，系统应先发起核验；如果出现更紧迫的工作，机器人接到指令时，
人的作用也因此发生变化：经营人员设定目标、System 3（预测与评估）。但没靠近零售
自动发现需求、不是已经验证的产品能力。先确认一下、Gemini Robotics VLA模型负责具体执行。“任务从哪里来”将逐渐上升为整个行业需要共同面对的问题。哪些前提必须成立，机器人依据什么判断此刻什么值得做？
这个问题不只属于灵美。System 4的输入包括货架、交付、能否在真实门店的复杂约束中跑通，智元WorkGPT定位任务级具身多模态模型，这一概念把“任务生成”作为零售具身智能需要独立解决的工程层，何时需要完成，机器人不等待人下令，
这些研究共同指向一个方向：目标不必全部来自即时指令。变成一个需要明确设计的系统能力。规则与授权边界，Physical Intelligence的π₀.₅把真实移动操作和实验室数据结合，
按照灵美的工程定义，是把过去隐含在人类经验和业务流程中的"任务发起权"，灵美智能认为，
学术界在探索，具身智能的进展集中在解决“能不能做”。暂时不做、让机器人能在未见过的家庭环境中完成操作。这些能力对应System 1（动作与执行）、
如果店员已经补好货，什么时候做、
当具身智能行业资金集中涌向执行层时，
