교차 개체 학습
서로 다른 하드웨어 구조를 가진 여러 로봇의 데이터를 통합하여 하나의 모델로 학습시키는 기법이다. 특정 로봇에 국한되지 않은 범용적인 물리적 지능을 학습함으로써 데이터 효율성을 극대화하고 새로운 로봇에 대한 적응력을 높인다. 로봇 공학의 데이터 부족 문제를 해결하고 범용 로봇 파운데이션 모델을 구축하는 핵심 전략이다.