Dyna Robotics 表示，其机器人产品线已经跨过投资回报门槛，并已在鼎泰丰美国门店展开部署。公司本周发布题为《Not Just a Model, But a Product》的报告，重点不在模型能力本身，而是产品已能在真实商业场景中跑通回报模型。
在美国鼎泰丰验证回本能力
报告给出的落地场景是美国鼎泰丰。文中称，这是官方所说全美单店营业额最高的连锁餐饮品牌，Dyna 正在其整个美国门店网络铺设这套机器人系统。
鼎泰丰提出的要求是，一台机器需要在 18 小时排班内折完 1,500 条餐巾。按 Dyna Robotics 披露，Dyna-2 实际可在一天完成 1,590 条，超过这一门槛，而且无需全速运行也能达标。
除餐厅外，Dyna 还称其机器人正在物流仓储、酒店和数据中心部署。公司预计，到 2027 年上半年，累计装机量可达数百部。
换指令，不换整套系统
按 Dyna Robotics 说明，鼎泰丰使用的餐巾篮设有 10 个固定堆叠位，但具体每一叠采用哪种折法，并不是预先写死在机器里的，而是由当下下达的指令决定。
这意味着，不同门店可以根据实际需要只启用 5 叠，也可以使用全部 10 叠；如果要调整摆放方式，只需更换一句指令，不必替换整套系统，也不需要工程师重新校准。
公司还提到，新门店装机后最快 3 天就能打平投资回报。对扩店节奏较快的连锁品牌来说，这一数字是其商业化说法中的核心指标之一。
按这套表述，Dyna 想出售的并不只是单一用途的折餐巾设备，而是一种可以通过文字重新分配任务的自动化劳动力：今天折餐巾，明天换一条指令去折其他品项，后天也可以转去不同场景工作。
Dyna-2 的训练方式与部署表现
Dyna-2 的训练逻辑与部分同业不同。公司披露，这套模型使用了超过 100 万小时的第一人称人类生活视频进行训练，换算下来，相当于一个人连续观看 170 年。Dyna 同时称，整个训练过程中没有加入任何人类遥控机器人留下的操作记录。
按其说法，模型是直接从人类双手如何折叠、如何摆放的视觉过程里学习，而不是主要依赖机器人在现场反复试错积累经验。公司将这一路径描述为从人类生活视频直接生长出机器人能力的规模法则，并称自己是业内首个走通这一路径的团队。
在零样本部署上，也就是机器人第一次进入全新场地、未经过任何定制训练就直接工作，Dyna-2 的品质合格率为 87%，明显高于前代 Dyna-1 的 46%。
速度方面，Dyna-2 每小时可完成 95 条，达标率为 93%；Dyna-1 为每小时 35 条，达标率 75%。从这组数据看，新一代产品在处理速度和合格率上都较前代提升。
按月订阅，而非一次性买断
Dyna Robotics 的商业模式为 B2B 订阅制，客户按月付费使用机器人，而不是一次性买断硬件。公司目前没有公开月费金额。
这种模式把原本的一次性资本开支改为按月摊提的运营开支。对连锁品牌而言，按照文中的说法，这样可以降低尝试新技术时的财务压力：如果不适用，可以停止订阅，不必在账面上长期保留闲置设备的折旧成本。