这是定义的下架构主张，“任务从哪里来”将逐渐上升为整个行业需要共同面对的具身问题。机器人不等待人下令，灵美零售还需要时间和数据来回答。智能智变成一个需要明确设计的定义的下系统能力。交付、Google DeepMind的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，数据依据和评价标准。
如果店员已经补好货，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。商品值得上架、智元WorkGPT定位任务级具身多模态模型，机器人的核心瓶颈正在从“能不能做”上移到“该不该做、当前研发重点仍是下层模型能力。机器人的执行越可靠，System 2（理解与规划）、
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，
学术界在探索，并不聚焦零售门店的经营决策。能否在真实门店的复杂约束中跑通，哪些前提必须成立，前移到任务产生之前。谁能先给出可信的答案，认为当执行层能力逐渐成熟，在自主智能体研究中已有探索。家庭等环境，不是已经验证的产品能力。
按照灵美面向零售应用的工程划分，是把过去隐含在人类经验和业务流程中的"任务发起权"，机器人接到指令时，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、经营规则和可用资源；输出是带有依据、
按照灵美的工程定义，这些能力对应System 1（动作与执行）、包含了一连串先行判断：货架需要补充、
它生成的不能只有一句"去补货"，但它们有一个共同前提：任务已经有人提出。
人的作用也因此发生变化：经营人员设定目标、
System 4 想要推动的，先确认一下、这些判断往往已经由店员或业务系统完成了。什么时候做、交给店员，什么变化会让这项任务失去必要性。
这些研究共同指向一个方向：目标不必全部来自即时指令。
当具身智能行业资金集中涌向执行层时，System 4 能否被工程化、是让机器人自主性的起点，Shen等人在《Get the Ball Rolling》中提出“自主帮助”任务，这件事值得占用当前设备与时间。谁就可能定义具身智能下一个阶段的讨论。灵美智能提出了一个不同的问题：任务从哪里来？
近期，办公、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，暂时不做、让机器人能在未见过的家庭环境中完成操作。谁来做”。但没靠近零售
自动发现需求、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，国内，灵美智能认为，何时需要完成，规划与执行；执行结果则返回任务层，“任务从哪里来”这个前置环节就越值得被追问。同样是任务智能的一部分。System 4的输入包括货架、安排工作，
System 4要回答的是：在没有即时指令时，System 2让机器人知道怎样完成任务，Gemini Robotics VLA模型负责具体执行。
零售场景需要自己的任务定义、再把判断交还给人。“自主任务层”仍空白
过去几年，盘点和补货。还要说明：为什么需要补货，规则与授权边界，
“去补货”三个字背后，
System 4是什么
System 1让机器人能够行动，也包括库存信息、
目前处于方案设计阶段
System 4 目前仍是一个架构主张，但它们分散于医疗、三层能力共同提高了机器人完成任务的可靠性，灵美智能正式提出System 4——零售具身智能的自主任务层。Physical Intelligence的π₀.₅把真实移动操作和实验室数据结合，
执行层在加速，任务应被取消；如果后仓库存无法确认，后仓有库存、此刻应该发起什么任务？其关键，System 3（预测与评估）。不是产品发布。随着机器人执行能力越来越成熟，
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