论文标题: Learning Bimanual Manipulation via Action Chunking and Inter-Arm Coordination with Transformers
作者: Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Ryoichi Nakajo, Masaki Murooka, Floris Erich, Yukiyasu Domae
机构: 产业技术综合研究所 (AIST), 日本
发表: arXiv:2503.13916 (v1, 2025-03-18)
基座: ACT (Action Chunking with Transformers)
关键词: 双臂操作、模仿学习、动作分块、Transformer、臂间协调、行为克隆

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一句话总结：AIST 在 ACT 基础上加了一个臂间协调编码器（IACE），并把"每臂独立编码器 + 单/分裂解码器"的架构组合在 8 个真机双臂任务上做了系统消融——结论清晰得像选型手册：异步任务（两手各干各的）用分裂解码器，同步任务（两手一起干）用单解码器，而 IACE 是两条路线的共同地基（去掉后同步任务成功率从 98% 跌到 57%）。

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一、介绍

1.1 双臂的"1+1"难题

双臂操作是机器人操作领域的硬骨头，也是这个系列博客的老朋友了——ALOHA、BRS、iDP3 里都绕不开它。但 AIST 这篇提出的问题更"元"一层：双臂策略网络的架构本身该怎么设计？

直接的做法是把双臂自由度拼起来端到端学（ACT 的做法），但作者指出这隐含两个问题：

1. 数据异构性：把两个 6-DoF 单臂（ViperX、UR5）或 7-DoF 臂（Franka）拼成 12/14-DoF 双臂，硬件构型一变，模型就得微调甚至重训——拼维度的做法对硬件差异零鲁棒性；
2. 单臂能力被稀释：双臂任务里左右手角色往往不同——“右手抓起物体、左手接住”（hand-over）本质上是两个单臂技能的接力。端到端 flatten 学习让网络很难"深学"每只手的独立技能。

作者的核心假设（hypothesis）很明确：深度单臂学习是学好双臂操作的前提。所以架构上应该给每只手一条独立的信息通路（独立编码器），再显式地建一条"协调通路"（IACE）。

1.2 与前作们的位置关系

这篇的定位是架构研究而非算法创新——它站在 ACT 的肩膀上（CVAE + 动作分块 + 时序集成全部保留），研究的问题是"编码器和解码器怎么摆"。相关的同类工作：

• INTERACT（Lee et al., CoRL 2024）：层级注意力 Transformer 同步双臂轨迹——思路同源，但那是完整的新方法，本文是 ACT 上的最小侵入式改造 + 系统消融；
• Shikada et al.（IROS 2024）：层级深度预测学习模型做双臂同步——用 RNN 路线，本文走 Transformer；
• π0、RDT-1B：基础模型路线，大数据堆泛化——本文反其道而行，研究小数据（每任务 50 条演示）下的架构效率。

1.3 任务的二分法：异步 vs 同步

实验设计沿用了 Krebs & Asfour 的双臂操作分类法（bimanual taxonomy），把任务切成两类：

• 异步任务（Asynchronous）：左右臂动作相互独立、先后执行。例：折毛巾（先拿再放）、锤击（先抓锤再挥）、交接（一只手递一只手接）——4 项；
• 同步任务（Synchronous）：双臂同时、协调地动。例：双人抬毛巾（必须同时抬否则掉）、开工具箱（一手按箱体一手开盖）、抬板（两点同时发力否则板翻）——4 项。

这个二分法直接决定了后面的核心结论：两类任务的最优解码器架构是相反的。这是全文最有价值的发现。

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二、原理

2.1 基座：ACT 的快速回顾

ACT（Action Chunking with Transformers）的要素全部保留：

• 观测编码：4 路 RGB 相机（左右腕 + 上方 + 下方俯视）→ ResNet18 → 视觉特征 token；双臂关节位置序列 → 拼进输入序列；
• CVAE：条件变分自编码器建模人类示教的风格变化（同一个人做 50 次折毛巾，每次轨迹细节都不同，CVAE 用隐变量 z 吸收这种多样性）；
• 动作分块（action chunking）：不逐步预测，一次预测未来一段动作序列；
• 时序集成（temporal ensemble）：推理时对过去多个时间步的预测按指数权重融合，平滑输出。

2.2 架构：三段式信息流

本文的改造集中在编码器-解码器的组织方式上，形成三段式结构（对应论文 Figure 1）：

输入序列的三个 segment（各带 CLS token + 位置编码）:
  ① 左臂 segment: 左臂关节序列 + 左腕相机 + 全局相机特征
  ② 右臂 segment: 右臂关节序列 + 右腕相机 + 全局相机特征
  ③ 全局 segment: 双臂关节 + 全部相机特征

第一层：双臂局部编码器。 每只手臂一个独立的 Transformer encoder，只吃自己的关节 + 自己的腕部相机（+ 全局视觉特征）。这就是"深学单臂技能"的架构化体现——左臂编码器不需要理解右臂的腕部视野，专注把自己的轨迹学扎实。

第二层：IACE（Inter-Arm Coordinated Transformer Encoder）。 全局的协调编码器，同时吃双臂状态 + 捕捉整个场景的视觉信息，负责建模式同步和时序对齐——“左手什么时候该动、动多快，取决于右手现在在哪”。它是独立于两个局部编码器的一条显式协调通路，输出协调 token 供解码器使用。

第三层：解码器的两种摆法（消融核心）。

• 单解码器（Single Decoder）：把左右臂编码器输出 + IACE 输出拼接后喂给一个共享的 Transformer decoder，一次性输出双臂动作块（batch output）。信息全局共享，适合需要紧密耦合的任务；
• 分裂解码器（Split Decoders）：两个独立 decoder，各自只吃自己臂的编码器输出 + IACE 输出，分别输出左/右臂动作块。各管各的，IACE 作为唯一的协调桥梁，适合两臂任务解耦的场景。

直觉类比（编码视角）：单解码器像联合编码——把左右两路信号当一个对象整体压缩，冗余信息共享，同步性好但灵活性差；分裂解码器像独立编码 + 一条公共参考流——两路各自最优，靠 IACE 这条"参考流"对齐时序。哪个好取决于源信号的耦合度——这恰好就是异步/同步任务的分野。

2.3 训练与推理细节

• 数据：ALOHA 遥操作系统采集（操作员慢速操作提精度），关节位置 + RGB 图像，原始 50 Hz；
• 50 Hz → 25 Hz 降采样：作者发现原始帧率下关节值的微小抖动导致训练输出不稳定，降采样到 25 Hz 后训练稳定——动作分块模型对高频遥操作噪声敏感，这是个实用的经验值；
• 每任务 50 条演示；AdamW，λ=1e-5，5000 epochs，batch 8，单卡 RTX 4090（24GB）；
• 推理耗时约 0.02 s，动作分块 + 时序集成输出平滑轨迹。

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三、公式

这篇论文正文没有公式（6 页短文，架构以图代数），核心数学都继承自 ACT。为完整性，把被继承的关键公式列出，并标注 IACE 改动的落点。

3.1 CVAE 的变分下界

ACT 用 CVAE 建模示教风格多样性。变分自编码器的目标（ELBO）：

$${\mathcal{L}}_{\text{ELBO}}={\mathbb{E}}_{z\sim q_{\varphi }(z|o,y)}\left[\log p_{\theta }(y|z,o)\right]-D_{\text{KL}}\left(q_{\varphi }(z|o,y)\Vert p(z)\right)$$

• $y$：目标动作块（未来多步双臂关节位置序列）；
• $o$：观测（图像特征 + 关节位置）；
• $z$：风格隐变量，编码器 $q_{\varphi }$ 以 (观测, 目标) 为条件——注意 z 编码器看得见真值动作，所以学到的是"这条轨迹的风格"；采样阶段 $z$ 从先验 $p(z)\sim \mathcal{N}(0,I)$ 抽取；
• 第一项是重建项，第二项 KL 约束把风格分布拉向标准正态。

IACE 不改这一层——风格建模与协调建模解耦。

3.2 输入序列组装（IACE 落点）

三段序列的形式化（以单解码器为例）：

$$\text{input}=\underset{\text{左臂段}}{\underbrace{[{\text{CLS}}_L,s_1^L,\dots ,s_k^L]}}\oplus \underset{\text{右臂段}}{\underbrace{[{\text{CLS}}_R,s_1^R,\dots ,s_k^R]}}\oplus \underset{\text{全局段}}{\underbrace{[{\text{CLS}}_G,g_1,\dots ,g_m]}}\oplus \text{PE}$$

• $s_i^L,s_i^R$：左/右臂的关节值与对应腕部相机 ResNet18 特征 token；
• $g_j$：双臂关节 + 全部相机特征；
• PE 为位置编码；每段开头的 CLS token 汇聚本段信息（论文引用 BERT 的 CLS 机制）。

IACE 的改动：在局部编码器之后插入一个全局协调编码器，其自注意力作用于拼接后的双臂 + 全局 token：

$$H_{\text{coord}}={\text{TransformerEnc}}_{\text{IACE}}\left([E_L;E_R;E_G]\right)$$

其中 $E_L,E_R$ 为左右局部编码器输出，$E_G$ 为全局段编码。正是这一步让"右手状态"成为"左手决策"的显式上下文。

3.3 动作分块与时序集成

解码器（query 位置嵌入为输入）输出未来 $k$ 步动作块：

$$a_{t:t+k}=\text{TransformerDec}(\text{query}=P_{\text{action}},\text{key/value}=[H_{\text{coord}};E_L;E_R])$$

单解码器一次出双臂联合块（$2\times n_{\text{dof}}$ 维）；分裂解码器出两个独立块。推理时对时间上重叠的预测做指数加权融合：

$${\hat{a}}_t=\frac{{\sum }_i{w}_i{a}_t^{(t-i)}}{{\sum }_i{w}_i},w_i=\exp (-\lambda i)$$

较新的预测权重更高，旧预测逐渐失效——这层集成抹平了分块切换时的边界抖动。

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四、图示

4.1 五种被测架构（对应论文 Figure 1 & Figure 5）

 (a) Ours 单解码器                (b) Ours 分裂解码器
 ┌──────────────────┐           ┌──────────────────┐
 │ 左臂Enc┐          │           │ 左臂Enc ─┐        │
 │ 右臂Enc┼─▶ IACE ──┼─▶ 单Dec   │ 右臂Enc ─┼─▶IACE   │
 │ 全局Enc┘          │  (拼输入)  │ 全局Enc ─┘  │      │
 │                  │           │      ┌─────┴────┐   │
 │ 输出: 双臂联合动作块 │           │ 左Dec◀─┤          │   │
 └──────────────────┘           │ 右Dec◀─┘ (各自+IACE)   │
                                │ 输出: 左右独立动作块     │
                                └──────────────────┘

 (c)(d) 去掉 IACE 的对应消融版        (e) ACT 基线 (无分臂Enc, 无IACE)

4.2 任务二分法与架构选型结论

        异步任务 (两手各干各的)           同步任务 (两手必须配合)
  ┌────────────────────────┐     ┌────────────────────────┐
  │ Fold Towel 折毛巾        │     │ Lift & Place Towel 抬放毛巾│
  │ Hand-over CAN 递罐子     │     │ Lift Board 抬板          │
  │ Hit with Hammer 挥锤     │     │ Open Toolbox 开工具箱     │
  │ Hand-over Silver Bag 递包 │     │ Open Lid 开盖           │
  └────────────────────────┘     └────────────────────────┘
        平均 89.3% ✅ 分裂解码器           平均 98.4% ✅ 单解码器
        (单解码器 85.8%)                (分裂解码器 90.4%)
                    └────── 共同地基: IACE ──────┘
              去掉 IACE: 异步 89→75/60, 同步 98→57 (灾难性塌方)

4.3 实验配置速查表

项目	配置
机器人	2 × ViperX 300S（ALOHA 改装：调相机高度、加防护布）
相机	4 路 RGB：左/右腕 + 上方俯视 + 下方水平视
遥操作	ALOHA 主从臂，50 Hz 采集 → 25 Hz 训练
数据量	每任务 50 条演示 × 8 任务
优化	AdamW，λ=1e-5，5000 epochs，batch 8
硬件	Core i9 / 128GB RAM / RTX 4090 24GB
推理延迟	~0.02 s
评测	每任务 25 episodes

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五、踩坑点

范式级

坑 1：flatten 双臂自由度 ≠ 学会双臂。
这是全文的中心论点：把 21 维动作向量（或任意双臂拼接）直接端到端学，网络没有结构性动力去分别掌握每只手的技能，也没有显式通道去建模左右互依赖。消融数据支撑得很硬：去掉 IACE 后，同步任务平均成功率从 98.4%/90.4% 掉到 56.8%/57.6%——掉掉 40 个百分点，接近随机失败。协调不是"希望能学到"，而是要给一条专门的通路。

坑 2：解码器架构没有万能答案——任务耦合度决定一切。
分裂解码器在异步任务赢（89.3% vs 85.8%），单解码器在同步任务赢（98.4% vs 90.4%）。原因直白：异步任务里两臂目标相互独立，分裂解码避免了"另一只手的噪声梯度"污染本臂动作；同步任务里两臂动作本质是一个整体（抬毛巾时左右必须镜像对称），分裂解码切断了低层信息共享，全靠 IACE 单点协调，反而吃亏。做架构选型前先问自己的任务属于哪一类。

坑 3：遥操作数据的高频噪声会打爆动作分块训练。
50 Hz 遥操作数据里，人手的微小抖动让相邻帧关节值高频振荡，ACT 式分块预测在这种数据上输出不稳定。降采样到 25 Hz 训练后稳定。这个坑和采样率-控制带宽的关系值得细品：分块模型预测的是"平滑意图"，采样率高于意图带宽时，数据里全是噪声而没有意图。

坑 4：小数据下的 Diffusion Policy 不公平。
作者明确说不跟 Diffusion Policy 比：按 INTERACT 的结论，DP 在 50 条演示量级下根本学不动。这不是 DP 不行，是数据预算决定算法选型——50 条演示、5000 epochs、单卡 24GB 是这篇的预算约束，ACT 系架构正是为这个预算生的。

坑 5：基线选择的正当性要提前布防。
作者引用 Lee et al. 的结论为"只和 ACT 比"辩护（DP 需要更多数据、ACT 已在双臂任务上胜过多个策略）。这在审稿意义上是合理的，但读者应意识到：本文的比较对象是"架构变体"，不是"SOTA 方法"——它回答"怎么摆编码器解码器"，不回答"哪种算法最强"。

工程级

坑 6：每段开头的 CLS token 是廉价但关键的设计。
多段输入序列里，没有 CLS 汇聚的话，段级摘要信息只能靠注意力自发形成，训练不稳定。这是从 BERT 借来的老技术，在机器人策略里同样好使。

坑 7：真实场景的物理防护。
实验台上加了防护布（protective tarp），相机高度重新调整——双臂挥锤、抬板这类任务，策略失败一次就是物理碰撞。真机实验的工程预算里，防护永远该排在精度前面。

坑 8：作者自己承认提升幅度任务相关。
结论里明确写：“depending on the type of tasks, the improvement in success rate by the proposed method may not be significant”。看数据确实如此：Open Toolbox、Open Lid 上各架构几乎都 100%，IACE 的价值集中在需要精细协调的任务（抬放毛巾、折毛巾、挥锤）上。简单同步任务上堆架构是浪费。

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六、源码拆解

论文未附官方代码（以论文正文 + 架构图为准重建伪代码；基座实现可直接复用 ACT 开源仓库）。

6.1 整体前向（对应论文 Figure 1a/1b）

# 伪代码：基于 ACT 的 IACE 架构。对应论文 Fig.1
class IACE_ACT(nn.Module):
    def __init__(self, single_decoder=True):
        self.img_backbone = ResNet18()          # 4 路相机共享主干
        self.enc_left  = TransformerEncoder()   # 左臂局部编码器
        self.enc_right = TransformerEncoder()   # 右臂局部编码器
        self.enc_global= TransformerEncoder()   # 全局段编码器
        self.iace      = TransformerEncoder()   # ★ 臂间协调编码器 (核心)
        if single_decoder:
            self.decoder = TransformerDecoder() # 单解码器: 拼接输入
        else:
            self.dec_left  = TransformerDecoder()   # 分裂解码器
            self.dec_right = TransformerDecoder()
        self.cvae_enc = CVAEEncoder()           # 风格隐变量 z
        self.chunk_size = k                     # 一次预测 k 步

    def build_sequence(self, joints_L, joints_R, cams):
        # 每个 segment: CLS token + 逐帧 token + 位置编码
        seg_L = with_cls(self.enc_left(  tokens(joints_L, feats(cams.wrist_L))))
        seg_R = with_cls(self.enc_right( tokens(joints_R, feats(cams.wrist_R))))
        seg_G = with_cls(self.enc_global(tokens(cat(joints_L, joints_R),
                                                  feats(cams.upper, cams.lower))))
        return seg_L, seg_R, seg_G

    def forward(self, obs, z=None):
        seg_L, seg_R, seg_G = self.build_sequence(**obs)
        # ★ IACE: 双臂+全局 token 拼接后过协调编码器 → 同步与时序对齐
        H_coord = self.iace(cat(seg_L, seg_R, seg_G))
        if self.single_decoder:
            memory = cat(seg_L, seg_R, H_coord)          # 全部拼给单解码器
            return self.decoder(action_queries, memory)  # (k, 2*ndof) 联合块
        else:
            a_L = self.dec_left (action_queries_L, cat(seg_L, H_coord))
            a_R = self.dec_right(action_queries_R, cat(seg_R, H_coord))
            return a_L, a_R                              # 各自独立块

6.2 训练循环（对应论文 Section III-B）

# 伪代码：训练。对应论文 III-B 实现细节
# 数据: ALOHA 遥操作 50Hz 采集 → 降采样 25Hz (坑3: 高频抖动导致训练不稳)
for epoch in range(5000):
    joints_L, joints_R, images, targets = sample_batch(batch=8)  # 25Hz
    z = self.cvae_enc(images, targets)      # z 编码器看得见目标 → 吸收风格变化
    z = reparameterize(z)                   # z ~ N(mu, sigma), KL 约束
    pred = model(obs, z)
    loss = l1_loss(pred, targets) + 1e-5 * kl_loss     # ACT 损失: L1 + KL
    adamw_step(lr=..., weight_decay=1e-5)

6.3 推理：分块 + 时序集成（对应论文 Section III-B 末）

# 伪代码：推理。对应论文 "temporal ensemble" + "action chunking"
action_queue = TemporalEnsembleBuffer(exp_weight=exp(-lambda*i))

@torch.no_grad()
def control_loop(t):                        # ~0.02s 每次推理
    z = prior_sample()                      # 采样阶段: z 从 N(0,I) 抽
    chunk = model(obs, z)                   # 一次预测未来 k 步
    action_queue.push(chunk, t)             # 与历史预测按指数权重融合
    return action_queue.weighted_action(t)  # 平滑输出当前步动作

6.4 关键超参数与设计决策表

项目	值/决策	来源与理由
训练频率	50 Hz 采集 → 25 Hz 训练	高频关节抖动导致输出不稳定（坑3）
演示量	每任务 50 条	ACT 原配置
优化	AdamW, λ=1e-5, 5000 epochs, batch 8	论文 III-B
风格建模	CVAE + 隐变量 z	继承 ACT
输出	动作分块（k 步序列）+ 时序集成	继承 ACT
视觉主干	ResNet18（4 路相机）	继承 ACT
协调机制	IACE（独立协调编码器）	本文贡献
解码器	异步→分裂 / 同步→单	本文实验结论

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七、效果对比

7.1 八个真机任务 × 25 episodes（Table I）

注：异步任务的原始表格在 PDF 提取中列序有错位，下表的行均值经逐行求和核算（与论文"平均比 ACT 高 8-9%"的声明交叉验证一致），个别单元格归属以正文明确叙述的数字为准。

异步任务（4 项，9 个子指标）平均成功率：

方法	平均成功率
ACT	82.2%
Ours（单解码器）	85.8%
Ours（分裂解码器）	89.3%
Ours（单解码器）w/o IACE	60.4%
Ours（分裂解码器）w/o IACE	74.7%

同步任务（4 项，5 个子指标）平均成功率：

方法	平均成功率
ACT	80.8%
Ours（单解码器）	98.4%
Ours（分裂解码器）	90.4%
Ours（单解码器）w/o IACE	56.8%
Ours（分裂解码器）w/o IACE	57.6%

全部 14 个子指标总平均： ACT 81.7% → Ours 单解码器 90.3% / 分裂解码器 89.7%——约 +8.6 个百分点，与论文摘要"8-9% higher success rate than ACT"完全吻合。

正文点名的高亮对比：

• 折毛巾：分裂解码器捡放全 96%，ACT 捡 92% / 放 88%；
• 递银包：ACT 和分裂解码器双双 100%（抓取 + 交接）；
• 抬放毛巾（同步）：ACT 的"放"子指标仅 4%，Ours 单解码器 96%——同步协调差距最刺眼的一个数字。

7.2 IACE 消融：坐标最重要的发现

架构	异步均值	同步均值	总均值
Ours（分裂）+ IACE	89.3%	90.4%	89.7%
Ours（分裂）w/o IACE	74.7%（↓14.6）	57.6%（↓32.8）	74.7%
Ours（单）+ IACE	85.8%	98.4%	90.3%
Ours（单）w/o IACE	60.4%（↓25.4）	56.8%（↓41.6）	60.4%

两个读法：

1. 同步任务对 IACE 的依赖是毁灭性的——去掉后无论哪种解码器都掉到 57% 附近，因为"同时抬/同时开"这类任务没有协调通路就物理上不可能完成（抬毛巾一只手晚 0.5 秒，毛巾就掉）；
2. 单解码器比分裂解码器更依赖 IACE（-41.6 vs -32.8）——单解码器把协调完全交给 IACE 单点负责，分裂解码器至少还有各臂独立解码的兜底。反过来说，IACE + 单解码器是同步任务的最优组合（98.4%）。

7.3 一句话总结对比表

                异步任务          同步任务          总均值
  ACT 基线         82.2%            80.8%           81.7%
  Ours(单)        85.8%            98.4% ★         90.3%
  Ours(分裂)      89.3% ★          90.4%           89.7%
  ─────────────────────────────────────────────────────
  去掉 IACE:      60~75% (异步)     57% (同步)       ← 架构核心是 IACE, 不是解码器摆法

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八、总结

8.1 核心思想一句话

双臂策略的架构不该是"维度拼接"的黑箱，而应该是"每臂一条深学通路 + 一条显式协调通路（IACE）"的分层设计——且解码器按任务耦合度选型：异步用分裂，同步用单。

8.2 边界

论文短小，边界也明摆着：

• 基线只有 ACT 一个，没有验证 IACE 思想能否迁移到 Diffusion Policy、SARNN 等其他算法（作者自己在结论里承认这是待办）；
• 任务全部是桌面双臂，没有移动、没有全身协调（对比 BRS 的 21-DoF 全身任务），协调问题被简化在"两只手"的尺度；
• 每 task 50 条演示、固定 8 个任务——架构结论的外推范围（更多任务、更多数据量、其他机器人平台）未经检验；
• 提升幅度在部分简单任务上不显著（作者自己承认），IACE 的价值集中在协调敏感型任务。

8.3 与系列前三篇的连线

四篇连读，"协调"这个主题出现了三种截然不同的建模范式，非常值得对照：

维度	iDP3	BRS (WB-VIMA)	LINGO	本文 (IACE)
协调对象	全身 25-DoF	底盘-躯干-双臂	多阶段动作	左右臂
协调机制	隐式（端到端扩散）	自回归条件链（上游→下游）	调度器切换阶段	对称插入编码器
协调结构	无显式结构	有向层级（运动学序）	时间序	对称双向（左右对等）
任务性质	操作	全身操作	行走+交互	双臂操作

IACE 的协调是对称的（左右臂平等互查），BRS 的协调是有向的（底盘→躯干→臂，按运动学因果序），这个差异本身就是设计洞察：当协调双方没有天然的因果层级时（双臂对等），对称插入式协调更合适；当存在明确的因果链时（底盘误差放大末端误差），自回归条件链更合适。

8.4 延伸

用编码的类比收尾：这篇论文本质上是给"多通道信号联合建模"做了一次编码结构消融——分裂解码器 = 各通道独立编码 + 公共参考流（IACE），单解码器 = 联合编码，而"异步 vs 同步任务"就是通道间相关性的高与低。信号处理里早有结论：通道相关性低时独立编码更优（去除冗余开销），相关性高时联合编码更优（利用相关性）——机器人架构设计正在重新发现这些经典权衡，而 IACE 的角色恰好是那条"公共参考流"：不管你怎么编码各通道，时序对齐的信息总得有一条专门的通路来传。

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博客基于 arXiv:2503.13916v1 (2025-03-18) 撰写。注：论文 Table I 的异步任务部分在 PDF 文本提取中列序存在错位，博客中各行均值经逐行求和核算并与论文摘要声明（+8-9%）交叉验证；正文明确叙述的具体数字（折毛巾 96% vs 92/88%、银包 100%、抬放毛巾 ACT 放置 4%）均直接引自原文。