終結機器人評測混戰時代，RoboChallenge帶來大規模真機測評基準

當前機器人行業呈現兩極分化態勢。一邊是競技賽事的火熱，如2025年世界人形機器人運動會吸引了全球16個國家280支隊伍參與，另一邊卻是現實核心技術仍然面臨瓶頸，某企業人形機器人因末端執行器精度不足，導致工業場景中的精密作業效率甚至比不上人工。

這種理想與現實的落差，在資本層面表現得更為明顯。今年前七個月，具身智能與機器人領域融資金額已突破240億元，遠超去年全年總和。面對層出不窮的機器人公司和產品，投資者卻陷入困惑：如何判斷哪些企業真正掌握核心技術？哪些產品具備長期落地的潛力？

行業缺乏的，正是一個能夠客觀衡量機器人能力的標尺。

對此，由Dexmal原力靈機聯合Huggingface共同發起的全球首個大規模真機基準測試集RoboChallenge，為具身智能真機評測提供了有效標準。

那么，為什么具身智能行業急需一個統一測評標準？RoboChallenge真機基準測試平臺又從哪些層面攻克了行業難點呢？

在算法和模型的世界里，基準測試早已是推動進步的發動機。計算機視覺有ImageNet，自然語言處理有GLUE，每一項突破都以公開、可復現的排行榜為標尺，激發了無數創新。而機器人領域長期沒有類似的標準體系。

對機器人能力的評估始終在兩個極端搖擺。

一端是那些刷屏社交網絡的機器人項目。無論是后空翻的人形機器人，還是展會現場表演泡咖啡，炫技式的展示雖然極易出圈，吸引大眾眼球，但更偏向于娛樂和營銷，無法反映機器人在通用、非結構化環境中的真實能力。

另一端是實驗室測試。在科研領域，研究人員會在仿真環境或高度結構化的物理環境中測試機器人的某項特定能力，例如物體抓取成功率、路徑規劃效率等。但這些演示無法代表現實世界的復雜與不確定，也無法讓投資者、同行或市場知道，它們之間到底差多少、強在哪。

缺乏基準的后果，是整個行業信息失真。

投資角度，評估難。投資者缺乏有效的技術評估工具，往往只能依賴于光鮮的演示視頻和創始團隊的背景來做判斷，這可能導致擅長演示的團隊可能比技術扎實的團隊更容易獲得融資。

市場角度，劣幣驅逐良幣。當演示效果重于實際效用時，企業的資源分配就會自然傾斜。本應用于核心技術突破的研發精力，被迫分流到能夠快速制造傳播熱點的炫技功能上。

而沒有公認的基準，技術就無法在同一維度上進行比較和衡量，也就難以形成清晰的技術演進路線圖。開發者們各自為戰，重復造輪子。某個團隊已經解決的經典問題，可能在另一個團隊那里仍是攔路虎；某個領域的突破性進展，往往難以被準確識別并快速擴散到整個行業，整個行業的創新效率大打折扣。

投資者、消費市場、技術發展都呼喚著一個更加強有力的真機測量標準來提供統一基座，推動具身智能行業良性發展。

行業急需一套更全面、科學的具身智能真機測試標準。然而，要在真實環境中對機器人進行公平、可復現的評測，難度遠超想象。

當前行業內的測試體系普遍面臨著三大痛點：測試場景碎片化，各機構使用的環境、任務千差萬別；評估標準不統一，導致結果缺乏可比性；評測方法不夠系統，難以全面反映機器人的真實能力水平。這些問題使得不同算法、不同硬件平臺的機器人表現如同使用不同尺子測量的身高：數據再多，也難以進行有意義的橫向比較。

正是在這樣的行業背景下，由Dexmal原力靈機團隊和HuggingFace推出的RoboChallenge直面挑戰，提出了全球首個大規模具身智能真機測評平臺，旨在通過科學評估體系為具身智能產業構建一個開放、公正、可復現的真實考場。

RoboChallenge的第一個顛覆性創新，是規模化、穩定地解決了公平性難題。

過去，機器人領域的基準測試長期處于割裂狀態：學術界的實驗多局限于單一模型或固定環境，缺乏跨平臺可比性，而企業的內部測試又往往自成體系，難以形成行業共識。

RoboChallenge則以大規模真機測試為核心，通過統一任務標準、統一評估指標和跨模型對照機制，實現了真正的公平測評。

為精準評估VLA算法核心能力，RoboChallenge首期采用配備夾爪的機械臂作為標準化平臺，其傳感方案同步輸出多視角RGB與對齊深度信息。系統集成了UR5、Franka Panda、COBOT Magic Aloha和ARX-5四類主流機型，支持7×24小時不間斷運行。通過這種方式，在完全相同的初始條件和任務下，不同算法的實力得以被客觀地量化與呈現。RoboChallenge首次在真實物理環境中，實現了對多種主流機器人平臺的多任務、跨模型測試。

RoboChallenge的另一大創新，是推出了遠程機器人評測模式。

通過自研的遠程推理系統，研究者即使不擁有實體機器人，也能在平臺上完成算法部署、任務執行與結果驗證。

平臺采用無容器化設計，用戶通過標準化API可直接調用；RGB圖像等觀測數據均帶有毫秒級時間戳，便于多模型融合與復雜時間對齊；系統通過HTTP API實現異步處理，并提供實時隊列反饋。同時，智能作業調度模塊可實時查看任務狀態，支持模型多任務并行，大幅提升測試效率與系統穩定性。

這種“在線真機評測”在保證高精度與可復現性的同時，大幅降低了科研與創新門檻。對學術界，它提供了開放、免費的實驗資源；對產業界，它搭建了公平、高效的驗證平臺。全球研究者得以在統一環境、標準化流程下參與測試，真正實現“沒有機器人，一樣做實驗”。

除了公平的測試基準與遠程評測模式，一套科學、精細的評分體系同樣是衡量機器人能力的核心。

當前行業內的真機評測往往只包含3到5項任務，難以系統、全面地評估算法的綜合表現與泛化能力。而作為RoboChallenge推出的首套測試集，Table30以“科學分類學”為設計理念，從VLA、機器人類型、任務場景環境和目標物體屬性等維度構建了30個覆蓋多維度操作場景的桌面級任務。

評分機制上，Table30突破傳統二值化評估局限，引入更符合實際應用需求的進度評分系統：對復雜任務認可分步進展，對簡單任務優化完成效率。分揀、倒液體、開瓶蓋、疊放物體……這些看似簡單的任務，實則高度還原了人類日常生活中的細微操作需求。優秀的模型不應只在某些任務上表現出色，更應在整個任務矩陣中展現出穩健、全面的能力。通過這種精細化、系統化的設計，Table30 能夠清晰測出不同模型之間的代際差距，將算法差異量化、可視化，為技術演進提供了可靠的衡量依據。

官方學術論文《RoboChallenge: Real-robot based Large Scale Evaluation of Embodied Policies》則進一步證明了Table30基準測試是有效且具有區分度的。研究顯示，在系列真實測試中，Pi05 模型在成功率和得分上均顯著領先，而多任務模型版本（/multi）普遍表現不如單任務版本。研究揭示，當前不同VLA（視覺－語言－動作）模型之間存在顯著的性能差距，一個多指標、公平且大規模的具身智能真機評測平臺是有意義的。

值得注意的是，訪問RoboChallenge官網，每個用戶都能看到RoboChallenge的評測任務列表。每個任務都包含任務名稱、狀態、提交次數、提交者、提交時間和得分等信息。用戶可以通過點擊任務名稱查看任務詳情，包括任務描述、評測指標、提交記錄和模型表現等。此外，頁面還提供了篩選和排序功能，方便用戶查找感興趣的任務和評測結果。

可以說，RoboChallenge并非一場短暫的賽事，而是一項長期構建的行業基礎工程。它致力于建立一套可持續演進的任務體系，持續吸納來自社區和產業界的新挑戰場景；它要形成一個公開、可信的排行榜，使所有參與者都能從中看到自己在真實世界的坐標；它要積累起標準化的評測數據，為投資、科研、產品化提供決策依據。

而它的意義，遠不止于建立一套測試標準，更在于打造一把源自中國的標尺，為整個具身智能行業的長遠發展，注入持續而深刻的動力。

每一項技術的成熟，都需要一把被全行業認可的公共標尺。
從ImageNet到COCO，從GLUE到MMLU，這些基準不僅塑造了技術發展的格局，也定義了產業迭代的節奏。

如今，RoboChallenge的問世讓具身智能也有了這樣的量尺：一個扎根現實、開放共建、可度量的真實舞臺。

更重要的是，這是一個向所有人開放的舞臺。

據悉，RoboChallenge堅持全面開放原則。平臺不僅向全球研究者免費提供測試服務，還公開所有任務的演示數據與測試中間結果，真正實現了可復現、可驗證的透明度。這意味著，無論是頂尖實驗室還是初創團隊，都能在統一標準下對比成果、復現實驗、優化算法。

這種開放性，將打破機器人研發長期以來的高門檻與孤島化局面，促進行業共識的形成，加速學術成果與產業能力的雙向轉化。但它的意義遠不止于服務學術論文的發表和B端產業鏈，更在于真正推動測評技術走向C端，實現廣泛落地。

如果你是研究人員，可以不再受限于仿真環境與實體硬件，在真實機器人上驗證你的想法；如果你是創業者，可以基于客觀數據展示你產品的真實能力，讓技術說話；技術愛好者甚至在校學生，也獲得了接觸前沿、親手參與的機會，人人都可以親手為機器人“跑個分”。

目前，RoboChallenge已正式登陸Hugging Face平臺，面向全球開放其真機評測任務與數據集。平臺已發布三十個真實世界任務數據集，涵蓋擦桌、澆花、開關電器、堆疊積木、分類物品等多種具身操作場景，全面展示了機器人在現實環境下的感知與行動能力。所有任務數據均支持公開訪問與復現實驗，體現了RoboChallenge對“可比性、可復現、可共建”的堅持。

正因如此，RoboChallenge不僅是一個評測平臺，它正逐漸成為機器人世界的公共基礎設施。

它讓機器人不再停留于看起來聰明，而是必須在真實世界中“確實聰明”；讓投資判斷不再憑故事，而是扎實的數據；讓研究不再各自為政，而能在同一套規則中進化。

在未來幾年里，RoboChallenge也許會像當年的ImageNet一樣，成為推動一個時代加速的引擎。它不是一場比賽，而是一面鏡子，讓整個行業照見自己的真實能力。

而機器人世界的跑分時代，也終于要開始了。