具身模型在榜單里卷起來了。

作者丨劉欣

編輯丨馬曉寧 高景輝

當下的具身智能行業(yè)可謂陷入了“Demo”的怪圈，大家驚呼于視頻內(nèi)機器人的流暢操作，但視頻中的機器人卻又在現(xiàn)實世界中頻繁失誤。

這種虛假繁榮的背后，其實是行業(yè)長期缺乏真實場景驗證、評測標準模糊等問題。機器人從實驗室走到現(xiàn)實世界，始終被仿真到現(xiàn)實世界等難題所制約。

模擬器的評估無法完美復現(xiàn)真實世界中的物理擾動、環(huán)境變異等關(guān)鍵因素，在此背景下，2025年10月原力靈機Dexmal與Hugging Face聯(lián)合推出了全球首個具身智能大規(guī)模評測平臺——RoboChallenge。

緊隨其后，原力靈機又與Hugging Face聯(lián)合智源研究院、智元機器人、Qwen、星海圖、自變量、清華大學、西安交通大學及GOSIM等機構(gòu)，于2025年11月20日正式成立RoboChallenge組委會。

2026年1月11日，RoboChallenge榜單更新，前三名依次為Spirit v1.5、pi0.5、WALL-OSS。其中，Spirit v1.5是出自中國千尋智能自研的模型，而WALL-OSS則是自變量機器人的全自研開源操作大模型。

這個榜單釋放出了一個重磅信號：中國自主研發(fā)的具身智能模型，已具備與國外頂級模型同臺對打的實力，甚至還打贏了。

不過，作為推出還沒多久的新興評測平臺，尚處發(fā)展完善階段，網(wǎng)絡(luò)上的態(tài)度也充滿爭議，所以AI科技評論打算從技術(shù)和核心設(shè)計的角度，對RoboChallenge進行深度拆解與解讀。

01
RoboChallenge系統(tǒng)核心設(shè)計

在具身智能領(lǐng)域，真機評測的標準化與公平性?期以來一直是制約技術(shù)橫向?qū)Ρ鹊年P(guān)鍵瓶頸。而缺乏統(tǒng)一的評測標尺，更讓不同團隊的技術(shù)成果難以形成有效對比，嚴重影響了行業(yè)迭代效率。

但提供機器人在線服務(wù)并非表面看上去那么簡單，首要問題是如何向提交算法的用戶開放機器人訪問權(quán)限。

原力靈機最開始考慮了三種主要的模式，分別是模型級提交、系統(tǒng)級提交、模型API調(diào)用，但這三種模式最后都沒有采用，原因在于：

? 計算兼容性：提交模型并使其在其他環(huán)境中正確運行極為復雜。軟件棧和硬件配置難以匹配，除非提供完全訪問權(quán)限，否則幾乎無法調(diào)試。

? 靈活性：原力靈機不希望將用戶限制在以往系統(tǒng)中默認的 “觀測 - 動作” 映射所隱含的 “暫停 - 推理” 控制模式中。

? 可訪問性：并非所有人都擁有公網(wǎng)IP，尤其是在網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換（NAT）主導的現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中。

于是，原力靈機采用 “遠程機器人” 交互范式，摒棄傳統(tǒng)模型提交、Docker鏡像部署等方案，讓用戶無需上傳模型文件或推理代碼，通過標準化低層級API即可實現(xiàn)全異步交互。

不同于仿真測試，RoboChallenge擁有UR5、Franka、ARX5、ALOHA等主流機型在內(nèi)的20臺真機測試集群，對這些機器人的選擇上，還有幾條準則：耐用性、普及性、安全性以及性能良好。

所有機器人均搭載Intel RealSense深度相機，包含俯視工作區(qū)域的主相機、機械臂末端的腕部相機及單臂設(shè)備專用的側(cè)面相機，為VLA模型提供多視角觀測數(shù)據(jù)。

前期的準備完善后，RoboChallenge又發(fā)現(xiàn)測試中的各種因素會導致最后的結(jié)果巨大，難以成為客觀、公正的測評體系。因此，需要一套規(guī)范的方法來控制測試中的各種因素。

首先，對于測試人員導致的差異，RoboChallenge對有經(jīng)驗、無經(jīng)驗、適應(yīng)性的測試人員進行了測試，發(fā)現(xiàn)了一種 “最佳區(qū)域效應(yīng)”（Sweet-spot Effect），如下圖所示，存在特定的物體位置組合，在這些位置上任務(wù)更有可能成功。根據(jù)這些經(jīng)驗，RoboChallenge設(shè)計出了更完善的評估協(xié)議，特別是更穩(wěn)定的物體重置方法。

RoboChallenge還對環(huán)境中的各種因素進行了研究，比如光照條件，但進行的概念驗證實驗發(fā)現(xiàn)，背景或環(huán)境的變化不會對測試結(jié)果產(chǎn)生太大影響。

02
Table30基準測試集

Table30基準測試集包含30項圍繞固定工作臺執(zhí)行的任務(wù)，涵蓋家庭、廚房、辦公、校園等多元場景，任務(wù)類型包括物體整理、機械操作、分類分揀、軟體處理等，全面覆蓋了VLA模型的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。

這些任務(wù)衡量了通用機器人控制算法應(yīng)具備的多種能力，乍看下來很簡單，但即使是最先進的基礎(chǔ)模型也無法達到較高的總體成功率。

任務(wù)的選擇也不是毫無根據(jù)的，主要遵循難度覆蓋全面、算法挑戰(zhàn)覆蓋全面、貼近現(xiàn)實生活以及簡潔性這四個原則。

RoboChallenge認為，基準測試集是衡量通用機器人技術(shù)方法的必要測試。并且，隨著評估數(shù)據(jù)的積累可以發(fā)現(xiàn)更多趨勢：

首先是，模型的單任務(wù)與多任務(wù)模型的能力差距顯著。

RoboChallenge的評測區(qū)分了單任務(wù)模型和多任務(wù)模型，單任務(wù)模型是對特定任務(wù)進行優(yōu)化，多任務(wù)模型能夠使適配不同類型的任務(wù)，泛化能力較好。

對比同一基座模型在單任務(wù)與多任務(wù)設(shè)定下的表現(xiàn)，pi0.5的多任務(wù)模型成功率相較于單任務(wù)模型下滑了25%。這一數(shù)據(jù)變相印證了模型需要提高多任務(wù)泛化能力。

至于如何平衡“單項精準度”與“多任務(wù)適配性”，這或許將會成為通往通用具身智能的關(guān)鍵課題。

其次，任務(wù)難度梯隊清晰，部分任務(wù)成行業(yè)共性難題。

Table30的每一個任務(wù)都是賦予了機型、構(gòu)型、能力類型這三個維度，共15個標簽。

通過對頭部模型成功率的分布，可以將30個標準化任務(wù)分為三個不同能力梯隊。

第一梯隊是hello world級任務(wù)，這類人任務(wù)對于頭部模型而言沒有任何難度。第二梯隊是簡單的任務(wù)，對于頭部模型比較友好，難度較低。而第三梯隊則是特定模型的特長，此類任務(wù)呈現(xiàn)極端的兩級分化。

更值得關(guān)注的是，有部分任務(wù)呈現(xiàn)“零突破”的困境——所有參測模型成功率均為0%，典型案例包括“做素三明治”“給盆栽澆水”等任務(wù)：

復盤任務(wù)后發(fā)現(xiàn)，“做素三明治”任務(wù)的核心難點在于時序性，做三明治需要按照嚴格的順序來做，模型往往在第一步就容易出現(xiàn)數(shù)量錯誤和失敗，所以容錯率極低，一步錯步步錯。

“給盆栽澆水”任務(wù)則暴露了模型的時序依賴缺失問題，長程任務(wù)要求模型維持對歷史狀態(tài)的記憶。一旦中間階段出現(xiàn)狀態(tài)丟失，模型就會陷入邏輯混亂，產(chǎn)生類似“幻覺”的隨機動作。

此外，整理書籍、疊抹布、排列紙杯等任務(wù)，也成為參測模型的高頻失敗場景。

除了Table30測試集中的30項任務(wù)，RoboChallenge指出，當前具身智能領(lǐng)域典型的“卡脖子”任務(wù)可以從靈巧性、泛化性、智能以及性能這四個維度梳理。靈巧性是指輸出不同的動作、駕馭不同的身體；泛化性是指即使測評對象不同也能成功；智能是面對沒做過的任務(wù)也能嘗試做成功；性能是指機器人的效率。

總的來說，這些失敗案例共同指向一個核心結(jié)論：當前VLA模型仍未突破“感知-理解-決策-執(zhí)行”的全閉環(huán)協(xié)同難題，距離真實場景的規(guī)?；瘧?yīng)用仍有較大差距。

可見，當下的VLA參測模型仍然存在一些本質(zhì)上難以解決的因素，現(xiàn)有模型還有巨大的提升空間。

03
落地效果良好

RoboChallenge的報告中指出，平臺用戶注冊數(shù)與評測提交量在過去三個月呈指數(shù)級增長。并且活躍用戶區(qū)域也不僅限于中國開發(fā)者，美國、新加坡等地的開發(fā)者正在逐漸涌入。

平臺累計執(zhí)行的真機測試總數(shù)甚至超過了4萬次，單日真機測試峰值達到834次，Table30測試集在Hugging Face平臺上的累計下載量已達17k次。

從上述前期的準備和后期的效果上來看，RoboChallenge的確精準衡量了VLA模型在真實場景中的綜合能力，為市場提供了一個較為客觀的評測標尺。

同時，也讓業(yè)內(nèi)人士發(fā)現(xiàn)，VLA模型仍在攻克人類的本能級操作，參測模型雖具備較強的指令語義理解能力，但在精細操作任務(wù)中成功率不高。

而這些尚未解決的技術(shù)難題，也正是模型未來的核心發(fā)展方向。而當當前的技術(shù)難題被模型完美解決后，平臺未來將設(shè)計出更有區(qū)分度的Benchmark，持續(xù)引領(lǐng)模型技術(shù)迭代。

基于良好的發(fā)展基礎(chǔ)，RoboChallenge進一步釋放開放協(xié)作的信號，明確表示希望能吸引更多研究機構(gòu)、科技企業(yè)、初創(chuàng)團隊及高校力量加入。

RoboChallenge的早期發(fā)起人之一范浩強在回憶建立RoboChallenge的心路歷程時，也迫切地表示想弄出下一個Benchmark，涵蓋更多更難的任務(wù)，更長程的、更廣泛的任務(wù)，而打造有價值的真實任務(wù)、向真實場景靠攏，也是RoboChallenge 2026年的核心發(fā)展方向。他還真誠地向全社會喊話，希望大家加入他們的社區(qū)一起討論、一起分享。

未來，隨著更多新鮮任務(wù)場景的注入、創(chuàng)新評估方法的融合及基準測試集的持續(xù)迭代，或許能揭示具身智能模型更多的特性和不足，推動具身智能模型向更通用、更實用的方向穩(wěn)步發(fā)展。

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