當(dāng)機器人從實驗室走向真實場景，其能否穩(wěn)定完成復(fù)雜任務(wù)成為具身智能領(lǐng)域的關(guān)鍵爭議。近年來，基于數(shù)字孿生的仿真測試雖能低成本驗證算法，卻因物理建模失真、場景遷移困難等問題，始終無法真實反映機器人在現(xiàn)實環(huán)境中的魯棒性。為此，全球首個大規(guī)模、多任務(wù)的真實機器人操作基準(zhǔn)測試平臺RoboChallenge正式發(fā)布，通過統(tǒng)一硬件標(biāo)準(zhǔn)、創(chuàng)新評估機制與云端化服務(wù)，為機器人技術(shù)落地提供可復(fù)現(xiàn)的評測體系。

傳統(tǒng)機器人評測存在兩大瓶頸：任務(wù)設(shè)計單一與評價機制粗放。多數(shù)競賽僅設(shè)置3-5個孤立任務(wù)，且采用“成功/失敗”的二值化標(biāo)準(zhǔn)，既無法評估模型跨場景泛化能力，也難以捕捉執(zhí)行過程中的細(xì)節(jié)差異。例如，某模型可能在抓取任務(wù)中完成目標(biāo)，卻因路徑規(guī)劃低效或抗干擾能力弱，在實際應(yīng)用中頻繁出錯。RoboChallenge的創(chuàng)新在于將不確定性、統(tǒng)計性與多元性納入評測框架，通過端到端任務(wù)成功率與過程評分結(jié)合的方式，精確量化模型性能差異。

該平臺的硬件選型聚焦算法核心能力，首期采用UR5、Franka Panda等四款工業(yè)級機械臂作為標(biāo)準(zhǔn)化平臺。這些機型經(jīng)長期驗證，具備7×24小時持續(xù)運行能力，并支持多視角RGB與深度信息同步輸出。更突破性的是，RoboChallenge通過云端化服務(wù)構(gòu)建遠(yuǎn)程真機實驗室，用戶無需擁有實體機器人，僅需通過標(biāo)準(zhǔn)化API接口即可調(diào)用真機資源。其無容器化服務(wù)架構(gòu)允許用戶直接提交動作指令，所有觀測數(shù)據(jù)附帶毫秒級時間戳，確保多模型集成與復(fù)雜算法驗證的精準(zhǔn)性。

為降低技術(shù)門檻，平臺提出“視覺輸入匹配”方法：從演示數(shù)據(jù)中抽取參考圖像，實時疊加于測試畫面，測試人員通過調(diào)整物體位置使場景與參考圖像完全吻合，從而保證每次測試的初始狀態(tài)一致。雙向異步控制技術(shù)將動作指令提交與圖像獲取分離，用戶可自定義數(shù)據(jù)塊長度與動作持續(xù)時間，平臺實時反饋隊列狀態(tài)，兼顧安全性與便捷性。智能作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)則支持模型預(yù)加載與多任務(wù)并行管理，大幅提升評測效率。

作為評測體系的核心，Table30基準(zhǔn)測試集包含30個日常情境任務(wù)，覆蓋家庭、工作、廚房等場景，任務(wù)難度從基礎(chǔ)操作到復(fù)雜組合逐級遞增。例如，“插花”任務(wù)要求機器人精準(zhǔn)對位花枝與花瓶，“疊抹布”需處理軟體物體的形變問題，“開關(guān)水龍頭”則考驗力控精度。每個任務(wù)被細(xì)分為若干階段并分配進(jìn)度點，完成階段即可獲得相應(yīng)得分，即使未完全達(dá)成目標(biāo)，關(guān)鍵步驟的推進(jìn)也會被記錄。這種雙指標(biāo)體系（成功率+進(jìn)度得分）能更細(xì)致地刻畫模型表現(xiàn)，避免因單一標(biāo)準(zhǔn)掩蓋算法進(jìn)步。

在針對四種主流VLA模型的測試中，π0.5模型（經(jīng)微調(diào)）在所有分位點上均顯著優(yōu)于其他模型，但其時序理解與軟體物體操作能力仍存在短板。值得注意的是，該模型僅使用約50個示范樣本并采用混合任務(wù)訓(xùn)練，部分任務(wù)表現(xiàn)甚至超越單任務(wù)微調(diào)版本，證明Table30的任務(wù)集難度分布均衡，能有效區(qū)分模型性能差異。

RoboChallenge的開放策略進(jìn)一步推動技術(shù)共享。用戶可從Hugging Face平臺下載任務(wù)示范數(shù)據(jù)集，通過工具腳本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式后開展訓(xùn)練。平臺提供框架代碼演示“觀察-推理-停止”的完整交互邏輯，并配套模擬測試功能，確保模型在提交前能正常運行。評估結(jié)果發(fā)布后，研究者可通過專用查看器分析機器日志與視頻，對評分存疑者可申請重新計算。這種透明化機制避免了“黑箱式”評測，促進(jìn)社區(qū)內(nèi)的公平競爭。

目前，RoboChallenge已建立標(biāo)準(zhǔn)化提交流程：用戶選擇通用型或微調(diào)型訓(xùn)練模式，通用型需用提示詞區(qū)分任務(wù)并開展多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練，微調(diào)型則無特殊限制。提交時需注明密鑰、任務(wù)集及模型名稱，多任務(wù)提交將按通用模型處理。評估請求進(jìn)入人工調(diào)度隊列后，因場景布置需數(shù)小時至數(shù)日完成，結(jié)果默認(rèn)公開以促進(jìn)交流。

該平臺的長期目標(biāo)不僅是提供評測工具，更致力于構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)。未來，RoboChallenge計劃引入移動機器人、靈巧操作裝置等更多硬件平臺，拓展跨場景任務(wù)測試能力；評測維度將從視覺-動作協(xié)調(diào)延伸至多模態(tài)感知、人機協(xié)作等方向，并推出動態(tài)環(huán)境適應(yīng)、長期規(guī)劃等更具挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)測試。通過舉辦挑戰(zhàn)賽、研討會與數(shù)據(jù)共享活動，平臺將鼓勵研究者參與任務(wù)設(shè)計與優(yōu)化，共同破解具身智能的核心難題。