markdown { "articleTitle": "RoboChallenge 开启具身智能真机评测新纪元，加速产业落地", "articleContent": "在人工智能领域持续深化的背景下，具身智能正迎来蓬勃发展。然而，算法在仿真环境中的出色表现，往往难以在真实物理世界中复现。为了解决这一难题，Dexmal原力灵机携手HuggingFace，于2025年10月15日推出了全球首个大规模、多任务的真机测试基准RoboChallenge，标志着具身智能正式迈入大规模、标准化真机评测时代。
真机测试的必要性与挑战
长期以来，具身智能的发展受到“仿真鸿沟”的困扰。仿真环境无法完全模拟真实世界的复杂性，导致算法在落地时面临诸多挑战。为了解决这一问题，RoboChallenge应运而生，旨在为具身智能模型提供一个公平、可复现、高精度的测试平台。RoboChallenge构建了业界领先的标准化机器人测试环境，集成了10台真实机器人，涵盖UR5、FrankaPanda等多种主流机型，并配备标准化的RGBD摄像头。研究者无需自行部署硬件，即可通过在线API获取数据并执行控制命令，从而消除因硬件差异导致的评测偏差。
Table30：重新定义机器人能力标尺
RoboChallenge推出的首套基准测试集Table30，在看似简单的桌面环境中，系统性地构建了30项日常情境任务，涵盖了VLA解决方案难点、机器人类型、任务场景与物体属性等多个维度。Table30任务列表深入考察了机器人核心能力，包括精确的3D定位、遮挡与多视角协同、时间依赖与多阶段记忆以及双臂协作与软体操作等。测试结果表明，即使是表现最优的开源VLA模型，也无法胜任所有任务，这验证了RoboChallenge基准测试的必要性。此外，Table30引入了多阶段进度评分系统，即使任务未完全成功，其过程中的有效进展也能被客观衡量。
“远程测试”：降低参与门槛，加速技术创新
RoboChallenge的另一大创新在于其“远程机器人”测试方法。通过云端化服务和标准化的API接口，研究者无需购买昂贵的机器人设备，即可在线测试和验证自己的算法模型。这种模式极大地降低了全球研究者的参与门槛，推动了研究重心从“硬件集成”回归“算法创新”。
构建可信赖的评测生态
为了确保评测的公平与可复现，RoboChallenge采用了视觉输入匹配方法，并公开所有任务的演示数据、测试中间结果与执行日志。平台致力于打造一个开放、透明、可信赖的评测生态，为具身智能领域的研究与发展提供坚实的基础。
产业趋势与未来展望
RoboChallenge的推出，有望从学术研究、产业落地与生态共建三个层面深刻影响具身智能领域的发展。它将加速科研创新，建立可信基准，并构建繁荣的开发者生态。随着移动操作平台、灵巧手等更多硬件的引入，以及动态环境适应、长期规划等更复杂测试任务的推出，RoboChallenge将持续推动技术向更高阶的通用智能迈进。你认为，在RoboChallenge的推动下，具身智能的未来会走向何方？ }
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