18家具身顶尖势力集结，RoboChallenge 打造全球最大具身模型竞技场

背景：机器人领域的“全球统考”

RoboChallenge 被誉为机器人界的“全球统考”，是一个开放式基准测试平台，旨在通过真实场景的远程真机评测，推动具身智能模型的发展。该平台整合了多款主流机器人设备，如 UR5、Franka Panda、Aloha、ARX-5 和 DOS-W1 等，并首创大规模远程评测机制，使全球团队能够在统一标准下进行技术比拼。

• 该评测机制摆脱了传统仿真测试的局限性，强调真实物理环境中的操作能力。
• RoboChallenge 持续吸引全球最顶尖的具身智能研发团队参与，推动技术标准的建立。

参赛亮点：中国团队强势崛起

在今年的 RoboChallenge 中，中国团队展现出强劲的竞争力。
自变量机器人推出的开源具身智能基座模型 WALL-OSS，以 46.43 分 的成绩位列全球第二，超越了美国团队的 pi0。该模型采用 共享注意力+专家分流架构，支持多任务操作，展现出高效的决策与执行能力。

• 支持多任务操作
• 采用共享注意力机制 + 专家分流架构
• 开源特性推动行业共同进步

同时，另一家中国创业公司 千寻智能，凭借其自研的 Spirit v1.5 VLA 模型，以总分 66.09、任务成功率 50.33% 的优异表现，成为榜单上的耀眼明星，进一步证明中国在具身智能领域的快速崛起。

平台机制：远程真机评测打破边界

RoboChallenge 的核心创新在于其 大规模远程真机评测机制。传统机器人测试多依赖仿真环境，但 RoboChallenge 强调在真实机器人上执行任务，确保技术落地能力。

• 支持多类型机器人接入，包括工业机械臂和移动平台
• 所有评测任务均通过远程操作完成，数据统一采集、评分
• 强调模型泛化能力与硬件适配性，推动通用具身智能发展

这种评测机制不仅考验模型的算法性能，也测试其对真实物理环境的适应能力，是具身智能领域最接近实际应用的测试方式。

技术趋势：开源与标准化推动行业协同

此次赛事中，多个团队选择开源其基础模型，例如自变量机器人的 WALL-OSS，这种做法促进了技术共享与快速迭代。

• 开源模型降低研发门槛，助力中小企业和学术机构快速进入赛道
• 基座模型+专家微调的架构成为主流趋势
• 评测标准逐步统一，形成可复制的技术进化路径

随着评测机制和模型架构的标准化，全球具身智能正从“各自为战”转向“协同进化”，为通用机器人技术的突破打下基础。

行业影响：加速迈向通用机器人时代

RoboChallenge 汇聚了来自中国、美国、欧洲等地的 18 家顶尖团队，标志着具身智能进入全球协作与竞争并行的新阶段。

• 中国团队在榜单中表现突出，显示出政策与产业协同的优势
• 评测结果直接反映模型在真实任务中的表现，为商业化落地提供参考
• 平台成为检验通用具身智能模型的“试金石”，推动机器人从单一功能向多功能演进

此次集结不仅是技术比拼，更是全球机器人产业迈向标准化、开源化和通用化的重要一步，为未来机器人进入家庭、工业、服务等多个领域奠定坚实基础。