RoboTwin原班團隊再下場，構建具身評測珠峰

通用機器人，真的快來了嗎？

過去一年，VLA、機器人基礎模型、世界模型接連成為具身智能領域的關鍵詞。各類 demo 中，機器人已經可以疊碗、插管、倒水、整理桌面，看起來正在從「聽懂人話」走向「動手干活」。

但一個更關鍵的問題仍然懸而未決：這些模型到底強在哪里？是在仿真環境中表現較好，還是在真實世界中也同樣穩定？它們能完成單個動作，還是能把一整套任務穩定做完？

曾推出 RoboTwin 系列基準的團隊發布了RoboDojo，一套統一覆蓋仿真與真實機器人操作的具身智能評測體系。它包含42 個仿真任務、18 個真實機器人任務，并將30 個代表性機器人策略放到同一套標準下比較。

評測結果顯示：在仿真環境中，當前表現最好的通用機器人策略平均成功率為8.80%；在真實世界中，頭部模型的平均成功率為12.8%。作為對照，人類專家在仿真中的成功率為76.03%，真實世界任務則達到100%

這說明，當前的機器人基礎模型已經取得一定進展，但距離可靠、可復現的通用操作能力，仍有較大提升空間。

• 論文標題：RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies
• 項目主頁：https://robodojo-benchmark.com/
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2607.04434
• Leaderboard：https://robodojo-benchmark.com/LeaderBoard
• Benchmark 代碼：https://github.com/RoboDojo-Benchmark/RoboDojo
• XPolicyLab 代碼：https://github.com/XPolicyLab/XPolicyLab

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/J4LWa0m6tMgChf0awSu6hg

RoboDojo 項目介紹視頻。

RoboDojo：

給具身智能出一套「綜合卷」

RoboDojo 的核心并非簡單堆任務數量，而是把機器人操作拆成五類更接近真實場景的能力維度：

• 泛化能力：模型能否適應新背景、新光照、新物體和雜亂場景。
• 記憶能力：模型能否記住之前看到的信息，并在后續動作中用上。
• 精細操作：模型能否完成插入、對齊、接觸等高精度動作。
• 長程執行：模型能否連續完成多個互相依賴的步驟。
• 開放語義理解：模型能否理解未見過的語言指令，并轉化為動作。

這些任務遠非傳統 pick-and-place 的簡單變體。泛化任務中，桌面雜物數量、物體外觀、背景與光照都會變化；記憶任務里，機器人需要記住傳送帶上曾出現又消失的目標；長程任務中，拿起、移動、對齊、放置任何一步出錯，都會導致最終失敗。

RoboDojo 仿真任務總覽

這也是具身智能與純視覺、純語言任務的一個主要差異：在物理世界中，小的誤差也可能導致任務失敗。

從仿真到真機，也是評測的重要一環

RoboDojo 沒有停留在仿真環境。團隊設計了18 個真實世界任務，覆蓋ARX X5PiperPiper X三種雙臂機器人平臺，每個平臺各 6 個任務，包括制作食物、插管、插充電器、疊碗、掛杯子、清掃積木、給物體分類、把物品裝進背包等。

RoboDojo Real-World Benchmark：18 個任務覆蓋 3 種機器人平臺

真實機器人操作任務示例

這些任務聽起來日常，但對機器人來說仍具挑戰性。真實世界會引入相機噪聲、標定誤差、機械臂延遲、夾爪打滑、接觸不穩定、物體初始位置偏差等因素，一個在仿真中表現穩定的策略，遷移到真機上后可能出現性能下降。

為提高真機評測的可比性和可復現性，RoboDojo-RealEval 統一了硬件配置、工作空間布局、光照條件、場景復位流程、評測協議和部署接口。每個 trial 由評審雙盲打分，既看最終結果，也看中間步驟完成情況。

RoboDojo-RealEval 標準化評測平臺

這使得它更接近一套標準化評測流程，而不僅是個案展示。

榜單結果：頭部模型與人類專家仍有差距

在仿真榜單中，團隊評測了 30 個代表性機器人操作策略，包括Hy-Embodied-0.5-VLASpatial Forcingπ0.5X-VLAGR00T-N1.7π0OpenVLA-OFT等。

排名第一的是Hy-Embodied-0.5-VLA，平均分，平均成功率8.80%。雖然領先其他模型，但與人類專家76.03%的仿真成功率相比，仍有較大差距。

仿真榜單：Hy-Embodied-0。5-VLA 暫列第一，平均成功率 8。80%

真實世界榜單中，π0.5排名靠前，總體成功率為12.8%，平均分為22.9。InternVLA-A1、GalaxeaVLA、Xiaomi-Robotics-0、X-VLA 等模型也進入頭部區間，但整體成功率仍處于相對較低的水平。

真實世界榜單：π0。5 暫列第一，總體成功率 12。8%

在開放語義任務上，結果同樣值得關注：當前表現最好的模型，在 Open 任務上的成功率約為1.67%

這表明，當前機器人模型已經具備一定操作能力，但在穩定性和任務完整度上仍有提升空間。它們往往能夠完成部分步驟，但在對齊、插入、放置、恢復等關鍵環節仍容易出現失誤。

RoboDojo 將排行榜可視化為一座「具身珠峰」

為什么單個 demo 不足以反映通用能力？

RoboDojo 的結果表明，機器人基礎模型的能力增長并不均衡。有的模型視覺識別更強，有的動作執行更順，有的長程任務能推進更多步驟。

而通用機器人通常需要在多個維度上同時表現穩定 —— 既要理解環境，也要記住關鍵信息；既要規劃合理，也要執行準確；既要處理熟悉任務，也要理解開放指令；既要在仿真中跑通，也要在真實機械臂上穩定運行。

因此，單個任務、固定環境或經過篩選的成功片段，往往不足以全面反映模型是否可靠、是否具備泛化能力、是否適合實際部署。

RoboDojo 的價值在于，它把這些差異放到同一張榜單中比較，使不同模型在記憶、泛化、動作精度、長程執行和真機遷移等維度上的表現更加可見。

不只是評測，也是基礎設施

除 benchmark 本身，RoboDojo 還提供兩項關鍵基礎設施。

異構并行仿真。傳統仿真并行往往復制同一場景、只改變初始狀態；RoboDojo 支持不同任務、不同物體、不同布局同時運行，顯著提升評測效率。

XPolicyLab。統一接入層，處理不同機器人策略之間的數據格式、預處理流程、訓練腳本、動作表示和部署環境差異。不同模型只要接入統一的 observation-action 接口，即可在 RoboDojo 仿真環境和 RoboDojo-RealEval 真機平臺上運行。

這讓 RoboDojo 不只是一次性論文基準，而更像一個可持續更新的具身智能競技場：模型可以持續上榜，任務可以繼續擴展，真實機器人評測也可以遠程接入。

RoboDojo 后續計劃擴展至靈巧操作、人形全身操作、觸覺操作和移動操作

具身智能需要更統一的評測標準

過去，機器人領域的發展常常由 demo 推動。一個模型完成幾個任務，容易讓人產生通用機器人即將成熟的印象。

RoboDojo 的評測結果則提供了一個更完整的參照：當前模型確實在持續進步，但距離可靠、泛化、可部署的通用機器人操作，整體仍有差距。

從研究角度看，這樣的基準有助于把問題描述得更清楚。通用機器人并不只是會抓取物體，或只會執行一句指令，而是需要在復雜、變化、帶噪聲的真實環境中，把感知、記憶、規劃、控制和糾錯串聯起來，形成穩定閉環。

RoboDojo 提供了一套可重復使用的評測框架，為后續模型迭代和能力對比提供了共同參照。