当机器人从实验室走向真实场景，其能否稳定完成复杂任务成为具身智能领域的关键争议。近年来，基于数字孪生的仿真测试虽能低成本验证算法，却因物理建模失真、场景迁移困难等问题，始终无法真实反映机器人在现实环境中的鲁棒性。为此，全球首个大规模、多任务的真实机器人操作基准测试平台RoboChallenge正式发布，通过统一硬件标准、创新评估机制与云端化服务，为机器人技术落地提供可复现的评测体系。
传统机器人评测存在两大瓶颈：任务设计单一与评价机制粗放。多数竞赛仅设置3-5个孤立任务，且采用“成功/失败”的二值化标准，既无法评估模型跨场景泛化能力，也难以捕捉执行过程中的细节差异。例如，某模型可能在抓取任务中完成目标，却因路径规划低效或抗干扰能力弱，在实际应用中频繁出错。RoboChallenge的创新在于将不确定性、统计性与多元性纳入评测框架，通过端到端任务成功率与过程评分结合的方式，精确量化模型性能差异。
该平台的硬件选型聚焦算法核心能力，首期采用UR5、Franka Panda等四款工业级机械臂作为标准化平台。这些机型经长期验证，具备7×24小时持续运行能力，并支持多视角RGB与深度信息同步输出。更突破性的是，RoboChallenge通过云端化服务构建远程真机实验室，用户无需拥有实体机器人，仅需通过标准化API接口即可调用真机资源。其无容器化服务架构允许用户直接提交动作指令，所有观测数据附带毫秒级时间戳，确保多模型集成与复杂算法验证的精准性。
为降低技术门槛，平台提出“视觉输入匹配”方法：从演示数据中抽取参考图像，实时叠加于测试画面，测试人员通过调整物体位置使场景与参考图像完全吻合，从而保证每次测试的初始状态一致。双向异步控制技术将动作指令提交与图像获取分离，用户可自定义数据块长度与动作持续时间，平台实时反馈队列状态，兼顾安全性与便捷性。智能作业调度系统则支持模型预加载与多任务并行管理，大幅提升评测效率。
作为评测体系的核心，Table30基准测试集包含30个日常情境任务，覆盖家庭、工作、厨房等场景，任务难度从基础操作到复杂组合逐级递增。例如，“插花”任务要求机器人精准对位花枝与花瓶，“叠抹布”需处理软体物体的形变问题，“开关水龙头”则考验力控精度。每个任务被细分为若干阶段并分配进度点，完成阶段即可获得相应得分，即使未完全达成目标，关键步骤的推进也会被记录。这种双指标体系（成功率+进度得分）能更细致地刻画模型表现，避免因单一标准掩盖算法进步。
在针对四种主流VLA模型的测试中，π0.5模型（经微调）在所有分位点上均显著优于其他模型，但其时序理解与软体物体操作能力仍存在短板。值得注意的是，该模型仅使用约50个示范样本并采用混合任务训练，部分任务表现甚至超越单任务微调版本，证明Table30的任务集难度分布均衡，能有效区分模型性能差异。
RoboChallenge的开放策略进一步推动技术共享。用户可从Hugging Face平台下载任务示范数据集，通过工具脚本转换为统一格式后开展训练。平台提供框架代码演示“观察-推理-停止”的完整交互逻辑，并配套模拟测试功能，确保模型在提交前能正常运行。评估结果发布后，研究者可通过专用查看器分析机器日志与视频，对评分存疑者可申请重新计算。这种透明化机制避免了“黑箱式”评测，促进社区内的公平竞争。
目前，RoboChallenge已建立标准化提交流程：用户选择通用型或微调型训练模式，通用型需用提示词区分任务并开展多任务联合训练，微调型则无特殊限制。提交时需注明密钥、任务集及模型名称，多任务提交将按通用模型处理。评估请求进入人工调度队列后，因场景布置需数小时至数日完成，结果默认公开以促进交流。
该平台的长期目标不仅是提供评测工具，更致力于构建协同创新社区。未来，RoboChallenge计划引入移动机器人、灵巧操作装置等更多硬件平台，拓展跨场景任务测试能力；评测维度将从视觉-动作协调延伸至多模态感知、人机协作等方向，并推出动态环境适应、长期规划等更具挑战性的基准测试。通过举办挑战赛、研讨会与数据共享活动，平台将鼓励研究者参与任务设计与优化，共同破解具身智能的核心难题。
