很多做具身的同学一直苦于没有真机做测试，实验室能搞一台真机太不容易，成本高，调试起来麻 烦。到论文实验环节的时候还要和其它真机平台对比，总是受限。如果能有一个多真机多任务的验 证平台就好了， 近日，具身智能公司Dexmal原力灵机和Hugging Face共同发起的RoboChallenge彻 底打通了这一卡点，官网提供了 4 种主流机器人（包含UR5、Franka Panda、COBOT Magic Aloha、ARX-5等本体）和30 个多样化任务供大家测试自己的VLA模型，面向全球研究人员免费开 放。 （一）具身领域缺乏真实开放的评测基准 近两年，具身智能领域获得了飞速的发展，各种算法层出不穷，且已在机器人任务中初见成效。从 简单的拾取放置到复杂的双臂协同操作，VLA 模型正逐步向通用机器人控制迈进。 但真机测试的缺 失与现有评测体系的局限，已成为限制该领域发展的一大卡点，很多具身方向的研究人员和个人开 发者都向具身智能之心反应过这个问题。 当前主流的具身仿真评测benchmark（Calvin、Libero 等）主要依赖仿真环境，这些平台虽能实现快 速迭代，但一直面临sim2real的问题，模拟器中表 ...

官网：https://robochallenge.ai 全球首个大规模多任务的真机基准测试平台 机器人正逐步融入现实世界，但目前仍缺乏统一、开放且可复现的基准测试方法，难以衡量技术进展或公平比较不同方法的优劣。改变这一现状需要构建一个大 规模多任务的具身智能真机测试集，使得研发人员在统一环境中验证对比机器人算法，实现从基础任务到复杂现实应用场景的全面覆盖。 论文：https://robochallenge.ai/robochallenge_techreport.pdf GitHub：https://github.com/RoboChallenge/RoboChallengeInference Hugging Face：https://huggingface.co/RoboChallengeAI 机器之心发布 机器之心编辑部 近日， RoboChallenge 重磅推出！这是 全球首个大规模、多任务的在真实物理环境中由真实机器人执行操作任务的基准测试。 通过科学的评估体系构建一个开放、公正、可复现的「真实考场」，克服真实环境下的性能验证、标准化测试条件、公开可访问测试平台等关键挑战， RoboChallenge ...