近日，一项名为“RoboChallenge”的基准测试平台正式发布，由专注大模型与机器人深度融合的具身智能新势力Dexmal原力灵机联合全球最大AI开源平台之一Hugging Face推出，成为全球首个大规模、多任务的真实物理机器人算法评测平台。
RoboChallenge通过集成多款主流机器人（UR5、Franka Panda、Aloha、ARX-5）实现远程评测，为研究社区提供大规模、标准化、可复现的测试环境。
- 系统架构设计：集成经过工业验证的机器人硬件，每台均配备 2–3 台 RGB-D 相机，并部署统一软件栈实现机器人与视觉系统的高可靠性联动；所有系统均通过数月真实任务测试，确保长时间稳定运行。
- 基准任务设计：采用端到端任务成功率与过程评分相结合的评估机制；测试集所有任务均提供约 1000 条演示数据，并已完成基线模型的任务级微调。
- 开放与可扩展：面向社区开放，支持用户基于公开演示数据微调自有策略并参与评测；发布任务中间数据与评测结果，推动建立透明、公平的算法评估标准。
基准测试方法：
RoboChallenge 创新性地提出「视觉输入匹配」（visual inputs reproduction）方法：从演示数据中抽取参考图像，并实时叠加于测试画面。测试人员通过调整物体位置使实时场景与参考图像完全吻合，确保每次测试的初始状态一致。该方法不仅降低了测试人员的技术门槛，其稳定性甚至优于依赖经验人员的传统模式，为大规模评测提供了可扩展的解决方案。
机器人选型：
为精准评估 VLA 算法核心能力，RoboChallenge 首期采用配备夹爪的机械臂作为标准化平台，未来会支持更多执行器类型。在感知方面，传感方案同步输出多视角 RGB 与对齐深度信息，以利于二维识别与三维推理需求，将来计划集成力控或触觉传感器。
机器人选型坚持高可靠性与学术通用性原则，最终在第一个测试集中集成 UR5、Franka Panda、COBOT Magic Aloha 及 ARX-5 四类主流机型，确保系统具备 7×24 小时持续运行能力，为社区提供稳定可复现的基准评测服务。
远程机器人测试：
RoboChallenge 通过创新的「远程机器人」方法，为学术界和产业界提供高精度、易用、免费的在线机器人测试服务。该平台最大的特点之一是以云端化服务突破机器人测试的硬件资源限制，实现「没有机器人，一样做实验」的效果，为具身智能研究提供高效、可靠的算法验证环境。
- 无容器化服务架构：系统采用标准化 API 接口，用户无需提交 Docker 镜像或模型文件即可直接调用；所有观测数据（RGB 图像、深度信息、本体感知）均提供毫秒级时间戳，支持复杂的时间对齐策略与多模型集成。
- 双向异步控制机制：通过 http API 实现动作指令的异步提交与图像获取的分离处理；系统支持自定义数据块长度与动作持续时间，并提供实时队列状态反馈，确保控制指令的精准同步，用户无需暴露本地接口即可完成全流程测试。
- 智能作业调度系统：给用户提供任务调度状态接口，使其可以提前预估运行时，支持模型预加载与多任务并行管理，大幅提升测试效率。
-
广告合作
-
QQ群号：4114653
