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你的模型真的会”举一反三”吗?RoboChallenge Table30 V2 正式发布,泛化时代开幕

Table30 V2将为全球具身智能研究者打造了一个精准的“泛化标尺”与公平、开放的真机竞技场

具身智能正站在一个关键的历史节点上。随着 VLA 与 WMA 模型爆发式增长,行业的核心痛点日益凸显:在单任务精调之外,具身智能模型是否真正具备通用泛化能力,还是仅仅陷入了单一任务的过拟合?

带着这一核心追问,RoboChallenge 正式发布 Table30 V2,它以面向下一代模型的大规模真机原生泛化评测为标准,从任务升级、评测升级到系统升级三个维度深度重构:通过引入更严苛的软体、工具使用及双臂协作任务,支持零样本与域外泛化测试,并实现3倍于往届的系统吞吐量。Table30 V2将为全球具身智能研究者打造了一个精准的“泛化标尺”与公平、开放的真机竞技场,同时其预览版将作为 RoboChallenge CVPR 2026 Workshop 竞赛的首秀上线发布。

一、 任务升级:直面真实世界的复杂性与灵巧性

具身智能的终极目标是处理现实世界中不可预知的复杂场景。Table30 V2 的第一个核心改进,就是重构了任务集。我们在原有基础上,新增了 18 个全新的双臂灵巧操作任务,配合保留的 12 个经典任务,构建了一个包含 30 个高难度任务的综合评估体系。为什么要如此扩展任务难度?因为泛化能力的缺失往往源于对“简单任务”的过度拟合。

  • 从硬到软的跨越:我们引入了对绳索、布料等软连续体物体的处理任务。这些物体形变无限、状态不固定,极大地挑战了模型的空间推理与自适应控制能力。
  • 工具与空间的深度交互:新增任务要求机器人能够准确使用工具,并理解复杂的工具-物体空间关系。这不仅是对精度控制的考验,更是对模型物理常识的一次深度摸底。
  • 双臂协作的必然性:在 Table30 V2 中,我们设计了大量需要双手高度协调的任务,要求模型在动态受限的环境下,实现高精度的同步控制。
  • 硬件升级,验证跨平台能力:引入了新一代移动双臂操纵平台 DOS-W1(具有三角尖端夹具),并与经典的 Aloha系统并存,不仅降低了整体硬件的准入门槛,更通过双机型并行的评测机制,严谨地验证了模型在不同硬件配置下的鲁棒性。

二、 评测升级:告别单点突破,迎接全维泛化

在具身智能领域,我们经常看到模型在单个任务上表现优异,却在稍换场景后即刻“翻车”。Table30 V2 通过重构学习与测试协议,彻底终结了“为了比赛而调参”的旧模式。

  • 全面转向“多任务”范式:Table30 V2 将全面支持多任务模型,杜绝为每个任务单独训练一个专用模型的“作弊式”优化。我们要求参评者提交具备通用理解能力的单一模型,这与构建通用具身大模型的行业大趋势高度一致。
  • 零样本(Zero-shot)测试的引入:这是本次升级的重头戏。我们引入了物体级和环境级两个层面的零样本测试。模型必须在未见过的物体、未见过的背景、甚至动态变化的干扰(如桌面高度微调)下,展示出其真正的理解力,而非单纯的记忆能力。

分层次的泛化矩阵(In-Domain vs. Out-of-Domain):从传统的域内评估,升级为包含域外(OOD)的高阶测试。我们不仅测试模型在预期之内的表现,更通过动态调整测试环境(如将桌面换成沙发等不可控变化),挑战模型的边界。这不再是一场简单的分数比拼,而是一次对模型“智能本质”的压力测试。

三、 系统升级:吞吐量提升 300%,打造快节奏反馈循环

对于算法迭代而言,速度就是生命线。为了让科研人员不再因为“等待评估结果”而浪费宝贵的算力,我们对整个底层基础设施进行了彻底的扩容与优化。

  • 300% 的吞吐量飞跃:通过大量增购主流机器人硬件,并优化调度算法,我们实现了系统吞吐能力的巨大提升。
  • 任务准备的“极速化”:我们放宽了像素级的严苛初始状态要求,转向更符合现实的“粗略对齐”,大幅降低了任务准备的空转时间,确保科研团队能够实时获取反馈,快速迭代模型。
  • “时间消耗”作为性能指标:我们在排行榜中新增了“完成时间(Time to Complete)”作为关键评分维度,倒逼研究者优化策略的执行效率,而非盲目堆叠推理时间来换取成功率。

诚邀报名:RoboChallenge CVPR 2026 Workshop 竞赛正式开启

Table30 V2 的发布,不仅是一个基准测试的诞生,更是一次对未来具身智能方向的指引。我们诚挚邀请全球科研团队、实验室及个人开发者,参与 RoboChallenge CVPR 2026 Workshop 竞赛。本次竞赛将作为 Table30 V2 预览版首秀,参赛者有机会在我们的真实机器人集群上验证自己的模型,与全球顶尖的具身智能算法同台竞技。

竞赛结束后,我们将持续面向全球研究者开放评测基础设施,让每一个有想法的团队都能在真实机器上验证自己的模型。泛化,是具身智能的下一座山峰。Table30 V2,邀你同攀。

详情敬请关注 RoboChallenge 官方渠道:https://robochallenge.cn/competition

 

*本文系量子位获授权刊载,观点仅为原作者所有。

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