Hugging Face 等联合推出 RoboColosseum 机器人评测计划
11 月 4 日,由 Hugging Face、BitRobot Network、EAIC 及新加坡国立大学 MAGIC 实验室等机构联合发起的开放机器人评测计划 RoboColosseum 正式上线。该计划针对业内「trust me bro benchmarks」的痛点,主张「真实硬件上的基准 > 幻灯片上的基准」,定位为物理 AI 的全球试验场,让各实验室的策略模型在真实环境同台竞技。
已确认
- 资源规模:可接入 100+ 台真实机器人,包括 Unitree G1、LeRobot SO-101、YAM、Franka 等;Unitree G1 为 humanoid 基准类别的主力本体,宇树已宣布支持该计划,Earth Rover Mini+ 车队也宣布加入
- 覆盖 140+ 个真实场景,包括家庭、餐厅等 in-the-wild 环境
- 基准规模达 20,000+ 次评测运行,并向研究者免费提供 10,000 小时评测时长:提交策略后,由团队在真实环境中用真机运行测试
- 所有 rollout 结果(包括失败案例)全部公开
- Hugging Face 发布的基准实测显示:通用机器人策略跨本体一致性较弱;另有转述提及 MolmoAct 2 实测排名仅次于 GPT-6 Astra
- 该基准由 NUS、华盛顿大学、Stanford、Hugging Face、BitRobot 等机构联合发布;LeRobot 团队参与协作,Hugging Face CEO Clem Delangue 公开致谢 LeRobot 等开源贡献者
为什么重要
- 真机大规模评测成本高,免费 1 万小时额度显著降低研究团队的验证门槛
- 失败结果全公开的透明机制,为具身智能策略提供可对比、可复现的标准化评估路径,回应行业对自报基准缺乏公信力的质疑
- 跨本体一致性弱的实测发现,为通用机器人策略的泛化能力敲响警钟
2026-11-04 ~ 2026-11-05 · 29 条相关
一手来源
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