伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab人形移动操作测评框架
伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab，这是一个面向人形机器人移动操作的统一测评框架，覆盖五类家庭空间、13个场景实例和234项任务，以宇树G1和Dex3灵巧手为统一测试本体。
#Evaluations and benchmarks
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7272
arXiv cs.ROAI 评分6262 研究审计短片段相机位姿基准：ATE 对齐使匀速直线轨迹优于多数模型
Xinyi Shi 的论文指出，在 Sintel 协议下，一条不含图像的匀速直线轨迹的平均 ATE 低于 11 个近期模型中的 10 个，也低于 110 个已发表方法中的 85 个。
arXiv cs.ROAI 评分4646 留出法自验证无法证明摄影测量重建的精度
在10组GNSS参考航拍、ETH3D、EuRoC及30个IMC 2025场景上测试表明，标准留出法自验证得分饱和：40次抽稀重建中均为1.00，而同一航拍内相机位置误差相差可达5.9倍，对226台相机仅1台在5米内的损坏模型仍给1.00。改用已验证匹配的对应关系后，18次损坏运行中14次得分低于0.95，标准形式仅4次。该测试无法发现所有重建都重复的误差，也不能替代检查点。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ManiTaskGen：为任意场景自动生成移动操作任务的系统
ManiTaskGen 是一个可为任意给定场景自动生成全面、多样且可行的移动操作任务的系统，任务同时包含过程式具体指令（如把物体从 X 移到 Y）和结果式抽象指令（如表清空）。作者在仿真和真实场景中验证了生成任务的有效性与多样性，并用这些任务自动构建基准，通过接地技能接口评测基于现有视觉语言模型（VLM）的智能体的高层具身决策，还提出一种利用这些任务提升具身决策的简单方法。代码已公开。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Flex-RSI：评测前沿智能体在视觉与机器人任务上的递归自我改进
Flex-RSI 是一个在固定预算下评测智能体递归自我改进能力的基准，覆盖感知、推理、机器人动作、三维重建、视觉创作与基础设施任务。每轮中执行器改进任务解，仅在留出验证数据上得分更高时保留，改进器再修改包含执行器与自身的执行框架，最终解在隐藏测试数据上评分。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 论文分析智能体式操作策略：AMP1 零样本成功率 85.6%
论文提出智能体式操作策略（AMP），由通用 AI 模型直接控制机械臂并随任务推进调整动作，作者给出的参考实现 AMP1 在单臂、双臂和移动操作上无需改动即可运行。
推荐理由：论文给出通用 AI 模型直接控制机械臂的零样本成功率与实机试验数据，可与 VLA、WAM 专门策略对照。
arXiv cs.ROAI 评分6565 Seeing What Matters：面向操作的任务条件可操作空间信念基准
作者提出 Seeing What Matters 基准，用于在仿真桌面操作中评测任务条件的可操作空间信念，覆盖咖啡工作站、抽屉柜和微波炉三类场景共 860 个冻结评测用例，扩展后超过 115000 个评测回合。
arXiv cs.ROAI 评分6060 LLM 能否通过编辑权重调试机器人？
研究提出让 GPT-6 Astra 读取机器人基础策略权重，仅编辑 65 行 token 嵌入，在 π0.5 的 765 条留出改写指令上把成功率从 86.3% 提升到 92.0%（48 次修复、4 次回退，配对 p=1.31×10⁻¹⁰），全程不做梯度更新也不用新演示。
arXiv cs.ROAI 评分7171 用规划器验证的反事实测试审计抓取可行性预测器
研究提出规划器验证的反事实（CF）测试：固定抓取位姿，在接近通道中插入实体障碍并把其点加入模型输入，由规划器重新判定标签从可行翻为不可行。在覆盖点云、体素、深度和物体 token 的八个预测器上，CF 配对 AUROC 从自然场景的 0.920-0.996 降至接近随机（0.470-0.504），且该翻转在四种规划器、两种机械臂和真实物体障碍下均成立。
机器之心 · 微信公众号AI 评分6262 中兴通讯发布 EmbodiedMind 论文，用前缀树强化学习提升机器人长程规划
中兴通讯发布论文《EmbodiedMind: Adaptive Data Curation and Prefix-Tree Reinforcement Learning for Efficient Embodied Intelligence》。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7878 Northwestern、CMU等提出WOVEN：用2k样本跨领域提升22项基准并给出训练配方
Northwestern、CMU、UNC Chapel Hill 和 Amazon 的团队在论文《WOVEN: Weaving Visual World Modeling into Multimodal LLMs》中把世界建模定义为状态转移 p(s′|s,a) 的估计，并构建了 36K 道题的 WOVEN 训练与测评基座。
推荐理由：论文把世界建模拆成可独立干预的状态转移任务，并给出可复用的训练数据选择规则，对多模态模型训练有参考价值。
众擎机器人 · 微信公众号精选AI 评分8080 众擎与北大发布PyRUA-REAL：真机自进化在RoboDojo达84.42%
众擎机器人与北京大学研究团队联合发布论文PyRUA-REAL，在基础模型参数冻结的设置下，通过研究者与工程师两个编程智能体反复探索、诊断和改代码，把有效做法沉淀为技能与记忆。
推荐理由：论文给出基础模型冻结下靠经验库与双智能体迭代提升真机操作的具体路径和分阶段数据。
新智元 · 微信公众号AI 评分6060 厦门大学与南洋理工提出RoTA-Bench：交互式投影对齐评测三维位姿推理
厦门大学与南洋理工大学团队提出RoTA-Bench，用交互式3D-to-2D投影对齐评测视觉语言模型能否根据视觉反馈精确调整物体三维位姿。基准包含674个任务，其中100个为冻结测试集，模型需在24种离散旋转动作中选择，使投影与目标轮廓IoU达到0.90。
Reddit r/humanoidroboticsAI 评分2222 Asim 正在为人形机器人构建真实世界物理智能基准，聚焦灵巧操作
YC F26 孵化公司 Asim 联合创始人 Tristan 表示，团队正在构建面向人形机器人物理智能的标准化基准，重点评估灵巧操作能力。该基准通过可重复场景考察空间推理、抓取适应、协调性及机器人对物理交互的响应，目标是定位能力失效点并提供可复现的失败案例。团队同时提出需解决硬件、传感器与控制接口差异带来的可比性问题。
GuyuehomeAI 评分5858 Weeble 用 JSON 封装机器人策略并复跑摔落起身评测
Weeble 把强化学习策略连同观测布局、控制参数与训练环境指纹打包成单个 JSON 发布。本文不依赖 JAX，用纯 numpy 复跑起身、推扰与行走评测，数字与仓库基准对齐。
arXiv cs.ROAI 评分6565 VABAR：面向智能体机器人的变异性自动化基准发布
作者提出面向智能体机器人的变异性自动化基准 VABAR，基于开源工具与 Newton 物理引擎构建仿真操作评测。该基准覆盖工具分拣、工具悬挂、齿轮啮合、注射器装填、线缆插入与线缆布线六类操作任务，包含标准化任务变体、难度分级、成功指标和 33 项可泛化技能及人工编写的程序化参考解。论文还给出基于 Graph-as-Policy（GaP）与 Isaac Lab Arena 的初始基线评测。
arXiv cs.ROAI 评分6262 灵巧手基础模型时代综述：硬件、数据、跨本体迁移、学习与评测
这篇综述梳理了 2024 年 1 月至 2026 年 11 月初灵巧手研究，按硬件、数据采集与整理、跨本体迁移、学习与基础模型、评测与应用五层组织文献，并加入人类手物理解与触觉感知两个横切视角。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Compounding Physical RSI：把执行失败转化为可继承能力的机器人策略自进化框架
作者提出 Compounding Physical RSI 自进化策略框架，通过自动能力缺口评估定位失败所在任务阶段、用行为正则化离线强化学习精炼策略，并在权重空间构建候选以保留已有技能。
arXiv cs.ROAI 评分6262 失败边界剖面：面向驾驶与机器人导航智能体的闭环评测新方法
研究提出失败边界剖面评测方法，让每个场景族只改变一个可测因素（如走廊宽度或对向车流时间间隔），并依据测量把每个变体标注为智能体应通行或应停车。沿该轴为每个智能体估计承诺（尝试通行的概率）与能力（无接触通过的概率）两条曲线，定位各自与0.5的交点并给出考虑仿真器运行间方差的区间，同时用认证标签得到决策准确率指标。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Astra 三层系统如何在 RoboMME 上控制调用成本
研究提出面向 RoboMME 基准的三层系统：GPT-6 Astra 从存储的视觉历史中选择子任务，π0.5 视觉-语言-动作策略执行，微调后的 Qwen3-VL-4B 监控器在每个动作块后判断子任务是否完成。
arXiv cs.ROAI 评分5858 RACE：面向机器人策略检查点选择的免 rollout 校准累积评分
研究提出 RACE，一种无需实机 rollout 的机器人策略检查点评分指标，用固定留出的成功轨迹对动作偏差做状态条件阈值校准，再以连乘累积降低大幅偏差后参考预测的权重。仿真中 RACE 在不同验证来源下优于基线，部分基线在验证集变化时明显退化；在真实机器人上，其排序在所评估的策略骨干和不同难度任务上与部署成功率一致。
arXiv cs.ROAI 评分6767 MESA：面向机器人操作组合、语义与空间泛化的评测框架
作者提出 MESA 评测框架，用五个评测套件分别隔离分布内性能与空间配置、物体实例、物体类别、子任务组合四个泛化维度，并基于改进的 MimicGen 构建 MESA-Gen 生成任务与演示。
图灵人工智能 · 微信公众号AI 评分5858 Google与Mercor发布PLE基准：工程Agent单项约束满足91%但仅41.3%交付项全达标
Google与Mercor发布Physical-Engineering's Last Exam（PLE）基准，用85项机械、电气、土木与结构工程任务评测工程Agent。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分6969 新加坡国立大学等提出 SG-WAM：0.9B 世界动作模型在 LIBERO 取得 98.5% 成功率
新加坡国立大学先进机器人中心等机构提出自引导世界动作模型 SG-WAM，直接在策略派生表示空间中学习几何感知、动作条件的未来动力学，无需大规模具身预训练。0.9B 参数的 SG-WAM 在 LIBERO 上取得 98.5% 平均成功率，在 LIBERO-Plus 零样本扰动上取得 73.0%，并在分布内与分布外真实评测中优于显式与隐式 WAM 基线。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6060 Route Anything：面向通用 AI 系统的模型与策略路由研究
研究提出 Route Anything 统一框架，用于研究通用 AI 系统中模型与策略的路由，并建立质量与成本权衡下的最优路由理论。作者构建覆盖语言、图像、视频、语音、编程与办公智能体及机器人操作的 25 个基准、452 个候选配置、374401 次评分运行的全模态轨迹矩阵。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8585 PrimeSim：基于大规模跨本体示教的通用世界模型模拟器
研究团队提出动作条件多视角世界模型模拟器 PrimeSim，在覆盖 22 个平台、30110 小时机器人示教数据上做中期训练，并公开模型权重、推理代码和训练代码。
推荐理由：该工作给出跨22个平台、3万小时示教训练的世界模型模拟器，并公开权重与训练代码，便于对照其长时程稳定性与动作跟随能力。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7272 清华与伯克利开源具身智能体uni-robot-agent，Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo得分超GPT-6 Astra
清华大学与加州大学伯克利分校联合提出并开源跨环境统一的具身智能体harness uni-robot-agent，用于打通不同机器人与仿真环境的工具接口。基于该框架，Qwen3.8-Flash-Next在RoboDojo基准上取得31.39分，超过GPT-6 Astra公开的28.97分，成本约为Astra的1/20。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分7878 GE-Sim 2.0 与 π0.5 闭环仿真实测：VLA 训练为何出现奖励作弊
Xbotics 具身智能实验室用智元 GE-Sim 2.0 世界模型与 OpenPI π0.5 策略搭建闭环仿真流水线，实测世界模型生成约 4.33 帧/秒、纯策略闭环约 3.20 帧/秒、接入 MiMo 在线判分后降至约 0.88 帧/秒。
推荐理由：作者用四阶段实测拆解世界模型闭环仿真的帧率瓶颈与奖励作弊成因，可迁移到VLA评估流程设计。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 SimuGuard：审计 LIBERO、RoboTwin 等仿真基准中的接触伪影
作者提出 SimuGuard，一个面向 LIBERO、RoboTwin、RoboCasa 和 RoboDojo 的审计插件，用于识别仿真器而非策略导致的失败。在 RoboTwin 上，作者将这类失败追溯到物理引擎的碰撞检测：几何相距 1 至 2 厘米时引擎报告约 2 厘米穿透，求解器以数米每秒把物体弹出，原因是距离算法丢弃了低于固定面积阈值的三角形。
推荐理由：原文把仿真基准中的失败追溯到物理引擎碰撞检测常量，并给出修复前后的成功率对比，可供做仿真评测的团队参考。
arXiv cs.ROAI 评分6666 MolmoSpaces-CommonSense：评估机器人操作策略的常识推理基准
作者提出 MolmoSpaces-CommonSense 基准，基于发展认知科学构建推理分类体系，考察遮挡、容器、支撑关系、语义正确抓取点、空间可供性与隐藏物体等常识推理。
arXiv cs.RO精选AI 评分7777 从遥操作到长程灵巧操作：评估视觉运动技能与离线代理指标
研究团队用五指机械手完成RJ45连接器抓取与插入，在约1700次实机试验中评估了覆盖七个策略族的281个模仿学习策略。受控消融显示观测与动作表征的影响超过常规优化器和采样选择，点云策略中感兴趣区域裁剪、机器人基座坐标系表示和点编码器内归一化各提升成功率70至100个百分点，视觉-语言-动作策略改用绝对动作预测后插入成功率最多提升70个百分点。
推荐理由：约1700次实机试验对比281个模仿学习策略，指出观测与动作表征比优化器和采样选择更能决定实机成功率。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7676 RoboColosseum：跨四类本体的分布式真实环境机器人策略评测框架
RoboColosseum 是一个分布式评测框架，通过统一策略服务和标准化协议，在多地本地运行的机器人网络上评测通用机器人策略。
推荐理由：该分布式评测框架用 5,699 次配对试验比较 VLA 策略与前沿智能体，揭示跨本体排名不一致与微调后的排序反转。
新智元 · 微信公众号AI 评分6262 SpatialScout基准：让智能体主动观察并建立三维空间认知
新智元报道了SpatialScout基准，它把相机交给AI进入未见过的虚拟房间，由模型自主决定转向、移动和拍摄，并提交目标物体的三维坐标。正式评测选取80个室内场景、3,140个目标实例，来自iTHOR、RoboTHOR、ArchitecTHOR、ReplicaCAD和ProcTHOR，每个任务最多100轮交互，评分同时看平均IoU和IoU超过0%、50%、90%的比例。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 uni-robot-agent：面向机器人使用智能体的统一开源框架
研究团队提出统一框架 uni-robot-agent，用于支持开放权重机器人使用智能体的进一步训练。在无特权输入条件下，开箱即用的 Qwen3.8-Flash-Next 取得 RoboDojo 分数 31.39，超过已公布的 GPT-6 Astra-RoboProbe 结果 28.97，并在 19 项真实任务上表现有竞争力。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 BestRand 提出稳定低成本的基准压缩方法，并扩展至 VLA 评测
BestRand 是一种稳定且低成本的基准压缩方法，通过降低随机采样中高误差的长尾风险，在 70 多个文本、多模态和智能体基准上验证，并扩展至 VLA 评测。相比对比方法，其高误差风险降低 50.2%、估计误差平均降低 16.4%，构建成本仅为 51.3%。作者还推导了子集估计全基准分数时误差分布的解析近似，指出随机采样多数情况下误差较小但存在罕见大误差。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7373 Aether AI 与 UC San Diego 提出 RobotAgentBench，评测机器人开放世界自主能力
Aether AI 和 UC San Diego 的研究团队提出 RobotAgentBench（RAB），一个面向开放世界机器人自主能力的综合评测基准，构建 50 种家庭布局、90 项原子任务、18 项短程任务、8 项长程任务和 4 类开放式场景。
The Robot Report同新闻AI 评分7878 WorldOracle 发布动作条件世界模型基准，七款模型预测与真实执行存在偏差
普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学、NVIDIA 与 AgiBot 联合推出动作条件世界模型基准 WorldOracle，用同一初始帧和动作序列对比模型预测与真实执行。
同一新闻，精选展示《WorldOracle 世界模型评测平台发布，用真机实测给行业测谎》
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分7171 游洋威团队三项触觉操作成果：PACE、ForeTac与ViTacX
游洋威团队介绍三项触觉操作成果：PACE 入选 CoRL 2026 Oral，在五项真实机器人插装任务中平均成功率达 90.7%；ForeTac 将未来触觉预测用于动作生成。
RobohubAI 评分5555 NimbRo 团队谈 RoboCup@Home 参赛与 2026 最佳论文
波恩大学 NimbRo@Home 团队负责人 Raphael Memmesheimer 在访谈中介绍，其团队凭论文《Efficient Image Annotation via Semi-Supervised Object Segmentation with Label Propagation》获得 RoboCup 2026 最佳论文奖。
arXiv cs.ROAI 评分7272 BiDex-100：覆盖100多个仿真任务的双臂灵巧操作基准
作者提出BiDex-100，一个面向双臂灵巧操作的仿真基准，包含106个任务，按泛化、指令跟随、少示教、长时程和记忆五个能力维度组织。每个任务配有受控视觉与空间变化的域外变体，用于评估鲁棒性，并支持两种本体、提供8,080条经成功验证的遥操作示教，共625万帧。作者在统一协议下评测七个近期视觉-语言-动作模型，建立分能力性能、鲁棒性和数据效率的基线。