当前，具身智能正处于“模型爆发、标尺缺位”的阶段：模型究竟强在哪、短板又是什么？
日前，常态化具身智能仿真评测平台RoboColiseum正式发布上线。平台构建多维度的系统评测体系，以与真机表现高度一致的仿真评测，帮助开发者识别模型的能力优势与短板，持续迭代提升。平台面向全球高校、科研机构、模型企业与研究者开放，实时更新评测结果，致力于构建一套结果可信、过程可复现的具身模型评测标尺。
RoboColiseum自展开内测以来，已有海内外40多支队伍在平台开展模型训练与评测。
虚拟即现实，仿真评测对齐真实世界
模型在仿真环境中的优异表现，能否延续到真实物理世界？进入现实场景后，光照、材质、相机噪声、物体接触以及机器人初始位置和姿态的变化，都可能导致模型性能下降。因此，如何通过仿真评测准确衡量模型的真实能力，仍是一个关键难题。
RoboColiseum基于高保真仿真环境构建，在环境渲染和物理交互方面高度还原真实世界。经实测验证，仿真评测与实机部署的相关性达到89.5%，相同模型在仿真环境与真实世界中的评测差异小于10%。仿真评测由此可以作为真机表现的可靠参考，帮助开发者在进入成本更高、周期更长的真机测试前，快速完成模型筛选与问题定位。
这一验证链路也是双向的：使用真机数据训练的模型可以直接提交仿真评测，仿真数据训练的模型也能够通过真实机器人验证迁移效果。虚拟环境与真实世界由此实现双向打通，让开发者能够以更低成本获得高置信度结论，显著缩短“训练—评测—改进—部署”的迭代周期。
【仿真环境高度还原真实世界】
【Sim2Real实验对比】
打造维度最丰富的评测体系，四大维度精准归因能力短板
传统评测往往用一套综合成功率概括模型表现，RoboColiseum则围绕不同能力维度设置多个任务集，考察模型在各个维度中的表现。目前，平台已推出 4 类能力子榜、78个高保真仿真评测任务。未来还会结合产学研需求，持续更新任务和评测维度。
为了让失败原因可追溯，每项任务都会被进一步拆解为多个子步骤。评测平台不仅判断最终任务是否成功，也会记录模型完成了哪些步骤、在哪一步失败以及在不同场景中的泛化能力。
在评测设计上，RoboColiseum通过大规模、多样化样本降低单次测试的偶然性，并采用域随机化、训练集与测试集隔离、分布内与分布外测试等机制，减少模型依赖固定布局或数据规律“走捷径”的可能，提高评测结果的稳定性。
【四维评测体系】
AI agent一键提交，30分钟获得评测结果
对于开发者而言，高质量评测往往伴随着复杂的环境配置、资产适配和算力成本，搭建完整评测链路耗时耗力。
RoboColiseum将这些环节封装为一套自动化服务。开发者从注册到提交最快仅需5分钟，一键部署模型，最快30分钟即可完成仿真评测。平台将自动返回分项成绩、任务步骤结果及模型推演视频，直观呈现机器人在每个任务中的执行过程。
借助AI Agent，开发者还可通过自然语言对话完成数据下载、模型训练、本地验证和评测提交。模型代码和权重无需上传，只需在本地部署推理服务并接入标准接口，即可连接平台开展评测。
【5 分钟提交注册，30 分钟获得评测结果】
提供主流模型基线，开发者可自行复现
RoboColiseum已提供ACoT-VLA、π0、π0.5、GR00T等国际具身基座模型的基线成绩。开发者提交自己的模型后，即可在四个维度上与主流模型进行逐项比较，快速判断自身优势与不足。
同时，RoboColiseum提供各基线模型在平台任务上的训练代码及对应权重，开发者可自行复现训练与评测过程、核验基线成绩，并在统一条件下开展模型对比与后续研究。
打造公开、中立的“竞技场”和“训练场”
Coliseum原指古罗马圆形竞技场，一个公开、中立、谁都可以登台的竞技场。RoboColiseum，既是模型同场比较的“竞技场”，也是开发者反复测试、定位短板和持续迭代的“训练场”。
平台的长期目标，是将真实世界中的复杂任务转化为标准化、可复现、可持续更新的评测体系，让评测成为具身模型研发流程中的基础工具。
当模型能够在同一把尺子下比较和改进，具身智能的发展也将从精心挑选的成功演示，走向更加可靠、透明和可验证的真实进步。平台也期待更多开发者开放模型，共建具身智能生态。
RoboColiseum现已正式开放，欢迎全球开发者入场！
