智元机器人挑战赛：清华&上海AILab夺冠，华南理工紧随其后

摘要：随后现场又报了两个名次：华南理工的Notonlysim一个人把第二名扛了回来，香港大学的Firebot排在第三。这三个名次，都是IROS杭州现场真机赛上，AgiBot World Challenge根据六个真实物理任务的平均成绩算出来的最终排名。公布成绩那一刻

清华大学联合上海AI Lab组的AIR-DREAM队拿了冠军。

随后现场又报了两个名次：华南理工的Notonlysim一个人把第二名扛了回来，香港大学的Firebot排在第三。这三个名次，都是IROS杭州现场真机赛上，AgiBot World Challenge根据六个真实物理任务的平均成绩算出来的最终排名。公布成绩那一刻，场子先是安静了一秒，接着有人先鼓掌，慢慢变成整片掌声。紧接着，冠军团队把他们的技术细节公开了——讲得比较实在，也引起了不少人的兴趣。

AIR-DREAM讲的重点是他们用的X-VLA模型。说白了，就是把视觉、语言和动作绑在一起的一个大模型，再给不同的机械臂平台各自加一套“可训练的软提示”。这套软提示的作用像是给每台机器做了个小适配器，能把平台之间的数据差异减小。通俗点说，训练出来的一套策略不用为每台手臂重头改写，能更平滑地搬到别的手臂上去——这点在评委和同行看来挺关键的。大家最关心的是训练稳定性和样本效率的问题，问得比较细，交流也很直接。

回头说比赛流程。这次线下真机决赛是Manipulation赛道的收官。现场有11支队伍上场，任务都来自生活场景：仓储拣选、家务、折衣服之类。每个任务都有时间限制，并且按步骤来给分——每队每个任务要做10次尝试，最后取平均分合成总成绩。训练和测试场景是按7比3分的，目的就是看模型在见过的环境里能不能进一步优化，同时也检验在没见过的新环境里的泛化能力。大会给的参考基线是UniVLA（RSS 2025），大家多数都是以它为起点去改进。

把每个任务拆开来说，都是看似日常但对机器人很考验的活儿：

- 整理杂货（Pack groceries），90秒内把桌上的三件零食分别抓起来放进购物袋。抓起就记一分，放进袋子再记一分，单件满分2分，三件合计6分。看得不是创意，是识别、抓取轨迹和落点的稳妥度。

- 从传送带打包（Pack items from conveyor），同样90秒。传送带上跑着15件东西，机器人得在物体移动时识别目标并抓走，至少要成功三次放到指定箱子。计分方式和上面一致，满分6分。这个任务像现实物流里的拣货，考的是实时检测和决策反应速度。

- 折短袖（Fold short sleeves），150秒内按顺序从左右两侧抓住衣服边缘做标准折叠。左抓、右抓、折叠、整理每步各记1分，总共4分。这是柔性物体操控的老大难，布料会掉形，视觉和力控都不容易。

- 微波加热（Microwave the food），150秒要完成开门、放食物、关门、按启动这些动作，分步计分，总分6分。关键在于对门把手、铰链等机构动作的分解和力度控制。

- 补货挂放（Restock the hanging area），60秒内从箱里取指定物品并挂到货架上，抓取1分、放置1分，满分2分。这在狭小空间里的动作精度要求挺高。

- 倒水（Pour water），60秒内抓水壶、向杯里倒指定量水、把壶放回，抓取、倒水、控制水量、放回各记1分，总分4分。核心在液体动态感知和持续精细控制。

每项都很细，分值也很明白，这样评分下来比较公平，也方便队伍把资源投到最有用的技术点上去。

赛后分享环节挺接地气。AIR-DREAM把X-VLA讲清楚了，特别是“软提示”怎么和不同实体配合，怎么在训练里保持稳定。台下有人就训练样本、收敛速度、在不同机械臂上迁移效果这些问题连珠炮似的问。华南理工的曾嘉龙是以“单人参赛”的身份登台，他的做法更接地：算力不够时先用快速微调把预训练大模型拉出一个可靠的基线，然后用低成本方法做一些小改动，一点点把成功率和鲁棒性提高。这个套路实用性强，特别适合资源有限的团队——先把稳的部分做好，再去试新的东西。香港大学Firebot的陈天行讲他们的路线也很直接：以预训练模型π0为核心，在RoboTwin 2.0仿真平台上批量生成数据，用并行化强化学习跑起来。他们用了8块A100、十天时间把思路搭起来，最后把东西部署到真机上，这是仿真到现实路径通了的一个例子。

把视角再拉远一点，整个AgiBot World Challenge并不是一次小展。主办方是智元机器人和OpenDriveLab，赛道覆盖Manipulation和World Model两大方向，总奖金池56万美元。World Model赛道更偏向让AI“预见”物理世界，参赛队伍用智元开源的AgiBot World数据集和EVAC基线去开发。World Model的前三名是VIPL-GENUN、HD-Robo和SHIELD-LMD。比赛分线上仿真和线下真机两段，线上赛持续三个月，有431支队伍参加，来自五大洲、23个国家和地区，涵盖高校、研究所和企业。通过层层选拔后，Manipulation赛道挑出11支队伍来IROS现场比真刀真枪。Manipulation赛道的奖金池是6万美元，冠军拿1万美元。

现场不止比比赛，智元在展区也展示了几款产品：精灵系列、灵犀x2、远征A2等。精灵-G2是刚在16号发布后第一次线下亮相，展位上的一个互动演示是“射箭”，观众可以遥控体验，感觉延迟低、控制精度高，很多人排队试。像这种能“看得见”的演示，对把技术普及给普通观众确实有帮助。

技术上的一些细节也讲得挺清楚。大会指定UniVLA作为基线，这让大家有个统一的起点。训练和测试的7:3比例，和每项任务10次取平均的评分规则，都是为了减少偶发成功的影响，让比较更可靠。现场的真机环境会带来各种微小变化：传送带速度会有摆动、布料有褶皱、门把手摩擦系数稍有不同，摄像头角度哪怕调一点点也会影响识别。队伍们这边调参数，那边重启策略，连换个动作顺序都可能影响结果。有人在传送带任务上打了好几轮补丁才把成功率稳住。Notonlysim那位选手尽管是一个人，但每一步都很稳，稳就是他的优势。

观众里混着同行、学生和工程师。技术分享后很多人继续往台下围着问问题，从训练细节聊到硬件接口，气氛挺自在。评审和组织也很高效，评分点明确，工作人员按流程核对分数和录像，确保每次尝试都有记录，这在真机赛里非常重要，能避免争议。