149: 具身模型哪家强？与范浩强、高阳聊具身模型的测评、RoboChallenge，26 年具身展望

「用大规模测评驱散 PR 式 demo 的迷雾。」

虚拟空间的大模型有大量 benchmark，测试非常直观；而在如火如荼的具身领域，怎么衡量模型能力，本身还是需要探索的课题。

这期，我们邀请了两位具身智能从业者，原力灵机联创范浩强和千寻智能联创与首席科学家高阳，一起聊具身模型的测评。

范浩强从高三就开始在旷视工作，有丰富的计算机视觉开发和落地经验；高阳回国前在伯克利 BAIR 攻读博士，和 PI 的联创 Sergey Levine 有诸多学术合作。

去年 10 月，原力灵机和 Hugging Face 联合发起了全球首个具身智能的大规模真机评测平台 RoboChallenge。在前不久释放的最新测评结果中，千寻的 Spirit v1.5 模型登顶榜单，表现超过 π*0.5。

RoboChallenge 测评平台网站：robochallenge.ai

图注：RoboChallenge 测评现场

在 RoboChallenge 的测评中，机器人不再只活在精挑细选的 Demo 视频里，而是要在多样化的“Table 30”任务中接受真实世界的“毒打”——任务包括碎纸、插花，扫二维码。

这期我们聊了具身模型测评的难点，RoboChallenge、RoboArena 等目前的大规模测评尝试是怎样的思路？行业里心照不宣的 demo 工程，以及 2026 年，我们可能从哪些路径逼近具身智能的 GPT-3 时刻。

范浩强和高阳说，组织和参与测评的过程，组织和参与测评的过程，本身增强了他们对具身的信心，，从 π*0 在 Table 30 任务上只有 20% 的成功率到 π*0.5 的翻倍和一些国产模型的超越，具身仍很早期，但进步速度也很惊人。

本期嘉宾：
范浩强 原力灵机联合创始人
高阳 千寻智能联合创始人、清华大学叉院助理教授

本期主播：
程曼祺 晚点 LatePost 科技报道负责人

时间线跳转：
-发起 RoboChallenge，行业呼唤大规模测评
03:24 范浩强和高阳的从业经验
06:53 RoboChallenge 的发起，见证成功率从 π0 的 20% 到 π0.5 的超 40%
12:40 以往方法的问题：环境不一致、测评不持续、仿真有局限
21:47 对比 RoboArena 和 RoboChallenge：前者是分布式 Zero-shot 测评；后者是集中 few-shot 测评
28:33 上线 2 个多月的观察：超预期的 1 万条测试提交，国产模型超越
33:04 Table 30 任务集的设计，插花、扫二维码等任务的“刁钻”考点
40:24 提交者自己做 fine-tune（微调），开源权重证明诚信；接下来会更新灵巧手的测评

-2026 年具身展望
45:07 学习原理已经收敛，Scaling Data 是 2026 年的行业主题
48:53 4 种数据类型，各团队的不同数据 bet
57:20 落地应用，具身的“Coding”任务是什么？“破圈”时刻何时出现？
01:07:00 大众与从业者之间的认知落差，行业心照不宣的“demo”工程
01:12:50 具身测评可以被 Hack 吗？如何反制 hack？
01:14:52 26 年想验证的问题：具身中国追平美国的 DeepSeek 时刻是否到？基模能否上一个台阶？

01:17:47 连点成线：总结观察具身进展的 3 个维度 & 具身创业团队的不同来源

附录：本期中出现的一些人物、技术名词、项目、公司
-Sergey Levine：Sergey Levine，加州大学伯克利分校教授，机器人强化学习与通用学习系统的重要推动者。曾参与 Google / Google Brain 的机器人与强化学习研究，并共同创立具身智能公司 Physical Intelligence（PI）。
-π 系列模型：PI 提出的通用机器人模型系列，最新版本 π*0.6。
-CIFAR：一个经典计算机视觉数据集，相比之后出现的 ImageNet，它规模更小、分辨率更低，常用于快速实验和教学。
-Sunday Robotics：由 Tony Zhao 与 Cheng Chi 在 2024 年联合创立的家庭场景通用机器人公司。
-Generalist AI：2024 年成立的美国通用机器人 / 具身智能的创业公司。

本期剪辑：Nick

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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