维度网讯，AGIBOT 利用其举办的 AGIBOT World Challenge 2026，将具身人工智能的评估从虚拟环境迁移至真实世界测试场景。该赛事在 ICRA 2026 期间举行，吸引了来自 27 个国家的 526 个研究团队与企业团队参与。

这家总部位于上海的机器人公司围绕业界一个日益关注的焦点设计了此次竞赛：在模拟环境中表现优异的人工智能系统，在部署到实体机器人上时能否产生同等效果。该挑战赛并非单纯依赖虚拟环境生成的基准分数，而是融入了真实机器人、真实任务和标准化评估方法。

决赛选手需在维也纳举行的现场决赛中使用 AGIBOT G2 人形机器人完成任务。这种方法更强调稳定性、适应性和长期任务执行能力等因素，这些因素对于真实世界部署至关重要，但通常难以仅通过模拟来衡量。

竞赛分为两个类别，分别针对具身智能的不同方面。推理到行动赛道考察机器人如何理解指令、感知环境、制定计划并在物理环境中执行任务，这代表了 AGIBOT 此前以操作为主的评估的扩展，将评估从简单的任务执行拓宽到完整的推理与行动流程。世界模型赛道侧重于预测和环境理解，参赛团队被要求构建能够预测物理环境如何响应机器人动作和传感器数据而变化的系统。

参赛者来自大学、研究机构、初创公司和技术公司，超过 100 支队伍超出了竞赛的基线性能要求。在推理到行动赛道中，参与者使用 AGIBOT WORLD 开源数据集训练模型，并通过 Genie Sim 3.0 进行测试。基准测试衡量了多项能力，包括语言理解、空间推理、干扰处理、原子操作技能和零样本迁移性能。来自 vivo 的 PrismBot 团队获得第一名，上海 RoboParty 的 RP-VLA 获得第二名，GreenVLA 获得第三名。

活动中一个更实际的增项是由 AGIBOT 和 Dexmal 联合开发的超市基准测试。该测试将机器人置于零售环境中，要求它们导航货架、定位产品、拾取物品、运输并放置到指定位置。团队必须在货架高度限制和随机产品摆放等真实世界约束下操作。参与者通过 API 远程控制实体机器人，使组织者能够评估算法在真实部署条件下的表现。该基准测试还引入了物品掉落和抓取失败等挑战，创造了更接近真实机器人操作的条件。

世界模型竞赛产生了不同的获奖者。来自中国科学院自动化研究所和 Amap CV Lab 的联合团队 NeoVerse-ABot 获得第一名。来自中国科学院工业人工智能研究所的 PAI@IAII 团队获得第二名，来自中国科学技术大学的 Loop 团队获得第三名。该赛道侧重于评估人工智能系统模拟和预测物理世界交互的效果。

除竞赛外，AGIBOT 还发布了一个更广泛的开发框架，旨在支持具身人工智能研究。该工具栈包括 AGIBOT WORLD 开源数据集、Genie Sim 3.0 仿真平台和 AGIBOT G2 人形机器人平台。这些工具共同设计，帮助开发者从仿真到物理部署训练、评估和验证机器人 AI 系统。公司表示，通过挑战赛开发的资源将注入其持续的基准测试和开源计划中，未来计划包括推出在线仿真排行榜、增加新测试任务以及扩大基准测试覆盖范围。

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