機器人前瞻（公眾號：robot_pro）
作者?|??許麗思
編輯?|??漠影
3月30日，由深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)辦公室指導(dǎo)，自變量機器人、深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會與廣東省具身智能訓(xùn)練場聯(lián)合主辦的全球首屆具身智能開發(fā)者大會（Embodied AI Developers Conference，簡稱EAIDC 2026）暨「具亮計劃」黑客松?大灣區(qū)巔峰賽在深圳正式落下帷幕。
作為全球首個大型線下具身智能基礎(chǔ)模型真機操作黑客松，本次EAIDC共有上百支隊伍報名參賽，涵蓋清華、北大、浙大等全國頂尖高校、科研院所及高新企業(yè)，最終20支隊伍共計約60人進入決賽階段。參賽隊伍的表現(xiàn)，遠超比賽預(yù)設(shè)的難度層級，賽事成果遠超預(yù)期。
深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)辦公室主任林毅應(yīng)邀出席大會并致辭，他指出具身智能正處在從技術(shù)突破邁向產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵階段。本次大會為挖掘應(yīng)用場景、推動規(guī)?；涞卮罱酥匾脚_。深圳將具身智能作為培育新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵方向，已涌現(xiàn)出自變量等一批優(yōu)質(zhì)企業(yè)，并持續(xù)為人才團隊提供全周期支持。
與以往在實驗室里讓機器人“跑分”不同，EAIDC 是全球第一個把“真實環(huán)境”與“全鏈路任務(wù)”同時寫進賽制的具身智能賽事——所有參賽機器人必須在真實物理環(huán)境中，面對實時隨機切換的環(huán)境條件，完成融合長程、復(fù)雜推理和精細操作的全鏈路任務(wù)。
沒有仿真捷徑，沒有預(yù)設(shè)參數(shù)，沒有單一賽道的安全區(qū)。EAIDC 用最真實的方式直面行業(yè)痛點：具身智能模型賽事，到底能不能在真實世界里干活？
賽場之外，全球頂尖學(xué)界代表與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖齊聚一堂，圍繞具身智能核心話題：產(chǎn)學(xué)研協(xié)同、開源生態(tài)構(gòu)建與真實場景落地等展開深度研討，形成學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界與開發(fā)者的深度共振。
一、EAIDC用三個“第一次”讓具身模型比賽回歸真實世界
過去幾年，具身智能領(lǐng)域的比賽越來越多，但絕大多數(shù)仍然困在三個框架內(nèi)：場景高度仿真化、任務(wù)類目單一、關(guān)鍵變量被預(yù)先鎖定。參賽隊伍可以針對已知條件反復(fù)調(diào)參，贏了比賽，卻離真實世界的應(yīng)用更遠了一步。
EAIDC 從賽制設(shè)計上徹底打破了這三道墻：
第一次大規(guī)模物理世界的實戰(zhàn)演練——這是迄今為止全球最大規(guī)模的線下具身智能開發(fā)者大賽，上百條機械臂全場鋪開，全部任務(wù)在真實物理場地完成，摒棄了仿真環(huán)境評測。所有的訓(xùn)練成果必須接受重力、摩擦力等多種物理不確定性的檢驗。跑通仿真模擬環(huán)境不等于跑通現(xiàn)實世界——EAIDC正讓這條分界線變得更加清晰。
其中，任務(wù)設(shè)計覆蓋真實產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。大會從大量候選任務(wù)中篩選出四類任務(wù)，分別對應(yīng)抓取放置、語言理解、精細操作和長時序決策等核心能力。選手可以從套環(huán)（抓取）、按指令分類水果（語言理解）、插電源線（精細操作）、拼寫單詞（長時序決策）四個中選擇針對一個任務(wù)持續(xù)攻關(guān)。不同任務(wù)設(shè)置了不同權(quán)重，最終成績不僅看步驟得分，也綜合考量成功率和泛化表現(xiàn)，將評價標準從“會不會做”提升到“做得穩(wěn)不穩(wěn)、泛化強不強、能不能落地”。
第一次極低延時全鏈條采訓(xùn)推平臺——從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到真機部署，全部在三天內(nèi)完成。依托自變量提供的百條機械臂硬件集群、分布式訓(xùn)推一體平臺，支持一個腳本一鍵快速啟動大規(guī)模訓(xùn)練、高達100+PFlops的充沛算力，以及完整的數(shù)據(jù)采集平臺，參賽團隊在有限時間內(nèi)即可完成從啟動數(shù)據(jù)準備到模型迭代的全流程，大幅降低了具身智能開發(fā)的實驗門檻。
第一次全變量控制評測——光照強度、環(huán)境溫度、障礙物分布、物體擺放位置——這些在真實應(yīng)用場景中時刻變化的因素，在EAIDC比賽中同樣實時隨機切換并做到公平分布測試。參賽隊伍無法依賴預(yù)設(shè)參數(shù)，必須具備真正的環(huán)境自適應(yīng)能力。這是對模型魯棒性的一次較為極限的考驗。用隨機的現(xiàn)實環(huán)境，考驗參賽隊伍的能力水平。
二、憑借自身全棧技術(shù)實力?自變量全程護航首屆EAIDC
作為全球領(lǐng)先的自研端到端具身智能基礎(chǔ)模型企業(yè)，自變量利用自身數(shù)據(jù)-算力-模型-硬件的頂尖級全棧能力，為所有參賽隊伍免費開放高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和相關(guān)數(shù)采設(shè)備并在比賽現(xiàn)場提供高性能雙臂操作平臺和算力資源。
超強具身基模及硬件的Infra，讓初學(xué)者迅速上手
通過自變量自研的具身基模過程中建設(shè)的高性能AI Infra，大幅降低了開發(fā)者的入門門檻。在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)管線的支撐下，參賽隊伍在三天之內(nèi)即可從初次接觸具身智能基座模型及真機調(diào)試的狀態(tài)，完成從數(shù)據(jù)采集到真機部署的全流程上手。而通常情況下，專業(yè)研究實驗室完成類似搭建至少需要6個月，時間整整縮短了60倍。
從數(shù)據(jù)、模型、硬件、算力四大維度，為開發(fā)者打造 “無后顧之憂” 的創(chuàng)新環(huán)境，讓每一支隊伍都能聚焦核心技術(shù)突破，專注攻克具身模型在真實物理環(huán)境中的落地難題。比賽結(jié)果反映的是算法和系統(tǒng)能力，而非硬件差異。
自研高性能機械臂，三天高強度運行
本次比賽使用的機械臂為自變量機器人自主研發(fā)的高性能六軸機械臂，具備高精度、高響應(yīng)的硬件性能，支持了連續(xù)三天，每天24小時的現(xiàn)場高強度運行。無論是大規(guī)模數(shù)據(jù)采集，還是模型推理部署，這套機械臂硬件系統(tǒng)都展現(xiàn)出穩(wěn)定的承壓能力，為參賽團隊提供了可靠、一致的硬件保障，讓選手能夠?qū)Ｗ⒂谒惴▋?yōu)化與任務(wù)實現(xiàn)。
現(xiàn)場24小時輪轉(zhuǎn)評測，實時出分保證比賽公平
為確保比賽公平性與競技強度，主辦方搭建了完整的現(xiàn)場評測體系——由專業(yè)團隊提供24小時輪轉(zhuǎn)支持，確保評測環(huán)節(jié)不間斷運轉(zhuǎn)，實時算分更新榜單。每支隊伍完成現(xiàn)場任務(wù)，提交評測后，1小時內(nèi)便能得到結(jié)果。全流程透明、高效，既保證了技術(shù)評判的客觀公正，也讓選手能夠根據(jù)實時反饋及時調(diào)整策略，充分釋放競技狀態(tài)。
與此同時，主辦方也盡力為選手創(chuàng)造舒適的比賽環(huán)境，準備了帳篷、夜宵，并安排了現(xiàn)場支持團隊隨時響應(yīng)，軟硬件、算法與技術(shù)支持同事持續(xù)值守，快速應(yīng)對各類突發(fā)環(huán)境問題和硬件故障。每一個“穩(wěn)定多跑一次”的背后，都不是單點的孤立突破，而是算法、系統(tǒng)、硬件與工具鏈一整套的協(xié)同配合。
提供高泛化基礎(chǔ)模型及采、訓(xùn)、推、評測全流程教程
此外，自變量也為參賽隊伍提供了高泛化的基礎(chǔ)模型支持，選手在本次大賽中選擇使用主流的開源模型包括WALL-OSS、Pi0.5、DreamZero等多個模型，自變量配套提供從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、真機部署到現(xiàn)場評測的全流程教程，幫助開發(fā)者快速上手、高效調(diào)試，將更多精力聚焦于核心算法與真實場景落地的關(guān)鍵問題。
三、產(chǎn)學(xué)研全領(lǐng)域頂級嘉賓陣容?具身智能需要一個「真靶場」
本次EAIDC的舉辦，不僅匯聚了全國頂尖開發(fā)者隊伍，也吸引了眾多來自互聯(lián)網(wǎng)和具身智能領(lǐng)域的技術(shù)大咖，以及頂級高校與科研機構(gòu)的專家學(xué)者親臨現(xiàn)場。
嘉賓陣容包括地平線-機器人實驗室負責(zé)人蘇治中、阿里巴巴達摩院具身平臺產(chǎn)品負責(zé)人田明、美團高級總監(jiān)、無人機硬件研發(fā)負責(zé)人吳昊天，清華大學(xué)計算機系副研究員、人工智能研究院院長助理蘇航；中山大學(xué)智能工程學(xué)院教授通用具身智能中心主任、人機物智能融合實驗室聯(lián)合負責(zé)人梁小丹；中國智能化技術(shù)研究院院長、深圳市智能化學(xué)會聯(lián)合創(chuàng)始人李鵬；香港大學(xué)計算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院助理教授、港大OpenDriveLab實驗室負責(zé)人李弘揚。
大會期間，多位嘉賓在主題演講和圓桌討論中表達共識：具身智能已經(jīng)走出“紙上談兵”的階段，行業(yè)迫切需要一個能夠在真實物理環(huán)境中檢驗技術(shù)成熟度的平臺。所有討論——無論是技術(shù)路線的爭論，還是產(chǎn)業(yè)化節(jié)奏的判斷——都指向同一個結(jié)論：具身智能需要一個“真靶場”，而靶場上的三張靶紙，就是解決真問題、做到真開源、達到真泛化。
解決真問題。具身智能是一個需要理論研究和實踐深度結(jié)合的領(lǐng)域，研究成果不能僅僅停留于學(xué)術(shù)論文或?qū)嶒炇遗芊?。只有突破傳統(tǒng)的“學(xué)術(shù)思路”，在真實物理世界中接受嚴格檢驗，驗證其解決實際問題的能力，具身智能行業(yè)才能真正實現(xiàn)發(fā)展、取得突破。
做到真開源。具身智能正迎來發(fā)展“黃金期”，開源是推動技術(shù)躍遷與生態(tài)繁榮的核心引擎。希望開發(fā)者們以開放胸懷投身開源，鼓勵并幫助他人復(fù)現(xiàn)、應(yīng)用自己的模型成果，以此驅(qū)動技術(shù)突破、加強協(xié)同創(chuàng)新，共同將具身智能推向更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。
達到真泛化。具身智能要具備突破性的泛化能力，就不能止步于“黑燈工廠”中的單點應(yīng)用，而必須走進真實的家庭與生活，在隨機、充滿不確定性的場景中大規(guī)模持續(xù)采集數(shù)據(jù)、開展訓(xùn)練。只有用優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)“飼料”，才能培育出具備優(yōu)秀泛化能力的大模型。
自變量機器人創(chuàng)始人兼CEO王潛表示，具身智能開發(fā)門檻極高，需要大量開發(fā)者共同參與才能構(gòu)建良好生態(tài)。本次比賽通過提供場地、基礎(chǔ)模型與訓(xùn)練設(shè)施，讓開發(fā)者在三天內(nèi)快速上手，在臨場壓力中激發(fā)潛能，未來該項賽事將持續(xù)舉辦，并依托開源平臺與軟硬件開發(fā)系統(tǒng)，匯聚全球開發(fā)者，推動中國具身智能生態(tài)邁向新高度，真正實現(xiàn)“具身智能平權(quán)”。
