原文标题：HKU Launches RoboDojo, Sets Global AI Robot Standards
据Mirage News于8月12日报道，Ping LUO 教授是香港大学计算与数据科学学院（CDS）的人工智能研究与技术转化副主任。香港大学（HKU）的多媒体实验室（MMLab）牵头开发了 RoboDojo，这是一个统一的基准测试平台，旨在评估机器人在模拟和物理环境中的操作能力。该项目由香港大学计算与数据科学学院（CDS）人工智能研究与技术转化副主任 Ping LUO 教授及其博士生 Tianxing CHEN 先生共同发起，并与包括加州大学伯克利分校和清华大学在内的全球近20所顶尖高校的研究人员合作开发。具身人工智能（Embodied AI）代表了机器人技术的下一个前沿领域，旨在使机器具备在物理空间中自主感知、推理和行动的能力。然而，该领域的一个主要瓶颈是缺乏标准化的评估指标。现有的评估往往局限于模拟环境，或者在不同的硬件配置和评分标准下进行。
因此，在独立演示中表现出色的 AI 模型，在部署到复杂的现实场景中时，往往无法展现出同等水平的可靠性与鲁棒性。为了填补这一关键的行业空白，RoboDojo 在一个单一且高度连贯的框架下，无缝集成了基于仿真的评估、标准化的物理机器人测试以及策略基准测试。该平台目前包含 42 项仿真任务、18 项真实世界机器人任务以及 30 种具有代表性的机器人策略，能够对泛化能力、记忆力、精确度以及长时程任务执行等能力进行严格评估。该基准测试的初步结果凸显了当前机器人系统与人类能力之间存在巨大的性能差距。表现最优的 AI 模型在仿真测试和真实世界测试中的成功率分别仅为 8.80% 和 12.8%，而人类专家则分别达到了 76.03% 和 100%。这些结果强调，当前迫切需要能够在动态物理环境中执行复杂多步骤任务的、更鲁棒的 AI 模型。
罗教授表示：“据我们所知，RoboDojo是首个由香港牵头、将模拟与标准化真实机器人评估统一起来的基准测试。它推动具身智能超越令人瞩目的演示阶段，迈向可衡量、可比较且值得信赖的实质性进展。”自发布以来，RoboDojo获得了全球学术界和工业界的广泛赞誉。该项目发布后首周内在X上的浏览量便突破十万次，同时其开源资源在AI社区平台Hugging Face上的下载量也超过十万次。这种快速的普及应用凸显了全球科学界对标准化评估工具的浓厚兴趣与迫切需求。通过建立公平、透明且可复现的评估标准，RoboDojo有望在全球范围内促进产学研的深度融合。该平台将推动具身智能从概念验证展示迈向可持续的现实世界应用，为构建更安全、更可靠且具备高度自适应能力的机器人系统铺平道路。
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