Репортаж от Wedoany，Компания AGIBOT, используя свой чемпионат AGIBOT World Challenge 2026, переносит оценку воплощённого искусственного интеллекта из виртуальных сред в реальные сценарии тестирования. Мероприятие, проходящее в рамках ICRA 2026, привлекло 526 исследовательских и корпоративных команд из 27 стран.
Эта базирующаяся в Шанхае компания-разработчик роботов разработала соревнование вокруг всё более актуальной для отрасли проблемы: смогут ли системы искусственного интеллекта, демонстрирующие отличные результаты в симуляционных средах, показать аналогичную эффективность при развёртывании на физических роботах. Вместо того чтобы полагаться исключительно на базовые показатели, полученные в виртуальных средах, этот вызов включает реальных роботов, реальные задачи и стандартизированные методы оценки.
Финалистам необходимо выполнять задания, используя человекоподобных роботов AGIBOT G2 во время финала, проходящего в Вене. Такой подход делает больший акцент на таких факторах, как стабильность, адаптивность и способность к долгосрочному выполнению задач, которые критически важны для развёртывания в реальном мире, но часто трудно поддаются измерению исключительно с помощью симуляции.
Соревнование разделено на две категории, каждая из которых посвящена различным аспектам воплощённого интеллекта. Трек «От рассуждения к действию» исследует, как робот понимает инструкции, воспринимает окружающую среду, разрабатывает планы и выполняет задачи в физическом пространстве. Это представляет собой расширение предыдущей, ориентированной на манипуляции оценки AGIBOT, расширяя оценку от простого выполнения задач до полного цикла рассуждения и действия. Трек «Мировая модель» фокусируется на прогнозировании и понимании среды; командам-участникам предлагается построить системы, способные прогнозировать, как физическая среда будет меняться в ответ на действия робота и данные сенсоров.
Участники представляют университеты, исследовательские институты, стартапы и технологические компании; более 100 команд превысили базовые требования к производительности соревнования. В треке «От рассуждения к действию» участники обучали модели на открытом наборе данных AGIBOT WORLD и тестировали их с помощью Genie Sim 3.0. Базовые тесты измеряли ряд способностей, включая понимание языка, пространственное мышление, обработку помех, навыки атомарных операций и производительность при переносе с нулевым обучением. Команда PrismBot из vivo заняла первое место, RP-VLA из шанхайской RoboParty — второе, а GreenVLA — третье.
Одним из более практичных дополнений к мероприятию стал тест «Супермаркет», совместно разработанный AGIBOT и Dexmal. Этот тест помещает роботов в розничную среду, требуя от них навигации по полкам, поиска продуктов, их захвата, транспортировки и размещения в заданных местах. Команды должны работать в условиях реальных ограничений, таких как высота полок и случайное расположение товаров. Участники удалённо управляли физическими роботами через API, что позволило организаторам оценить производительность алгоритмов в условиях реального развёртывания. Этот тест также вводит такие проблемы, как падение предметов и неудачные захваты, создавая условия, более приближенные к реальной эксплуатации роботов.
Соревнование по мировым моделям выявило других победителей. Первое место заняла объединённая команда NeoVerse-ABot из Института автоматизации Китайской академии наук и Amap CV Lab. Второе место досталось команде PAI@IAII из Института промышленного искусственного интеллекта Китайской академии наук, а третье — команде Loop из Университета науки и технологий Китая. Этот трек был сосредоточен на оценке того, насколько эффективно системы искусственного интеллекта моделируют и прогнозируют физические взаимодействия.
Помимо соревнования, AGIBOT также представила более широкую среду разработки, предназначенную для поддержки исследований в области воплощённого искусственного интеллекта. Этот инструментарий включает открытый набор данных AGIBOT WORLD, платформу симуляции Genie Sim 3.0 и платформу человекоподобного робота AGIBOT G2. Эти инструменты, разработанные совместно, помогают разработчикам обучать, оценивать и проверять системы ИИ для роботов, от симуляции до физического развёртывания. Компания заявляет, что ресурсы, разработанные в рамках чемпионата, будут интегрированы в её текущие программы бенчмаркинга и открытого исходного кода; будущие планы включают запуск онлайн-рейтинга симуляций, добавление новых тестовых задач и расширение охвата бенчмарков.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
