梦瑶 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
机器人Demo大家都见过，但具身智能真机同台PK、当场对线，谁看了不得瞪大眼？（震惊.jpg）
这场超燃的具身模型真机对决比赛，就发生在这两天在深圳举办的全球首届具身智能开发者大会（EAIDC 2026）——暨「具亮计划」黑客松·大湾区巅峰赛现场。
来自清华、北大等全国顶尖高校的20强队伍，围绕模型适配、真机部署同台竞技，现场直接对线battle～
你以为就到这儿了？大NO特NO，因为——比赛现场还有超强辅助！
作为主办方，自变量机器人还为参赛队伍提供了高泛化的基础模型支持。
提供从数据采集、模型训练、真机部署到现场评测的全流程教程，帮助开发者快速上手、高效调试，将更多精力聚焦于核心算法与真实场景落地的关键问题。
并配备WALL-OSS、Pi0.5、Dream Zero等多款全球主流模型，供选手灵活选择与适配，协同完成任务挑战～
真机实操、线下对线，本来就是检验具身智能模型易用性与泛化能力最真实的压力测试。
当开源模型被放到真实赛场反复验证、被开发者直接使用并跑通任务闭环，具身智能开源生态的价值，早已超越了开放代码本身——
从开放，到可用，再到共创。
一场具身模型的真实场景大考黑客松大家都不陌生，但具身智能赛道的黑客松，那可就有亿点点不一样了。
这场让全国优秀开发者直接线下硬刚的「具亮计划」黑客松比赛，由自变量机器人发起，比赛要义简单又热血——
具身大舞台，有梦你就来～（省流版.jpg）
赛事依托具身智能开源模型，搭建起可复现、可验证的开发者挑战体系，专为敢想敢做、敢落地的开发者量身打造。
在这两天的决赛现场，集结的则是在不久前远程开发线上初赛中脱颖而出的佼佼者，这其中包括——
来自清华、北大等全国顶尖高校的20强队伍，选手实力可以说是极夯！
但常言道——机器人在demo里能炫技整活是一回事，到了真实场景能不能跑通又是另一回事了。
所以决赛阶段的赛事规则，也直接next level，甚至可以说超！刺！激！
决赛采用的是从难到易的阶梯式多任务体系，采数、推理、执行全流程都需要参赛选手在真实环境中完成。
在为期四天的比赛时间内，参赛队伍需要在统一硬件、统一资源和真实任务条件下，现场完成模型适配、训练、部署到展示的完整闭环。
值得一提的是，比赛对模型没有限制要求，而作为主办方的「自变量机器人」也为选手们提前做好了相关赛事保障——
提供数据集和baseline，现场还配备了高性能操作臂、相关采数设备以及充足的算力资源，参赛者无需自备硬件和基础素材，进入现场即可直接全身心投入比赛～
u1s1，这场比赛对参赛选手来说是一场大考，对于具身模型来说，其实也是一场不小的考验。
大家要知道，当前具身智能行业面临的一大瓶颈是，很多模型参数确实看着很漂亮，但一到落地环节就开始掉链子：适配周期长、调试成本高，真正跑起来并不easy！
而决赛现场这种限时+真机的环境，本身就构成了一道非常直接的检验关卡。
一方面，模型能否快速接入硬件设备、顺畅跑通全流程，直接反映出其易用程度与工程化适配水平，而这也正是具身智能产业化落地的必要前提。
另一方面，面对现场真实硬件设备与定制化任务，模型能否保持性能稳定，不受环境干扰、不出现执行偏差，则是对模型跨场景泛化能力的直接检验。
这种产业级的技术实测，为行业筛选优质技术、厘清落地方向，也提供了极具参考价值的实战依据～
（限时+真机？这也忒刺激了！）
真机对线：开源模型被拉上赛场见真章光说不练假把式，决赛现场选手间的真机PK环节可谓说是全程高能～
在比赛任务的赛制设置上，具体有套环立柱、按指令分水果、插电源线、拼写单词四项任务需要参赛队伍进行挑战。
听上去感觉既简单又很有意思，但任务背后实则极其考验模型的综合硬实力——
套环立柱，考验的是最基础也最关键的「物理执行」能力，选手需要通过模型控制机械手，精准完成环状物体的抓取、移动与落位：
水果分拣，则是对模型「语言理解能力」的直接校验，选手需要通过相关指令，让机械手识别草莓、柠檬、樱桃、山竹、杨桃等不同物品，并按要求将指定品类分别放入深色方盆与不锈钢盆中：
插接电源线，则更偏向「精细操作与视觉感知」的考察，USB接口狭小、对位容错率极低，机械手需要在复杂视角下完成精准对准与插入：
拼单词任务，则侧重长时序逻辑与连贯动作规划，在给定目标单词后，机械臂要从散乱的字母块中按顺序识别、抓取、摆放，一步步拼出完整词汇：
考察维度如此全面，选择哪一款模型进行参赛，自然成了决定队伍现场发挥的关键变量！！！
在赛制规则上，选手可自由选择开源模型进行适配；同时，自变量机器人也针对几种主流模型为参赛队伍提供了配套的教程与重点支持——
其中包括被视为具身智能领域代表性机器人基础模型之一的Pi0.5、英伟达的世界动作模型Dream Zero、自变量机器人的开源模型WALL-OSS等多个模型。
这些经过实战验证的成熟开源模型，能大幅降低参赛队伍底层研发成本，让大家直接基于高性能基座快速迭代算法。
此外，自变量机器人提供的数据采集、模型训练、真机部署到现场评测的全流程教程，也进一步降低了上手门槛，帮助开发者快速调试，把有限时间真正用在核心算法优化与真实场景落地上。
事实上，一款真正具备行业价值的开源具身模型，不该只停留在论文数据、benchmark跑分或榜单排名里。
更关键的是，要看它能不能贴近真实产业需求，让开发者拿来就能用，以更低成本完成部署与调试，顺畅跑通从模型训练、参数微调、真机适配到任务落地的完整闭环。
能落地、能复现、能开源、好用易用，才是下一代具身智能模型的核心竞争力。
中国如何推动具身智能开源生态当前，中国具身智能产业正从实验室Demo阶段全面迈入工程化、场景化落地的关键期。
尽管业内已有不少成熟产品实现大规模落地，但行业发展仍面临一个绕不开的现实问题——
行业内开源模型的部署、硬件适配与场景工程化的综合技术门槛依旧比较高，对开发者的全栈能力要求比较严苛，很不友好。
换句话说就是，开源壁垒严重、生态协同不足等具身智能行业的核心瓶颈问题，越来越明显。
在EAIDC2026收官日的圆桌论坛上，来自多所企业和高校的权威大咖，围绕具身智能开源生态话题进行了深度的行业观点碰撞。
多位嘉宾在发言和圆桌讨论中都表达了一个共同观点——
那就是，具身智能已经走过了纸上谈兵的阶段，行业迫切需要一个在真实物理环境中检验技术成熟度的平台。
在「具身智能变革之路，从技术奇点到产业跃迁」主题圆桌分享上，各位嘉宾围绕开源生态展开深入探讨。
地平线机器人实验室负责人苏治中指出，目前机器人领域技术门槛极高，模型训练、数据采集与部署等环节复杂度突出，若无开源支撑，行业尤其是教育领域的发展会大幅放缓。
自变量机器人合伙人兼算法负责人甘如饴则表示，如今开源模型层出不穷，亟需建立客观的优劣评判标准，未来评测体系也将走向开源，核心是聚焦模型在真实场景中的实际落地效果。
阿里巴巴达摩院具身平台产品负责人田明认为，开源即共识，共识即价值。具身智能正处于范式尚未收敛的早期阶段，开源能够快速凝聚生态合力，提升行业市场集中度。
美团高级总监、无人机硬件研发负责人吴昊天也提出，具身智能要真正实现商用落地，必须依托开源生态协同，共同破解数据采集成本高、信息难以标准化等行业共性难题。
不仅如此，在另一场「具身智能产学研协同创新的体系构建与实践探索」圆桌主题论坛中，嘉宾们也围绕产学研协同问题展开了观点碰撞。
清华大学计算机系副研究员、人工智能研究院院长助理苏航认为，高校擅长前沿创新与理论探索，产业界具备完整工程化能力，双方优势互补才能真正推动领域落地。
在中山大学智能工程学院教授、通用具身智能中心主任、人机物智能融合实验室联合负责人梁小丹教授看来，当前国内开源模型同质化严重，唯有学界与产业界深度联动，才能补齐资源短板，真正实现自主创新。
自变量机器人联合创始人兼CTO王昊则表示，当前行业内许多数据因安全隐私无法完全开放，仅靠线上文档难以形成完整闭环。他提出应通过线下实战与产学研结合，让技术落地更高效。
中国智能化技术研究院院长、深圳市智能化学会联合创始人李鹏则主张开源应面向真实工业需求落地，能开放则充分开放，让技术适配场景、提升实效。
香港大学计算与数据科学学院助理教授、港大OpenDriveLab实验室负责人李弘扬表示，开源前期投入大、耗精力，高校应牵头推进，企业则应发挥资源优势，与高校共建开源生态。
此外，在比赛收官现场，自变量机器人创始人&CEO王潜结合行业发展现状，分享了自己对开源生态愿景的见解。
他表示，希望能联合各方力量将中国具身智能生态推向新高度，不局限于国内市场，更要聚集全球开发者，共同推动具身智能的广泛开发，在各领域实现真正的具身智能平权，让更多人能参与到技术探索与应用中来。
△自变量机器人创始人&CEO王潜
尽管各位嘉宾对开源生态的研判各有侧重，但其核心逻辑高度趋同：具身智能产业唯有立足真问题、坚持真开源、实现真泛化，才能真正走向成熟落地。
而这也恰好与本届「EAIDC 2026」的主题理念高度契合——
那就是以赛促研、以研促产，推动具身智能从实验室走向真实场景、从算法迈向产业规模化应用。
在这次的「具亮计划」黑客松决赛现场，自变量机器人通过真实场景中的持续验证与快速迭代，把模型、任务、开发者和应用侧连接起来，也进一步推动了开源生态的发展。
一方面，作为一场具备开发者筛选和能力沉淀机制的比赛，优秀参赛者在现场形成的方法、经验和创新成果，后续都可能反哺社区，推动整个生态进入开源—实践—反馈—再演进的正向循环。
另一方面，线下真实赛事场景，也最能直观检验模型的易用性与泛化能力。
我国开源模型在任务复现中展现出的亮眼表现，也印证了国产具身智能开源模型的技术实力，在一定程度上弥补了国内在机器人智能大脑领域的长期发展短板。
具身智能行业的特殊性，在于其能力实现必须通过物理世界完成最终闭环，天生带有强烈的「落地应用」导向。
自变量机器人通过持续构建开源生态，为产业端沉淀出可复用的落地路径，让开源价值真正从实验室落到地面。
再往行业层面看，当大家衡量一款具身模型的标准，开始从参数规模、跑分高低，转向系统能力、工程效率和真实表现，行业也需要一个更真实的公共场域，去承载这种评价体系的变化——
而这，也正是「EAIDC大会」更深一层的意义所在。
当全球优秀开发者围绕开源模型同台竞技，模型能力在真实任务、真实硬件、真实约束下被公开验证，EAIDC所承载的，就已经不只是一场大会或一场比赛的意义。
而是正在成为具身智能行业考察技术趋势、检验模型水准、连接开发者生态的「重要载体」。
与此同时，这也让这整个行业的评价标准变得更清晰：真正有价值的开源模型，既要能开放，更要能落地；既要能复现，也要能在真实世界里持续跑起来。
而自变量机器人，也率先围绕这一方向，交出了一份兼具实践价值与行业参考意义的探索性答卷。
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