RoboChallenge Annual Report on Large-Scale Real Robot Benchmark

Début 2026, RoboChallenge a publié le premier classement mondial d'évaluation à grande échelle de modèles Vision-Language-Action (VLA) basé sur des environnements robotiques réels. Les données montrent une croissance exponentielle tant des utilisateurs inscrits que des soumissions d'évaluation, soulignant que l'évaluation à grande échelle sur robots réels devient une exigence critique pour le développement de l'intelligence incarnée.

Actuellement, le modèle le mieux classé atteint environ 62 % de taux de réussite sur la suite de tâches Table30, tandis que les performances sur les tâches de manipulation fine restent inférieures à 15 %. Cela indique que les modèles fondamentaux incarnés sont encore à un stade charnière, passant de la compréhension sémantique vers des percées dans l'interaction physique complexe.

La plateforme a attiré des développeurs de plusieurs pays, dont la Chine, les États-Unis, Singapour et le Japon, formant un écosystème de plus en plus mondial. Fait notable, la majorité des modèles les plus performants du classement sont open source, soulignant que la collaboration ouverte devient un moteur clé dans l'avancement de l'intelligence incarnée.