自变量推出具身智能仿真评测基准X2Real，支持自动化评测与诊断

编译/VR陀螺

10月19日，自变量发布具身智能仿真评测基准X2Real，旨在缓解真机测试成本高、反馈慢，以及仿真测试与现实表现存在差距等问题，相关技术报告已在arXiv公开。

X2Real围绕仿真可信度、任务多样性和评测公平性展开设计，通过校准视觉、物理属性与控制参数，使虚拟机器人尽可能接近真实硬件。基准包含10个能力维度、44项长时程任务，覆盖语言理解、记忆、精细操作、双臂协同和移动操作，并提供近300小时带标注的仿真轨迹数据。

为降低模型记忆固定场景获得高分的风险，系统对外观、任务设置和机器人配置进行随机化，并分离训练与评测环境。其Mana仿真平台支持智能体组合场景、机器人及任务步骤，再依据子任务完成记录分析失败环节，为后续补充测试任务提供依据。

平台还通过Policy Space统一不同模型的输入输出适配。根据官方使用指南，开发者还可连接本地模型推理服务，选择任务类别及分布内、分布外测试，查看评测记录。

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