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智元机器人大赛落幕:清华上海AI Lab夺冠,华南理工港大位列前三

智元机器人大赛落幕:清华上海AI Lab夺冠,华南理工港大位列前三

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2025-10-27

在杭州举办的国际机器人与自动化大会(IROS)期间,AGIBOT World Challenge机器人挑战赛线下决赛圆满落幕。这场由智元机器人与OpenDriveLab联合主办的赛事,汇聚了全球顶尖科研团队参与角逐。最终,清华大学联合上海AI Lab的AIR-DREAM团队勇夺桂冠,华南理工大学与香港大学团队分获二、三名。

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决赛现场,来自世界各地的11支高校与研究机构队伍,在六大真实物理任务中展开激烈比拼。任务设置涵盖仓库整理、动态分拣、衣物折叠、厨房操作等场景,全面检验机器人系统的操作精度与适应能力。参赛队伍需在限定时间内完成物体抓取、传送带分拣、衣物折叠、微波炉操作、货架补货及倒水等具体任务,每个动作的完成质量都直接影响最终得分。

冠军团队AIR-DREAM凭借自主研发的X-VLA模型脱颖而出。该模型通过引入实体特定软提示技术,有效解决了跨平台机器人数据兼容难题,实现了不同硬件间的知识迁移。团队成员介绍,这种可扩展的视觉-语言-动作架构,显著提升了机器人在复杂环境中的决策效率。

获得亚军的华南理工大学"单人战队"曾嘉龙,展现了独特的参赛策略。在算力资源有限的情况下,他采用快速微调预训练模型的方法建立基准,再通过低成本改进逐步优化性能。这种"小步快跑"的研发模式,使其在单人参赛的不利条件下仍取得优异成绩。

香港大学Firebot团队则展示了高效的资源利用能力。他们以预训练模型π0为基础,结合RoboTwin 2.0仿真平台进行数据生成,通过并行强化学习在10天内完成技术路线搭建。团队负责人陈天行透露,8块A100 GPU的集群运算与丰富的部署经验,是他们快速突破的关键。

赛事技术委员会介绍,本次决赛特别设置7:3的训练测试场景比例,重点考察机器人在未知环境中的适应能力。以"整理杂货"任务为例,机器人需在90秒内从桌面抓取三个零食并放入购物袋,每个动作的完成质量都通过传感器精确评估。而"动态分拣"任务则要求机器人在移动的传送带上完成至少三次抓取,模拟真实物流场景的挑战。

在"折叠短袖"任务中,机器人需在150秒内完成衣物抓取、对折、整理的全流程。这个看似简单的动作,实则考验着系统对柔性物体的感知能力。赛事技术总监指出,布料在折叠过程中的形变控制,是当前机器人操作技术的难点之一。

除竞技环节外,智元机器人在展会现场展示了多款前沿产品。其中刚发布不久的精灵-G2机器人首次公开亮相,其射箭演示引发观众热议。通过遥操作技术,该机器人实现了毫米级控制精度,现场观众可亲身体验其超低延迟的操作反馈。

本次大赛作为AGIBOT World Challenge@IROS 2025的收官之战,设置了总金额56万美元的奖金池。经过三个月的线上仿真赛,来自23个国家和地区的431支队伍参与初选,最终11支战队晋级线下决赛。在Manipulation赛道外,World Model赛道聚焦物理世界预测技术,三支团队凭借对AgiBot World数据集的创新应用分获前三。

赛事期间,智元机器人还展示了灵犀x2、远征A2等系列产品。这些搭载最新具身智能技术的机器人,在现场演示了复杂环境下的自主导航与任务执行能力。参展专家表示,这类技术突破正在推动机器人从实验室走向实际应用场景。

来源:https://www.itbear.com.cn/html/2025-10/1000026.html
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