北大发布RealAppliance仿真平台让家电运行模拟更真实
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教会机器人操作家用电器，是家庭服务机器人迈向实用化必须攻克的核心难题。相较于在桌面上抓取物体，操作微波炉、洗衣机等设备要复杂得多。机器人不仅需要精准识别按钮、旋钮、门体等形态各异的部件，还必须深入理解设备背后由模式切换、状态约束和程序逻辑构成的复杂“规则体系”。简而言之，成功的家电操作要求机器人具备三重能力：准确“感知”部件、有效“理解”说明书，并最终“执行”精准的操作步骤。
因此，基于说明书进行家电操作规划的能力，已成为衡量具身智能能否适应真实家庭环境的关键指标，也是该领域研究的重点方向。
然而，对这一能力的评测长期面临巨大挑战。在真实物理环境中测试风险极高，微波炉、烤箱等设备的误操作可能导致财产损失甚至安全事故。同时，成本也是主要障碍，真实家电价格昂贵、型号繁多、维护复杂，难以支持大规模、可重复、标准化的实验需求。
更深层次的挑战在于，一个有效的评测基准必须确保测试环境——即虚拟家电——在外观、功能和交互逻辑上高度逼真。这正是当前仿真平台资源中最稀缺的部分。
为突破这一瓶颈，北京大学董豪团队的研究人员高玉正、龙宇星等人，推出了RealAppliance数据集及配套的RealAppliance-Bench评测基准。该团队此前在CVPR 2025的Highlight工作CheckManual中，已开创了基于说明书的家电操作研究范式。本次工作则实现了重要升级，将评测对象从一个单纯的“手册理解”问题，拓展为涵盖“说明书、设备外观、交互功能与程序状态”的完整操作闭环系统。
RealAppliance数据集包含了100个经过高保真建模的家电数字资产，覆盖微波炉、烤箱等14大类常见电器，并在真实说明书、外观结构、交互机制和程序逻辑四个维度上与真实产品严格对齐。基于此构建的RealAppliance-Bench评测基准，则通过手册检索、开环规划、部件定位、闭环调整和全过程推理这五个递进式任务，系统性地评估模型在基于说明书的家电操作规划中的各项核心能力。
实验结果显示，即便是当前领先的多模态大模型和具身规划模型，在这一更贴近真实世界的评测体系下，依然面临显著的能力短板。
图1：RealAppliance数据集概览。该数据集包含100个高保真家电数字资产，覆盖14个类别，并为每个资产配备了真实的产品说明书。
构建高保真、可交互的虚拟家电世界
RealAppliance数据集涵盖了微波炉、烤箱、洗衣机等14类常见家用电器，其配套说明书也包含中文、俄语、法语、德语等多种语言。该数据集的核心价值在于，每个数字资产不仅在尺寸外观上高度还原，其关键部件的功能逻辑和程序状态转移也与真实家电完全一致。这为基于说明书的操作规划研究，提供了一个可重复、可扩展且高度逼真的仿真实验平台。
与仅提供可动三维模型的传统资产库不同，RealAppliance更强调“说明书-资产-程序逻辑”三者之间的系统性对齐。因此，它不仅能复现设备外观，更能支持对操作顺序、状态约束乃至执行过程中的反馈修正等复杂环节的全面评测。这无疑是推动相关研究走向标准化评估的关键一步。
图2：RealAppliance与现有数据集的对比。传统数据集普遍缺乏手册对齐与程序逻辑，而RealAppliance实现了说明书、资产与交互逻辑的全面系统对齐。
从图纸到“生命”：资产构建四部曲
如图3所示，RealAppliance的构建遵循一套严谨流程，旨在从外观、结构、交互和状态逻辑四个层面同时逼近真实电器。
图3：RealAppliance资产构建流程：收集手册与照片、完成高保真建模、配置交互机制，并依据说明书设计程序逻辑。
第一步，收集说明书与真实照片。研究团队从全球多个地区系统性地收集了家用电器及其对应的用户手册和高清实物照片。在筛选样本时，他们设定了四条严格标准：部件尺寸适合机械臂操作（可操作性）、手册长度符合大模型上下文处理能力（篇幅适中）、部件名称和步骤描述清晰明确（描述清晰）、以及包含精确尺寸数据和高分辨率图片（信息完整）。这套标准确保了资产来源真实、信息完备，为后续工作奠定了统一基础。
第二步，电器数字资产建模。此阶段的难点不仅在于复刻外观，更在于将关键操作部件拆解为可计算、可交互的独立结构单元。团队基于手册和照片，在Autodesk 3ds Max中进行精细化建模，每个功能部件都作为独立组件处理，并通过增加多边形密度来提升视觉质感。随后，利用Unfold3D展开UV贴图，并在Adobe Photoshop中绘制高精度彩色纹理，以还原表面颜色、图标等细节。最终，模型被导入NVIDIA Isaac Sim生成USD格式资产，所有部件命名严格遵循说明书术语，并精细调节材质以呈现玻璃、塑料、金属等不同表面效果。
为了让模型“动起来”，团队为不同部件配置了相应的关节：旋转关节用于旋钮和铰链门，棱柱关节用于按钮和滑块，固定关节则分配给触摸屏等静态界面。
第三步，配置电器交互机制。为了让虚拟家电能像真实设备一样给予反馈，研究团队构建了一套模块化的物理与电子机制体系。物理机制包括模拟弹簧复位的“内部弹簧”、实现部件吸附的“磁吸”、触发联动的“机械触发”、实现机械定时的“旋钮倒计驱动”以及保障安全的“安全锁”。电子机制则涵盖更新屏幕纹理的“屏幕显示”、检测触摸的“触摸感应”、控制内部照明的“照明”、同步状态提示的“指示灯”以及驱动部件运转的“旋转马达”。这套机制使三维模型转变为具备状态响应能力的仿真实体。
第四步，设计电器程序逻辑。这是赋予虚拟家电“灵魂”的关键步骤。团队严格依据真实说明书，为每个电器编写了程序脚本。脚本首先定义电源、温度、时间等核心状态变量，然后将各个部件与上述机制绑定，最后严格按照说明书中的操作顺序和条件约束来设计整体的状态转移逻辑。如此一来，当虚拟旋钮被转动或按钮被按下时，就能触发屏幕显示变化、电机启动、灯光亮起等一系列连锁反应，完整复现真实电器的工作流程。
五重关卡：系统评估操作规划全链路能力
基于构建好的数据集，RealAppliance-Bench评测基准应运而生。如图4所示，它模拟了机器人完成一次家电操作所需经历的核心环节，设计了五个层层递进的任务，旨在系统评估模型在各阶段的能力短板。
图4：RealAppliance-Bench的五个核心评测任务：手册检索、开环规划、部件定位、闭环调整与全过程推理。
任务一：手册页面检索。家电说明书内容庞杂，模型需要快速定位关键信息。此任务要求模型根据给定的手册和目标页面类别（如“操作步骤”），从完整文档中精准检索出相关页面，考验其文档理解与信息筛选的基本功。
任务二：开环操作规划。这是对核心规划能力的直接测试。给定任务指令（如“用微波炉加热牛奶”）、电器手册和初始观测图像后，模型需要规划出一系列正确的原子动作序列。基准定义了9种电器操作动作（按下、旋转、打开等）和4种物体操作动作（拾取、放置等），模型必须选择正确的动作类型并填好相应参数。
任务三：电器部件定位。仅仅规划出“按下启动键”还不够，机器人必须知道“启动键”的具体位置。此任务要求模型结合手册文本内容和部件名称，在当前观测图像中预测出该部件的精确边界框，评估其跨模态（从文本到视觉）的对齐与空间理解能力。
任务四：闭环规划调整。现实世界充满意外，例如门被风吹开。此任务模拟了执行过程中的环境扰动，要求模型在给定历史操作记录、初始计划和实时观测后，预测出下一个正确的修正动作，考验其根据环境反馈进行动态调整与决策的能力。
任务五：全过程推理。这是终极综合性挑战。模型需要串联完成前四个任务，并在执行过程中应对可能出现的干扰。任何一环出错（如部件定位不准或动作预测错误）都会导致整个任务失败，直接反映了模型的端到端鲁棒性和综合任务执行能力。
图5：RealAppliance-Bench的统计信息概览
当前模型表现：理想与现实仍有显著差距
利用RealAppliance-Bench，研究团队对多类主流模型进行了系统性评测，包括GPT-4V、Gemini系列等专有多模态大模型，Qwen3-VL、GLM等开源多模态模型，以及Robobrain 2.0、ManualPlan等具身规划专用模型。
结果如图6所示，尽管不同模型在局部任务上表现各异，但面对这个与真实逻辑对齐的完整操作链路时，整体表现距离可靠的实际应用仍有明显差距。
图6：各类模型在RealAppliance-Bench五个任务上的表现概览
- 手册检索：专有模型整体表现领先，开源模型次之，具身规划模型相对较弱。这表明，当前具身模型在针对特定任务进行训练时，其通用的文档理解与检索能力可能有所削弱。
- 开环规划：所有模型均未表现出稳定的可靠性。常见错误包括使用错误的动作类型、选择错误的目标部件，甚至直接遗漏关键步骤。这说明模型尚未真正掌握说明书背后隐含的条件依赖与严格的步骤顺序逻辑。
- 部件定位：模型预测的边界框与真实位置的重合度（IoU）普遍很低，大多在0到0.05之间。其核心难点在于，模型需要将手册中抽象的示意图或文字描述，与真实图像中不同视角、不同光照下的具体视觉线索进行精确匹配，这对空间理解和细粒度视觉指向能力提出了极高要求。
- 闭环调整：模型普遍不擅长根据环境状态变化来动态修正原有计划。除了动作类型错误，参数预测错误（如旋转角度不准确）是主要的失败原因之一。这反映出模型在细粒度视觉感知和将感知信息转化为精确决策指令两方面都存在不足。
- 全过程推理：几乎所有模型的端到端任务成功率都趋近于零。误差在任务链路上的不断累积和放大，清晰地揭示了当前系统在真实、复杂的家电操作场景中，其整体鲁棒性和闭环执行能力依然非常脆弱。
总结与未来展望
总体而言，RealAppliance首次在家电操作场景中实现了“真实说明书、高保真资产与可执行操作逻辑”的系统性对齐，将基于说明书的操作规划评测推进到了一个更贴近现实的新阶段。它所构建的RealAppliance-Bench，为研究者提供了一条从文档理解到闭环执行的完整能力测试链路，也更为清晰地勾勒出了当前各类模型在关键环节上的能力边界与短板。
展望未来，RealAppliance不仅可作为标准化评测平台，其高保真的资产和丰富的交互机制，也为研发更底层的家电操作策略或更高层的任务规划模型提供了宝贵的训练与测试土壤。随着这类高质量仿真资源与评测体系的不断完善，家庭服务机器人最终能够走进千家万户、可靠地处理各类家电操作任务，将不再是一个遥远的愿景。
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