来自全球的11支顶尖部队在抓取、折叠、烹饪、倒水等六大实在物理使命中打开剧烈竞赛，现场高能不断。
终究，清华大学联合上海AI Lab的AIR-DREAM团队凭仗超卓的归纳体现夺得总冠军，华南理工大学与香港大学团队分获二、三名。
除竞赛之外，智元在此次IROS上也展现了精灵系列、灵犀x2、远征A2等产品线。
在本次AGIBOT World Challenge——Manipulation线下真机决赛中，共有来自全球顶尖高校与研究机构的11支部队登台对决。
选手们在“收拾杂货”“动态分拣”“衣物折叠”“厨房操作”等六大实在物理使命中打开竞赛，全面查验具身智能体系的操作精度与泛化才能。
通过三天的剧烈比拼，终究由清华大学和上海AILab联合组成的AIR-DREAM团队夺得冠军。
赛后，前三名的部队还共享了他们的技能心得：首先是AIR-DREAM团队的——X-VLA模型。
X-VLA是一种可扩展、简练的通用视觉-言语-动作（VLA）模型，它通过为每个机器人渠道引进实体特定的可学习软提示（Soft Prompts）来有用处理跨实体、异构机器人数据的难题。
在算力有限的情况下，先通过快速微调预练习根底模型树立牢靠基准，再以低成本进行探索性改善，以此来完结赛题要求的高成功率和强鲁棒性。
在资源严重、时刻有限的情况下，他们以预练习的根底模型π0为根底，依托RoboTwin 2.0仿真渠道做数据生成和并行强化学习，充沛的使用丰厚的机器人布置经历，在10天内用8块A100 GPU搭建起高效牢靠的技能道路。
此次的线下真机决赛首要聚集于库房、分拣等实在物理场景，旨在向参赛者供给数据-模型-使用的完好链路，测验模型的泛化水平。
决赛共设置6个使命，包含物体抓取、动态拣选、衣物折叠、家务操作等实在场景，练习与测验场景份额为7:3，以调查机器人在“已见”与“未见”情境下的体现差异。
每支部队需在每个使命中进行10次测验，终究以均匀得分计入总成绩，竞赛的基线模型为UniVLA（RSS 2025）。
收拾杂货使命限时90秒。竞赛参与者需要在已复制好模型的机器人上（后续使命同），让机器人从桌面抓取三个零食，并将其准确放入购物袋中。
每成功抓取一个物品可获得1分，成功放入袋中再得1分，单个物品满分2分，三个物品累计满分6分。
该使命首要调查机器人在静态场景下的物体辨认、抓取途径规划及安稳放置的才能。
传送带使命限时90秒。竞赛参与者需操控机器人在动态传送带上辨认并抓取方针物品，将其放入指定的收纳箱中。
传送带上共有15个物品，机器人需在运动场景中完结至少三次成功抓取与放置操作。
该使命模仿物流拣选场景，检测机器人在动态环境下的方针检测、实时决议计划与操作安稳性。
折叠短袖使命限时150秒。竞赛参与者需让机器人从左、右两边顺次抓取衣物边际，并完结标准化的折叠动作。
该使命旨在评价机器人对柔性物体的感知与操控才能，特别是布料类物体在非刚性状态下的形变辨认与操控精度。
加热食物使命限时150秒。机器人需完结从开门到发动微波炉的完好流程，包含按住门把手、打开门、将食物放入、推回门、封闭并按下发动键。
该使命模仿家庭厨房场景，评价机器人对类别机械结构的操作次序了解、力度操控及使命分化才能。
弥补挂放区使命限时60秒。机器人需从箱中取出指定物品，并将其准确放置到货架或挂放区域的对应方位。
该使命调查机器人在狭小操作空间中的准确抓取与空间定位才能，以及物体置放动作的协调性。
倒水使命限时60秒。竞赛参与者需让机器人完结从抓取水壶、向杯中倒入指定量的水，到将壶放回原位的全过程。
该使命大多数都用在评价机器人在接连操控与液体动态感知方面的归纳功能，测验其在精密运动与环境反应下的动作安稳性。
大赛聚集具身智能的两大中心方向——Manipulation（操作） 与 World Model（国际模型），总奖池高达56万美元。
Manipulation赛道通过层层挑选，终究由11支全球顶尖战队晋级线下真机决赛，并于本次IROS 的现场打开对决。
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