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香港大學（港大）多媒體實驗室（MMLab）近日宣布推出「RoboDojo」——一個結合模擬環境與真實世界機械人操作的具身人工智能（Embodied AI）統一評測基準平台。該項目由港大計算與數據科學學院副院長（人工智能科技轉化及拓展）羅平教授與其博士研究生陳天行先生共同發起，並匯聚了包括加州大學柏克萊分校及清華大學在內、全球近20所頂尖大學與科研機構共同參與。

具身人工智能旨在賦予機械人在實體環境中感知、推理並採取行動的能力。然而，現有的評測方法大多局限於模擬環境，或因採用不同的硬件配置、測試條件和評分標準，導致不同模型之間難以進行公平且標準化的比較。因此，即使機械人在示範中表現出色，亦未必能真實反映其在複雜多變的現實場景中，持續且穩定地執行任務的能力。

為應對這一挑戰，RoboDojo創新地將模擬評測、標準化真實機械人測試及策略模型比較整合至單一框架。平台目前涵蓋42項模擬任務、18項真實世界機械人任務，以及30個具代表性的機械人策略模型，全面評估機械人在泛化、記憶、精細操作和長程任務執行等關鍵維度的能力。

評測結果揭示了當前技術的瓶頸：目前表現最佳的模型在模擬環境及真實測試中的成功率分別僅為8.80%和12.8%，遠低於人類專家的76.03%及100%。這項數據表明，具身人工智能要在複雜環境中實現穩定可靠的日常應用，仍有相當大的進步空間。

羅平教授表示：「據我們所知，RoboDojo是首個由香港牽頭、結合模擬與標準化真實機械人評測的基準平台。它有助推動具身人工智能研究由過往着重示範成果，邁向可量度、可比較及值得信賴的技術進步。」

RoboDojo自推出以來，迅速獲得全球學術界與業界的高度關注。項目於社交平台 X的發布內容錄得逾10萬次瀏覽；同時，其相關的開源資源亦在短短一星期內，於AI 社群平台 Hugging Face 錄得超過10萬次下載，反映國際科研群體對此項研究的高度肯定。

展望未來，RoboDojo將有助建立公平、透明和可重現的評測機制，促進全球學術界與產業界的深度協作，推動具身人工智能技術由展示導向走向可持續發展，為研發更安全、更可靠並可應用於真實環境的機械人系統提供核心技術支撐。

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港大計算與數據科學學院（電郵：cdsnews@hku.hk）
 
關於羅平教授
羅平教授現任香港大學計算與數據科學學院副院長（人工智能科技轉化及拓展），並為港大MMLab首席研究員。他的研究領域包括電腦視覺、機器學習及具身智能，尤其專注於開發能夠感知、理解並與複雜實體環境互動的智能系統。