智元主办AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026收官 比赛结果公布

6月5日，机器人与自动化领域会议ICRA 2026在维也纳落幕。由智元主办的AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026也同期结束。

据主办方介绍，本届赛事吸引了来自全球27个国家及地区的526支科研与产业团队参赛。赛事设置Reasoning to Action（推理-操作）、World Model（世界模型）和WBC（全身控制）三大技术赛道，采用线上标准化评测与线下真机验证相结合的方式，并提供开源数据、仿真平台和机器人硬件作为赛事基础。

ICRA是IEEE（国际电气与电子工程师学会）机器人与自动化领域的重要国际会议之一。6月1日至5日，ICRA 2026在奥地利维也纳举行，本届会议官方竞赛项目中包括AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026。相较于单纯展示机器人动作能力的演示类活动，赛事评测更强调统一任务、统一规则和可复现结果，因此也成为观察具身智能技术进展的一类窗口。

三个赛道围绕推理操作、世界模型和全身控制展开

本届AGIBOT WORLD CHALLENGE设置Reasoning to Action、World Model和WBC三个赛道，分别面向任务理解与行动决策、物理世界预测与交互建模、云端推理与全身控制等方向。

参赛队伍包括中科院、清华大学、中国科学技术大学、加州大学圣迭戈分校等海内外院校团队，也包括小米、Sber Robotics Center、阿里巴巴、高德、vivo等产业研发团队。据主办方披露，超百支队伍通过官方基准考核线。

从技术链路看，三个赛道分别对应具身智能研发中的不同问题：Reasoning to Action关注模型如何从任务理解走向动作执行；World Model关注模型对物理世界变化的预测能力；WBC则面向机器人移动、抓取、放置等连续动作中的全身协调控制。对人形机器人而言，这些能力并不是孤立存在的，最终需要在真实任务中形成从感知、规划到执行的闭环。

参赛选手在多个任务场景中调试机器人

赛制方面，本届赛事采用线上自动化测评与维也纳线下真机决赛结合的方式。赛事评测依托智元自研的EWMBench、Genie Sim Benchmark两项评测基准，围绕评测流程自动化、考核指标标准化和实验结果可复现展开。

在线下总决赛阶段，赛事统一采用精灵G2人形机器人进行实景比拼，并将真机运行稳定性、物理环境适配度和长周期任务可靠性纳入评分依据。

近年来，具身智能评测的一个核心难点在于，仿真环境中的高分表现并不必然等同于真实机器人上的稳定执行。真实环境中的物体位置、抓取误差、碰撞、遮挡和地面条件等变量，都会影响机器人任务完成率。因此，本届赛事将线上评测与线下真机验证结合，评估标准更接近真实部署场景下的工作表现。

World Model、R2A、WBC 三赛道结果公布

三大赛道中，World Model赛道率先完成全部比拼。中科院自动化所联合高德CV Lab组建的NeoVerse-ABot团队获得冠军，中科院工业人工智能研究院PAI@IAII团队、中国科学技术大学Loop团队分列第二、第三。

据介绍，该赛道在任务设计中加入了物品掉落、抓取失误等非理想化物理样本，用于考察模型对复杂物理交互过程的预测和建模能力。

AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026 World Model赛道最终结果

Reasoning to Action（R2A）赛道在维也纳完成线下决赛。该赛道考核内容从单一动作执行，扩展至环境理解、任务规划和实体操作等环节，重点考察算法从仿真环境迁移到真机任务中的表现。

最终，来自vivo的PrismBot获得R2A赛道冠军，来自上海萝博派对的RP-VLA获得第二名，俄罗斯团队GreenVLA获得第三名。

主办方与冠军团队PrismBot合影

AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026 Reasoning to Action赛道最终结果

WBC赛道由智元与Dexmal原力灵机联合打造，面向真实商超场景下的全身控制和移动操作任务。该赛道使用智元Genie Sim 3.0开源仿真平台和精灵G2真机，任务覆盖自主导航、取货、行走和放置等环节。

与单一抓取任务不同，WBC赛道要求机器人在货架层高限制、物品随机摆放等环境条件下，完成从自主导航、取货到行走放置的连续操作。赛事采用API远程直连模式，选手代码直接驱动真实物理机器人完成测试。

最终，来自小米机器人的周熊队以99.2的综合得分和94%的整体任务成功率获得冠军，GRNVLA和PrismBot分获第二、第三名。

开源数据、仿真平台和真机资源构成赛事基础

除竞赛本身外，本届赛事也提供了AGIBOT WORLD开源真机数据集、Genie Sim 3.0开源仿真平台和精灵G2机器人本体等资源，形成“数据—仿真—真机”的评测与研发流程。

对于参赛团队而言，这类资源可以降低获取标准化真机环境和测试平台的门槛，使算法训练、仿真调试和真机测试能够在统一框架下进行。主办方表示，部分参赛科研人员反馈，标准化真机资源是本次赛事的重要价值之一。

对外部研发团队而言，开源数据、仿真平台和统一硬件底座的价值在于降低测试门槛。尤其在人形机器人研发成本较高的背景下，标准化数据集和仿真环境可以帮助团队在早期阶段完成算法训练和对比实验，而真机验证则进一步检验算法在物理世界中的稳定性。

从行业角度看，具身智能评测正在从单一模型指标，逐步延伸至任务执行稳定性、物理环境适应性和长程任务完成能力等维度。对于机器人研发而言，能否在统一规则下完成可复现、可横向比较的测试，将影响算法从实验室走向真实场景的效率。

智元后续将上线仿真打榜服务器

据智元介绍，本次赛事沉淀的技术和生态资源后续将进入常态化运营。公司计划上线仿真打榜服务器，并增设更多测试任务和多元化评测基准，以持续考察模型的综合能力。

未来，智元还将继续迭代评测基准和全栈工具链，并围绕开源数据、仿真平台和机器人硬件资源，与科研机构、开发者和产业链企业展开合作。

对于具身智能行业而言，标准化评测、仿真到真机的迁移能力，以及真实场景下的任务执行稳定性，仍将是后续技术演进中的重要方向。AGIBOT WORLD CHALLENGE 2026的赛事结果，也提供了一个观察相关技术路线和团队进展的样本。