从2025年春晚的表演破圈到人形机器人马拉松，再到年底的量产落地、商业闭环，具身智能的风向正在发生变化。
尤其当具身智能进入产业落地期，机器人表演式成功已经不足以满足业界对其能力的期待。产业端进入更加看重“机器人大脑”及其相应带来的泛化能力的阶段，因为真实世界不存在完全标准化的场景，无论在工业分拣、养老护理还是仓储物流等场景，机器人都要解决自主且稳定地与真实物理世界交互的问题。
——这正需要强大的具身智能模型能力作为支撑。那么，大规模落地应用到来前，我们如何评估具身智能模型这一“机器人大脑”的能力？
和大语言模型一样，具身智能模型同样需要建立开放公正的评价体系，以测评推动行业进步。Robochallenge是全球首个大规模、多任务的真机基准测试平台，意在为VLA模型在机器人上的应用提供评估标准。
值得关注的是，具身智能模型测评和大语言模型测评有非常大的差异。大语言模型的测评多为“闭卷答题”，以静态数据输出与文本、图像指标为主，不涉及物理交互与连续动作执行。而具身模型的测评更加侧重“感知-决策-执行”的物理闭环，在测评时需要提前公开任务，核心验证对象为视频动作序列和任务成功率，类似于“开卷考试+实操考核”。
因此，用公开代码的开源具身智能模型参与测评，才是是更货真价实、更有价值的。
RoboChallenge最新发布的测评结果显示，自变量开源端到端具身智能基础模型wall-oss以46.43分超越pi0，总分排名第二，仅次于pi0.5。
Pi0、pi0.5背后的公司Physical Intelligence主要团队成员来自伯克利、斯坦福等高校和谷歌专家等。自变量机器人创始人王潜为南加州大学博士学位，是全球最早在神经网络中提出Attention机制的研究者之一；CTO王昊则主导开发国内首个多模态开源大模型“太乙”、百亿级大语言模型“燃灯”及千亿级模型“姜子牙”。
具体来看，wall-oss在叠洗碗巾、挂口杯、按按钮、浇盆栽、移物入盒及开瓶器进抽屉等多个单任务中排名第一。
排名前三名，wall-oss是唯一一个国内开源具身基础模型。
开源模型把模型代码、训练数据乃至架构设计公开，让测评过程可全程复现，能够规避通过微调其他模型来“刷榜”的行为，可以更客观、真实地反映模型能力。这势必将引导各个具身智能玩家回归技术本身，用技术能力构建自身的核心竞争力。
同时，开源模型有助于技术透明迭代，能够加速具身智能行业创新。开放协作的“集体智慧”，远比封闭开发更能应对真实世界的复杂性、随机性。
自变量从成立以来，就致力于树立开源的标杆，让每次开源都对行业产生价值。去年9月，wall-oss模型正式开源，预训练模型权重、训练代码、数据集接口以及详细部署文档全部公开，开发者可以在自己的机器人上直接跑通闭环流程。
自变量机器人联合创始人兼CTO王昊此前曾公开谈及自变量坚持来源的初衷：“开源意味着我们可以站在巨人的肩膀上继续前进。我们可以基于已有成果做更多的改进，社区开发者的反馈也会帮助到开源的公司，开源公司可以从中吸取到经验，然后把这个技术路线思考得更加深入。一般的高校、或者一些小型的企业，他们可能没有能力去做基础模型，但是如果能够使用这些基础开源模型，他们就可以去做应用，把它用到各个方向，丰富整个生态，这也是一个非常重要的事情。”
在RoboChallenge发布测评结果之后，wall-oss提交的复现结果示例、微调代码也将在下周全部开源，让模型展现出的泛化能力、推理能力等有据可查。除了检验测试结果的真实性，开发者们也可以在平台上根据源代码和各个任务的微调代码，结合自己的数据完成复现微调。
这意味着，自变量提供的不仅仅是一个模型，而是一整套完整可复现的方案，这对具身智能基础模型的透明迭代和标准共建具有更深远的意义。
拥抱开源，是具身智能走向成熟的必经之路。只有把技术从封闭的实验室里解放出来，让更多人参与、验证、改进，才能真正突破单点创新的局限，具身智能才能真正从实验室走向真实世界。
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