全球首屆具身智能開發者大會深圳落幕，重新定義具身智能新坐標

機器人前瞻（公眾號：robot_pro）
作者 許麗思
編輯 漠影

3月30日，由深圳市人工智能產業辦公室指導，自變量機器人、深圳市人工智能行業協會與廣東省具身智能訓練場聯合主辦的全球首屆具身智能開發者大會（Embodied AI Developers Conference，簡稱EAIDC 2026）暨「具亮計劃」黑客松?大灣區巔峰賽在深圳正式落下帷幕。

作為全球首個大型線下具身智能基礎模型真機操作黑客松，本次EAIDC共有上百支隊伍報名參賽，涵蓋清華、北大、浙大等全國頂尖高校、科研院所及高新企業，最終20支隊伍共計約60人進入決賽階段。參賽隊伍的表現，遠超比賽預設的難度層級，賽事成果遠超預期。

深圳市人工智能產業辦公室主任林毅應邀出席大會并致辭，他指出具身智能正處在從技術突破邁向產業落地的關鍵階段。本次大會為挖掘應用場景、推動規模化落地搭建了重要平臺。深圳將具身智能作為培育新質生產力的關鍵方向，已涌現出自變量等一批優質企業，并持續為人才團隊提供全周期支持。

與以往在實驗室里讓機器人“跑分”不同，EAIDC 是全球第一個把“真實環境”與“全鏈路任務”同時寫進賽制的具身智能賽事——所有參賽機器人必須在真實物理環境中，面對實時隨機切換的環境條件，完成融合長程、復雜推理和精細操作的全鏈路任務。

沒有仿真捷徑，沒有預設參數，沒有單一賽道的安全區。EAIDC 用最真實的方式直面行業痛點：具身智能模型賽事，到底能不能在真實世界里干活？

賽場之外，全球頂尖學界代表與產業領袖齊聚一堂，圍繞具身智能核心話題：產學研協同、開源生態構建與真實場景落地等展開深度研討，形成學界、產業界與開發者的深度共振。

一、EAIDC用三個“第一次”讓具身模型比賽回歸真實世界

過去幾年，具身智能領域的比賽越來越多，但絕大多數仍然困在三個框架內：場景高度仿真化、任務類目單一、關鍵變量被預先鎖定。參賽隊伍可以針對已知條件反復調參，贏了比賽，卻離真實世界的應用更遠了一步。

EAIDC 從賽制設計上徹底打破了這三道墻：

第一次大規模物理世界的實戰演練——這是迄今為止全球最大規模的線下具身智能開發者大賽，上百條機械臂全場鋪開，全部任務在真實物理場地完成，摒棄了仿真環境評測。所有的訓練成果必須接受重力、摩擦力等多種物理不確定性的檢驗。跑通仿真模擬環境不等于跑通現實世界——EAIDC正讓這條分界線變得更加清晰。

其中，任務設計覆蓋真實產業環節。大會從大量候選任務中篩選出四類任務，分別對應抓取放置、語言理解、精細操作和長時序決策等核心能力。選手可以從套環（抓取）、按指令分類水果（語言理解）、插電源線（精細操作）、拼寫單詞（長時序決策）四個中選擇針對一個任務持續攻關。不同任務設置了不同權重，最終成績不僅看步驟得分，也綜合考量成功率和泛化表現，將評價標準從“會不會做”提升到“做得穩不穩、泛化強不強、能不能落地”。

第一次極低延時全鏈條采訓推平臺——從數據采集、模型訓練到真機部署，全部在三天內完成。依托自變量提供的百條機械臂硬件集群、分布式訓推一體平臺，支持一個腳本一鍵快速啟動大規模訓練、高達100+PFlops的充沛算力，以及完整的數據采集平臺，參賽團隊在有限時間內即可完成從啟動數據準備到模型迭代的全流程，大幅降低了具身智能開發的實驗門檻。

第一次全變量控制評測——光照強度、環境溫度、障礙物分布、物體擺放位置——這些在真實應用場景中時刻變化的因素，在EAIDC比賽中同樣實時隨機切換并做到公平分布測試。參賽隊伍無法依賴預設參數，必須具備真正的環境自適應能力。這是對模型魯棒性的一次較為極限的考驗。用隨機的現實環境，考驗參賽隊伍的能力水平。

二、憑借自身全棧技術實力 自變量全程護航首屆EAIDC

作為全球領先的自研端到端具身智能基礎模型企業，自變量利用自身數據-算力-模型-硬件的頂尖級全棧能力，為所有參賽隊伍免費開放高質量數據集和相關數采設備并在比賽現場提供高性能雙臂操作平臺和算力資源。

超強具身基模及硬件的Infra，讓初學者迅速上手

通過自變量自研的具身基模過程中建設的高性能AI Infra，大幅降低了開發者的入門門檻。在優質數據管線的支撐下，參賽隊伍在三天之內即可從初次接觸具身智能基座模型及真機調試的狀態，完成從數據采集到真機部署的全流程上手。而通常情況下，專業研究實驗室完成類似搭建至少需要6個月，時間整整縮短了60倍。

從數據、模型、硬件、算力四大維度，為開發者打造 “無后顧之憂” 的創新環境，讓每一支隊伍都能聚焦核心技術突破，專注攻克具身模型在真實物理環境中的落地難題。比賽結果反映的是算法和系統能力，而非硬件差異。

自研高性能機械臂，三天高強度運行

本次比賽使用的機械臂為自變量機器人自主研發的高性能六軸機械臂，具備高精度、高響應的硬件性能，支持了連續三天，每天24小時的現場高強度運行。無論是大規模數據采集，還是模型推理部署，這套機械臂硬件系統都展現出穩定的承壓能力，為參賽團隊提供了可靠、一致的硬件保障，讓選手能夠專注于算法優化與任務實現。

現場24小時輪轉評測，實時出分保證比賽公平

為確保比賽公平性與競技強度，主辦方搭建了完整的現場評測體系——由專業團隊提供24小時輪轉支持，確保評測環節不間斷運轉，實時算分更新榜單。每支隊伍完成現場任務，提交評測后，1小時內便能得到結果。全流程透明、高效，既保證了技術評判的客觀公正，也讓選手能夠根據實時反饋及時調整策略，充分釋放競技狀態。

與此同時，主辦方也盡力為選手創造舒適的比賽環境，準備了帳篷、夜宵，并安排了現場支持團隊隨時響應，軟硬件、算法與技術支持同事持續值守，快速應對各類突發環境問題和硬件故障。每一個“穩定多跑一次”的背后，都不是單點的孤立突破，而是算法、系統、硬件與工具鏈一整套的協同配合。

提供高泛化基礎模型及采、訓、推、評測全流程教程

此外，自變量也為參賽隊伍提供了高泛化的基礎模型支持，選手在本次大賽中選擇使用主流的開源模型包括WALL-OSS、Pi0.5、DreamZero等多個模型，自變量配套提供從數據采集、模型訓練、真機部署到現場評測的全流程教程，幫助開發者快速上手、高效調試，將更多精力聚焦于核心算法與真實場景落地的關鍵問題。

三、產學研全領域頂級嘉賓陣容 具身智能需要一個「真靶場」

本次EAIDC的舉辦，不僅匯聚了全國頂尖開發者隊伍，也吸引了眾多來自互聯網和具身智能領域的技術大咖，以及頂級高校與科研機構的專家學者親臨現場。

嘉賓陣容包括地平線-機器人實驗室負責人蘇治中、阿里巴巴達摩院具身平臺產品負責人田明、美團高級總監、無人機硬件研發負責人吳昊天，清華大學計算機系副研究員、人工智能研究院院長助理蘇航；中山大學智能工程學院教授通用具身智能中心主任、人機物智能融合實驗室聯合負責人梁小丹；中國智能化技術研究院院長、深圳市智能化學會聯合創始人李鵬；香港大學計算與數據科學學院助理教授、港大OpenDriveLab實驗室負責人李弘揚。

大會期間，多位嘉賓在主題演講和圓桌討論中表達共識：具身智能已經走出“紙上談兵”的階段，行業迫切需要一個能夠在真實物理環境中檢驗技術成熟度的平臺。所有討論——無論是技術路線的爭論，還是產業化節奏的判斷——都指向同一個結論：具身智能需要一個“真靶場”，而靶場上的三張靶紙，就是解決真問題、做到真開源、達到真泛化。

解決真問題。具身智能是一個需要理論研究和實踐深度結合的領域，研究成果不能僅僅停留于學術論文或實驗室跑分。只有突破傳統的“學術思路”，在真實物理世界中接受嚴格檢驗，驗證其解決實際問題的能力，具身智能行業才能真正實現發展、取得突破。

做到真開源。具身智能正迎來發展“黃金期”，開源是推動技術躍遷與生態繁榮的核心引擎。希望開發者們以開放胸懷投身開源，鼓勵并幫助他人復現、應用自己的模型成果，以此驅動技術突破、加強協同創新，共同將具身智能推向更廣闊的應用領域。

達到真泛化。具身智能要具備突破性的泛化能力，就不能止步于“黑燈工廠”中的單點應用，而必須走進真實的家庭與生活，在隨機、充滿不確定性的場景中大規模持續采集數據、開展訓練。只有用優質的數據“飼料”，才能培育出具備優秀泛化能力的大模型。

自變量機器人創始人兼CEO王潛表示，具身智能開發門檻極高，需要大量開發者共同參與才能構建良好生態。本次比賽通過提供場地、基礎模型與訓練設施，讓開發者在三天內快速上手，在臨場壓力中激發潛能，未來該項賽事將持續舉辦，并依托開源平臺與軟硬件開發系統，匯聚全球開發者，推動中國具身智能生態邁向新高度，真正實現“具身智能平權”。