自变量发布X2Real仿真评测基准

    本报讯 （记者李雯珊）10月19日，自变量科技（深圳）股份有限公司（以下简称“自变量”）发布X2Real（一套可进化的仿真评测基准），旨在评估具身模型在真实物理世界中的性能。它提出三个设计原则：可信性（Faithfulness）、有效性（Effectiveness）和客观性（Fairness），分别通过与真实硬件对齐的仿真、多维度的任务设计，以及自动化的评测与诊断流程，让仿真评测成为模型性能的可信标尺。

    更重要的是，X2Real是一套能够伴随模型成长不断进化的评测体系，其评测能力不会随着模型能力提升而过时。经过测试，X2Real仿真评测与真机评测的任务成功率相关性达到0.96、进度分相关性达到0.99。它真正实现了“让模型能力可度量，让研发进步可积累”，成为具身行业的关键基础设施。

    X2Real的第一个原则是可信性，即忠实反应模型在物理世界中的真实能力。这要求X2Real能够以极高的仿真度模拟机器人在现实物理世界的动作。

    但仿真与现实之间存在天然差异：关节的响应快慢、画面的质感、物理的重量与摩擦力，这些细节的仿真失真都会影响模型策略的表现。因此，要让仿真评测成为可信赖的“考场”，第一步就是将虚拟机器人调试到与真实机器人表现一致。

    X2Real采用与真实硬件对齐的仿真标定，去校准仿真世界里的机器人视觉、物理和控制特性。在控制参数方面，自变量团队先记录下真实机械臂的运动轨迹，再将同样的控制指令输入仿真系统，比较两者的运动轨迹，反复调整关节的响应力度，直到两者一致。经测试，X2Real能够实现毫米级的轨迹一致性。

    X2Real的第二个原则是有效性，即综合全面地考察模型的能力和短板。它从任务的多样性入手，将通用操作能力分为推理与操作两个类别：推理即正确理解任务指令和视觉输入，作出正确的动作决策；操作即正确执行对应的动作，达到预期的结果。

    X2Real的第三个原则是客观性：既减少模型靠“背题”获得高分的可能性，也保证各种模型在同一规则下可以比较。围绕客观性要求，X2Real做出三点设计：一是任务的多维随机化；二是严格分离训练与评测配置；三是持续生成新考题。

    具身智能的持续迭代，需要一套能够与模型共同成长的评测体系。X2Real在真实反映模型能力的基础上，能够提供更加细致的诊断方案，持续参与模型的改进，让每一次评测都成为模型能力下一次增长的起点。

    自变量团队相信，建立持续可信的评测反馈机制，是具身智能实现长期持续进步的前提。当模型能力能够被持续验证，失败经验就能被系统地积累，数据、算力与算法资源就能投入到更有针对性的研究方向，提升模型研发的效率。

（编辑 张伟）