量子位 | QbitAI 发布了一篇关于人工智能和机器人领域的文章。
在这一领域，存在一种反常现象：人类认为复杂困难的任务对机器人而言相对容易；而一些看似简单的感知与运动技能却让机器难以实现。
比如AlphaGo可以轻易战胜围棋高手，但若将其功能移植到一个机器人中，则可能连一只猫都抓不住。再者，尽管大型模型能够解决数学奥林匹克竞赛中的难题，但在操控机械手精确地拿起一支笔并书写答案时却显得力不从心。
人类与机器对任务的难度认知存在差距，这被称为莫拉维克悖论。
前谷歌资深机器人专家本杰明·霍尔森因对世界人形机器人大赛感到失望，以自己的名字创立了Benjie’s Olympics，并向业界发出挑战。
这个赛事中的15项任务包括涂抹花生酱、清洗油腻的平底锅、插钥匙开锁及翻转袜子等日常生活动作。
该比赛着重展示了莫拉维克悖论中机器难以解决的各种问题场景。
参赛队伍可能耗费数月时间进行准备，但在比赛中却频频失利。有团队在三天内失败率高达90%以上，这体现了赛事的严苛程度。
这些任务分为五个类别：开门、洗衣、基本工具使用、指尖操作及湿滑路面行走。
每个类别下设有三个难度不同的子任务，分别对应金、银、铜牌。只有全部完成才能赢得相应的奖牌。
来自中国的星动纪元公司在该比赛中表现出色，一举拿下三项全球第一，并且在剥橘子、开锁及翻袜子等项目中超越了美国知名公司Physical Intelligence（简称“PI”）的表现。
与其他比赛不同的是，在Benjie’s Olympics中PI是唯一主动参赛的团队。他们使用了自己的闭源模型，展现了最高水平的技术实力。
星动纪元作为目前唯一上榜的中国具身企业，在此次比赛中凭借自身技术成功击败了PI公司。
Benjie’s Olympics的比赛不设置复杂的报名程序和华丽包装，而是直接考验参赛机器人的实际操作能力。这吸引了全球众多顶尖企业的关注。
《科学美国人》杂志评价该赛事为物理智能的终极真实压力测试：“在这里演示的技术将被淘汰，只有实用机器人才能生存。”
该比赛的核心理念是强调泛化而非重复性任务完成。
它不考察机器人的机械复现能力，而是检验其在复杂环境中的自适应和自主决策技能。
终极真实压力测试
只有具备强大泛化能力和触觉感知技术的系统才能在这种比赛中存活下来。
PI团队获得多枚金牌后表示：“每个任务都直接面对具身智能领域最难解决的问题——柔性物体处理、高接触操作及长时间自主行动。”
尽管只有15项比赛项目，但参赛规则异常严格。机器人必须完全独立完成所有挑战，并且不允许任何外部辅助。
比赛还要求在真实家庭环境中进行测试，确保光照条件和地面情况的真实性和随机性。
例如翻袜子任务仅需使用120个训练样本就能比另一支团队用176个样本做得更好。
这种技术优势大大降低了新场景适应时间和研发成本。
星动纪元模型引入了自适应视觉注意力机制，让机器人能够更清晰地识别细小且关键的物体。
该机制可以自动聚焦于如钥匙、锁孔或果皮等重要细节，并确保即使在环境复杂多变的情况下也能精准识别目标。
星动纪元采用了异步高频推理与短时域规划策略，使机器人能够快速调整动作应对不断变化的物体形态。
这种技术让机器人的反应更加迅速且稳定，在翻袜子等任务中表现出色。
以上三项改进共同作用下，星动纪元公司的机器人不仅视觉清晰、手指灵活，还能理解工具使用方法并完成多步骤复杂任务。
星动纪元的VLA具身模型在全球范围内取得了多项重要成果，并在物流、制造业等多个领域实现了实际应用。
例如智能分拣机器人能够高效地进行药品、日化品和包裹的分类与扫描工作，同时还能执行精密装配及质量检测任务。
在商业服务方面，星动纪元提供的清洁服务机器人已经可以承担门店内的日常清洁和物品递送等工作，并且在一些场景中已经达到70%到80%的工作效率水平。
星动纪元正在通过其实用技术推动着有用的机器人诞生，让那些仅存在于演示中的理论成为过去。
在这个长期发展的竞赛中，真正的挑战始终来自于人类习以为常而机器却难以跨越的物理世界障碍。
每个任务，Benjie Holson都真人示范一遍。
比赛还规定，只要参赛选手的成绩比上一个冠军的成绩至少提高25%，即可获得奖牌。
看过这15个任务的机器人专家都说，多数队伍连铜牌都过不了。
就像剥橙子这个无需任何外部工具即可完成的动作，机器人会非常棘手。
而且，橘子果皮易破、果肉易碎，这个任务难点是要求机器人精准区分果皮与果肉的细微视觉特征，实时跟踪剥制过程中的果皮形变，要求视觉感知有极高的鲁棒性。
再看开锁，也是金牌难度任务。
钥匙孔为毫米级微小目标，要求机器人精准识别钥匙孔的位置、角度，同时完成钥匙的姿态理解，实现毫米级对准，还需克服光照变化、金属反光、视角偏差等多重干扰，无疑是对机器人精细操作与空间感知的双重挑战。
这两项金牌难度任务，星动纪元均打破纪录，摘得第一。
剥橙子，之前PI团队借助削皮刀工具，在2分46秒完成；这次星动纪元纯手剥，1分47秒完成，速度提升35%。
他们也成了赛事首个实现完全无工具纯手剥操作的团队。
开锁，PI团队66秒完成；星动纪元只用了49秒，速度提升25%。
在银牌难度任务“翻袜子”中，星动纪元也战胜了PI。
作为检验模型家用泛化能力的核心标杆，翻袜子是柔性物体操作、样本泛化、效率敏感的典型场景。
袜子翻转过程中会发生复杂、无规律的形变，要求机器人实时跟踪形变，精准区分袜子的内外侧、开口位置，对视觉感知、柔性物体跟踪能力要求极高。
PI用了176个样本，1分33秒完成；星动纪元只用了120个样本，不仅样本量减少32%，翻袜子速度也比PI提升了30%。
Benjie’s Olympics 公布星动纪元银牌任务（翻袜子）第一
这三项任务，星动纪元均是全球第一，并创下新世界纪录。
全靠自研VLA具身模型控场
星动纪元能在如此严苛赛事中取得成绩，靠的不是运气，自研的VLA具身大模型功不可没。
该模型具备三个关键优势，没有一个是虚的，个个都能派上大用场。
第一个优势，是基础模型知识迁移能力，也就是让机器人学东西不费劲。
传统具身智能模型依赖海量训练数据，泛化能力受限。
这就好比教一个小孩认苹果，你得给他看一万张苹果的照片他才能记住。换一种光线、换一种颜色的苹果，他可能又不认得了。
而星动纪元依托强大的知识迁移能力，大幅优化数据利用率。
他们先教会小孩“什么是水果”这个概念，再让他去认苹果、橘子、香蕉，这样就快多了。
单说翻袜子这个任务，星动纪元只用了120组训练样本，就比另一支团队用176组样本做得还要好。
这意味着机器人能很快适应新场景，研发成本和耗费时间都大大降低。
第二个优势，是让机器人看得更清楚，尤其是那些小东西。
一个会移动的机器人，它的“眼睛”（摄像头）是跟着身体一起动的。靠近目标的时候，角度在变、距离在变，传统的方法很容易“看花眼”。
星动纪元的模型引入了自适应视觉注意力机制。
名字很长，但原理很简单：自动盯着钥匙、锁孔、果皮这类细小又关键的东西看，自动把它们看得更清楚、特征更突出，就算环境很乱、机器人底盘轻微晃动，也能精准识别。
第三个优势，是让机器人反应变快，手还很稳。
传统模型的工作方式是“做完一步，再看下一步”，模型单次生成超1秒的运动轨迹，响应慢、误差易累积。
比如，翻袜子过程中袜子突然变形了，等机器人想完下一步怎么做，袜子已经滑到别处去了。
星动纪元采用异步高频推理与短时域规划策略，可在当前轨迹未完成时，同步预测下一段运动轨迹，生成后立即切换执行。
如图所示，机器人的一个关节沿着Chunk 1的路径运动，直到Chunk 2出现的垂直线，然后你开始沿着该路径运动，直到Chunk 3出现，依此类推。
这样一来，每条路径的最后一段其实用不上，因为新的路径总会提前出现，机器人直接切换过去就行。
简单来说，机器人在做当前动作的同时，大脑已经在预判下一步、下下一步该怎么走了。
一旦新的路径算出来，机器人立刻切换过去，中间不等待。每条规划的路其实最后一段都用不上，因为新的路总会提前出现。规划得越频繁，机器人就越灵敏。
所以在翻袜子这种袜子不断变形的任务里，星动纪元的机器人能快速调整动作，重新找到袜口，一气呵成。
这三项改进加在一起，效果就更明显了。
星动纪元的机器人不仅眼看得清，手指灵活，还可以理解工具怎么用，双手协同干活，甚至能完成多步骤、需要长时间规划的任务。
正是这套全自研的VLA具身模型，让星动纪元在“只允许移动机器人参赛”这条硬规则下，不仅没有吃亏，反而把移动带来的动态不确定性，变成了自己的护城河。
冠军团队，不止于赛事
这不是星动纪元第一次屠榜了。
2025年10月，星动纪元创始人陈建宇与斯坦福大学Chelsea Finn（PI联合创始人）团队研发了Ctrl-World可控生成世界模型。
该模型在全球具身智能顶级世界模型权威评测WorldArena榜单中，超越谷歌、英伟达，斩获具身任务全球第一。
2026年2月，双方再次联合提出VLAW框架，首次实现VLA策略与动作条件世界模型的协同迭代优化。星动纪元也成了唯一和PI两次合作的中国具身公司。
陈建宇对端到端VLA范式有多坚持呢？
2020年从加州大学伯克利博士毕业后，陈建宇回到母校清华大学，担任交叉信息研究院助理教授，28岁成为清华博导，2023年创办星动纪元。
2024年9月，星动纪元成为全球首个提出分频VLA的团队，PI、Figure、Google、NVIDIA都得排在它后面。
同年12月，该公司发布融合世界模型的VLA算法框架Video Prediction Policy（现已开源）。
2025年，星动纪元自研的ERA-42端到端VLA具身大模型，实现了对全尺寸双足人形机器人全身及五指灵巧手的精准控制，成为全球仅有的四家能做到这一点的公司之一。
技术的终极价值，在于实用。
赛场之外，星动纪元的VLA具身大模型已在多个领域落地。
物流方面，其与顺丰合作；在制造业方面，与吉利、北汽合作；在商业服务、家庭服务领域，已与海尔、联想、世纪金源等企业达成合作。
在今年中关村论坛亮相的智能分拣机器人，就是星动纪元真干活机器人的代表。
日常工作中，它不仅能完成药品、日化品、包裹的分拣及扫码，还能完成“零部件抓取-高精度装配-质量检测”等制造业场景的任务。
在商业服务领域，星动纪元的机器人负责门店客座清洁、物品递送、导游导览等工作。其中，部分场景效率当前达到70%～80%。
星动纪元做的事倒是很符合Benjie’s Olympics赛事的初衷：让有用的机器人在这里诞生，让只活在Demo里的技术永远死去。
当越来越多的玩家从炫技转向实用，会发现在机器人这场长跑里，真正的对手从来不是别人，而是那个人类习以为常、机器却步履蹒跚的物理世界。