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近年来 ， 机器人领域热度持续攀升 ， 而作为全球机器人领域两大顶级国际会议之一 ， The 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（简称“IROS 2025”）更是行业焦点 。 尤其是其核心配套赛事 ， 汇聚了全球顶尖科研力量与技术团队 ， 是检验机器人具身智能技术实力的核心赛场 。
在刚刚落幕的IROS 2025“桃源”真实机器人学习挑战赛-Manipulation操作挑战赛中 ， 荣耀机器人团队从包括麻省理工学院（MIT）、南洋理工大学（NTU）、中国科学技术大学、上海交通大学在内的全球100 +支顶尖队伍中脱颖而出 ， 不仅以任务操作成功率领先第二名超30个百分点的大幅优势夺冠 ， 成绩更载入该赛道标杆记录；他们用“高完成度”的实战表现 ， 将“机器人从仿真到真机能用”的行业难题 ， 变成了自己的技术勋章 。
这一亮眼成绩 ， 与荣耀AI终端生态大会上即将展示的AI终端生态领域突破性布局 ， 以及技术创新相呼应 ， 彰显了荣耀在AI技术与硬件落地融合上的深厚积淀 。
【力压全球100+强队！荣耀机器人斩获 IROS 2025 桃源挑战赛冠军】
一小时极限实战 ， 定义机器人操作新标杆
比赛中要求参赛机器人在开放场景中听懂自然语言指令 ， 完成抓取、分类、堆叠等复杂操作 。 这一看似简单的任务 ， 实则暗藏具身智能的两大 “死亡陷阱”：一是仿真到真机的“水土不服” ， 众多团队因模型部署失败、执行卡顿而中途弃赛；二是泛化能力不足 ， 面对未公开的物体类型与随机摆放的位置 ， 机器人常出现“看不懂指令”“抓不准位置”的情况 。
而荣耀机器人团队凭借“仿真预训练 + 真机轻量化微调”的路径 ， 不仅有效攻克了这两大难题 ， 实现高效部署与高精度执行 ， 还在1小时的线下决赛中展现出“开箱即用”的硬实力——机器人全程稳定运行 ， 任务完成率远超第二名30个百分点 ， 最终以绝对优势摘得冠军 ， 充分彰显出团队领先的具身AI工程落地部署能力 ， 也为具身智能技术从实验环境走向真实应用按下了“加速键” 。
技术底牌：把“不可能”变成“我能行”
在机器人技术领域 ， “仿真到真机”的难题长期困扰行业 ， 而荣耀凭借三大“硬核武器”率先实现突破 。 首先 ， 在数据层面 ， 荣耀基于世界模型驱动和自研仿真引擎 ， 打造出一套高效的数据“炼金术” 。 该技术能快速生成千万量级的高保真训练数据 ， 覆盖海量场景与任务变体 。 更重要的是 ， 通过自研的噪声过滤与指令细化增广策略 ， 模型不仅能在复杂仿真环境中游刃有余 ， 更能无缝泛化到真实任务中 ， 从根本上解决了“仿真好用、真机拉垮”的行业痛点 。
其次 ， 在决策层面 ， 荣耀的空间推理大模型充当了“最强大脑”的角色 。 它集成了大规模任务分解、空间语义理解能力的预训练技术 ， 像“机器人指挥官”一样精准拆解模糊指令 。 针对竞赛中“本体未知、禁止真机预调”的规则 ， 构建了离线闭环评估机制 ， 通过类似“模拟考”的方式精准筛选出最优模型版本 ， 确保上场即能“一次过” 。
最后 ， 荣耀展现了其作为“跨本体的丝滑迁移高手”的实力 。 凭借丰富的跨本体轻量部署与推理加速能力 ， 无需复杂调试 ， 仅需少量真机数据微调 ， 模型就能在赛事机器人本体流畅运行；配合已通过备份验证的推理加速策略 ， 既保证稳定性 ， 又为未来多机型部署埋下技术伏笔 。
此外 ， 荣耀机器人团队还与Physical Intelligence联合创始人、加州大学伯克利分校副教授Sergey Levine ， 以及清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲等国际学者同台分享技术思路 ， 彰显了其技术实力与行业影响力 。
从赛场到场景 ， 加速推进从“演示可行”到“真实可用”
此次夺冠不仅是技术实力的体现 ， 更是荣耀在具身智能领域推进的重要里程碑 。 荣耀正系统构建大规模\"真机-真实-仿真合成/世界模型生成-互联网多模态数据金字塔\" ， 结合预训练、本体迁移、场景微调与强化学习 ， 持续提升机器人在动作生成、任务推理与环境理解方面的能力 。
未来 ， 核心算法将逐步落地于荣耀自研机器人平台 ， 并率先在商业服务、工业制造等场景中实现规模化应用 。 从“演示可行”到“真实可用” ， 荣耀以实战成绩践行：具身智能真正的走向生产生活 ， 源于每一处技术细节的扎实积累 ， 以及从技术到场景的工程能力建设 。