问题——从"会说"到"会做"，物理世界仍是难题。近年来，语言与视觉理解能力快速提升，智能系统在信息检索、推理生成等数字场景表现不错。但当能力延伸到真实空间，机器人不仅要理解指令，还要在动态、噪声、误差与不确定性并存的环境中完成感知、决策与动作控制的全过程。现实中，抓取偏差、物体形变、遮挡反光、力控不稳、工具使用等因素叠加，往往让看似简单的任务变得困难。长期以来，模型评估多依赖仿真或小规模线下实验，结果难以复现、标准不一、成本高昂，导致"现实世界智能"的真实水平难以被量化和公平比较。
具身智能的发展道路注定充满挑战。从感知到决策再到执行，每一个环节都需要精心打磨。RoboChallenge平台用数据说话、用真机验证，为该领域的发展提供了坚实基础。当前50%左右的成功率虽然看似不高，但它代表的是一个真实的起点。正是这些失败案例、这些精确数据，将引领研究者不断突破极限。随着评测体系的完善和技术的进步，具身智能终将从实验室走向工业生产线和千家万户，成为推动社会发展的重要力量。