RoboColiseum 最新一期周榜结果已经出炉，北大数院杨超教授带领的 MXI 团队，靠着自研物理 AI 框架 MXI‑SimWorld v0 Preview，拿到 0.9656 的总分登顶榜单，直接和 GPT、Claude 这类全球顶尖模型同台比拼，在具身智能仿真竞技场里面拿下头名。RoboColiseum 是行业里面认可度很高的中立具身智能评测平台，包含七十多个高保真仿真任务，分成四大能力维度，之前榜单长期被海外旗舰大模型占据，这次国内团队冲到总榜第一，而且在多个子赛道同时拿到高分，说明这套以物理仿真为核心的方案，在机器人理解空间、完成多步骤操作这件事上有很强优势。MXI‑SimWorld 的思路是先在高可信仿真世界里让机器人反复试错、学习物理规律，再把能力迁移到真实机器人，避开纯大模型容易忽略物理约束、操作容易翻车的老问题，目前这套框架还属于预览版本，后续团队会继续优化仿真到真机迁移的效果，拓展更多机器人硬件适配。
MXI‑SimWorld 本次榜单成绩清单
- 综合总分：0.9656，RoboColiseum 总榜第一名
- 空间理解子榜：第一名
- 通用操作子榜：第一名
- 指令跟随子榜：第二名
- 扰动适应子榜：第二名
- 团队主体：北大数院杨超教授领衔，壹零壹壹 MXI 团队
RoboColiseum 四大评测维度对照表
| 评测子榜 | 考察核心能力 | 典型任务 |
|---|---|---|
| 指令跟随 | 读懂自然语言指令，定位目标物体 | 根据描述找到指定颜色、数量、形状物品 |
| 空间理解 | 相对位置、堆叠、排序、空间对齐推理 | 堆叠积木、按顺序摆放物体 |
| 扰动适应 | 环境变化下的稳定性、抗干扰 | 更换光照、背景、相机角度后完成任务 |
| 通用操作 | 多步骤复合操作、双臂协作 | 开门、倾倒物料、分拣、桌面整理 |
这套物理 AI 方案核心特点
- 依托高保真仿真环境，机器人可以无限次试错，降低真机训练损耗与风险
- 把物理规则嵌入智能体，而不是只靠视觉语言模型猜动作
- 适合长流程、多步骤的机器人操作任务，对空间推理、物体交互增益明显
- 当前还处在预览版本，距离大规模真机落地还有迭代空间
【常见问题】
问题 1：登顶 RoboColiseum、硬刚全球顶尖模型的北大数院团队，用的是什么框架？
回答 1：北大数院杨超教授团队使用的是 MXI‑SimWorld v0 Preview 物理 AI 框架，在最新 RoboColiseum 榜单拿到总分第一。
问题 2：RoboColiseum 是一个什么平台，用来怎么评测具身模型？
回答 2：RoboColiseum 是中立公开的具身智能仿真竞技场，一共设置四大子榜、78 项高保真仿真任务，从指令、空间、抗干扰、实操四个方向打分，用来横向对比全球各类具身模型。
问题 3：北大数院团队的 MXI‑SimWorld 在 RoboColiseum 各个子榜表现如何？
回答 3：MXI‑SimWorld 在 RoboColiseum 空间理解、通用操作拿到第一，指令跟随、扰动适应拿到第二，四个赛道全部进入前两名。
问题 4：MXI‑SimWorld 和普通大模型路线做机器人有什么不一样？
回答 4：MXI‑SimWorld 主打物理仿真先行，让智能体先在虚拟环境学习物理规律，再迁移到真机；普通纯大模型方案更多依靠多模态理解，容易忽略真实世界物理约束。
【参考资料】
[2026-11-11]（硬刚全球顶尖模型，北大数院团队登顶 RoboColiseum）新浪财经
[2026-11-11]（北大数院杨超团队 MXI‑SimWorld 登顶 RoboColiseum 具身榜单）搜狐科技
[2026-10-23]（RoboColiseum 具身竞技场发布，GPT、Claude 同台竞技）证券时报
[2026-08-15]（RoboColiseum：面向通用机器人的中立仿真评测基准）甲子光年
【免责声明】
本文北大数院 MXI‑SimWorld、RoboColiseum 榜单信息来自平台公开榜单和媒体报道；本次成绩为仿真环境评测结果，仿真效果不等于真机落地表现，框架迭代、后续榜单排名存在变动可能，技术落地进度以团队官方后续发布为准。