近些年，机器人领域热度一直持续不断地往上升，在这之中，作为全球机器人领域两大顶级国际会议里的其中一个，IROS 2025更是成为了行业被聚焦的重点，特别是它核心的配套赛事，聚集了来自全球顶尖的科研方面的力量以及技术团队，是用来检验机器人具身智能技术实力的核心赛场 。
IROS 2025“桃源”真实机器人学习挑战赛的Manipulation操作挑战赛刚刚落幕，荣耀机器人团队在其中，他们从全球100 +支顶尖队伍里脱颖而出，这些队伍涵盖麻省理工学院（MIT）、南洋理工大学（NTU）、中国科学技术大学、上海交通大学，该团队不仅夺冠，任务操作成功率领先第二名超30个百分点，优势大幅领先，成绩还载入该赛道标杆记录，他们凭借“高完成度”的实战表现，把“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 。
这一成绩十分亮眼，它与荣耀AI终端生态大会上即将进行展示的，在AI终端生态领域有着突破性的布局相呼应，还与技术创新相呼应，彰显出了荣耀在AI技术与硬件落地融合方面有着深厚的积淀。
一小时极限实战，定义机器人操作新标杆
比赛之中，对参赛机器人有着要求，要在开放的场景里，听懂自然语言指令，进而完成抓取、分类、堆叠等复杂操作。这样一个看似简单的任务，实际上暗藏着具身智能的两大“死亡陷阱”，其一乃是仿真到真机时出现“水土不服”，众多团队因为模型部署失败、执行卡顿，所以在中途就放弃了比赛；其二是泛化能力不足，面对未公开的物体类型以及随机摆放的位置，机器人常常出现“看不懂指令”“抓不准位置”的状况 。
而荣耀机器人团队，凭借“仿真预训练 + 真机轻量化微调”之路径，不仅有效地攻克了这两大难题，实现了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，这样一个难题长期困扰着行业，即“仿真到真机”的难题，然而荣耀凭借三大“硬核武器”首先在数据层面率先实现了突破，基于世界模型驱动以及自研仿真引擎，打造出了一套高效的数据“炼金术”，此技术能够快速生成千万量级的高保真训练数据，这些数据覆盖了海量场景与任务变体。更甚者，借由自行研发的噪声过滤策略，以及指令细化增广策略，模型不但于复杂仿真环境里应对自如，而且还能毫无阻碍地泛化至真实任务当中，从根源处化解了“仿真好用，但真机却表现不佳”，这一行业痛点 。
其次，在决策层面，荣耀的空间推理大模型充当了“最强大脑”角色，它集成了预训练技术，该技术具备大规模任务分解、空间语义理解能力，它能像“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，它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，荣耀展现了实力，其作为“跨本体的对丝滑迁移极为擅长者”，凭借丰富的跨本体轻量部署以及推理加速能力，无需进行复杂调试，仅需少量真机数据微调，模型便能够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，既确保稳定性，又为未来多机型部署埋下技术隐性线索。
除此之外，荣耀机器人团队还和Physical Intelligence联合创始人、加州大学伯克利分校副教授Sergey Levine一同，以及清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲等国际性学者在同台分享技术思路，这彰显了它的技术实力以及行业影响力。
从赛场到场景，加速推进从“演示可行”到“真实可用”
此次夺冠，是技术实力得以体现，是重要里程碑，在具身智能领域推进了荣耀。荣耀正系统构建金字塔，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”。结合预训练，结合本体迁移，结合场景微调，结合强化学习，持续提升机器人能力，在动作生成方面，在任务推理方面，在环境理解方面。
未来，核心算法会逐渐在荣耀自主研发的机器人平台上落地，会率先在商业服务、工业制造等场景里达成规模化应用。并且，从“演示可行”迈向“真实可用”，荣耀凭借实战成果去践行，具身智能切实走向生产生活，发端于每一处技术详情的坚实积累，还源于从技术到场景的工程能力搭建。
实际上，机器人技术落地的脚步已然在现实情景之中明显展现了。近来开业的荣耀阿尔法全球旗舰店能把具身智能技术化作活生生可触摸感受的消费体验，使得大众近处接触到“机器人融入生活”的未来画面 。
开业那天，门店外面的“千手观音机器人”，靠着精准的协同动作控制，达成了多机械臂同步舞蹈表演，呈现空间定位和动作协调能力，“咖啡机器人”凭借抓取、识别等核心技术，迅速完成咖啡冲泡等一连串操作，给顾客送上定制饮品，机器狗变成“传统文化使者”，表演了灵动的舞狮节目，它灵活的关节运动与环境适应能力，就是荣耀跨本体迁移技术的生活化运用。
