EIBench（Embodied Intelligence Benchmark）评测体系概述
| 维度 | 主要内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 定位与目标 | 首个面向具身智能（机器人、移动体）的大模型评测基准 | 解决数据难复用、模型泛化差、安全保障不足等产业痛点 |
| 组织与标准化 | 由中国电子技术标准化研究院、北京人形机器人创新中心等联合发布，已纳入在编国标 | 2025 年 11 月正式发布并开展首次测评 |
| 评测流程（“三条一”） | 1. 标准化流程：任务确定 → 数据采集 → 模型定向训练 → 真机测试 → 结果分析 2. 综合任务库：覆盖多维度复杂场景 3. 测试指标体系：量化模型综合性能 |
形成可复现、可公平比较的完整闭环 |
| 任务库结构 | - 感知与认知：多模态感知、视觉‑语言理解 - 运动与操作：导航、抓取、协同搬运 - 交互与协作：人机对话、情感交互、指令执行 - 长期自主：持续任务、能耗管理、故障恢复 |
任务覆盖工业、服务、医疗等典型应用场景 |
| 安全与可靠性指标（14 项一级指标） | 可控性、鲁棒性、可问责性、隐私保护、功能安全、韧性等 | 为具身智能提供全链路安全评估框架 |
| 核心评价指标 | - 成功率（任务完成率） - 完成时长 - 能耗/效率 - 安全得分（碰撞次数、异常行为） - 交互满意度（用户主观评分） - 泛化能力（跨场景迁移表现） |
通过统一计分模型生成综合评分 |
| 评测平台与工具 | - 真机测试平台：配备标准化机器人硬件（如 Walker S1、XR‑1） - 仿真环境：统一的数字孪生场景库 - 数据采集与标注工具：统一格式、可复用的多源异构数据集 |
支持从仿真到实机的端到端评估 |
| 首次测评成果 | 首批具身智能模型在 EIBench 上完成基准测试，公开了任务成功率、能耗等关键数据，为后续模型迭代提供基准线 | 2025 年 11 月的首次测评报告已发布 |
| 后续发展规划 | - 持续扩充任务库（新增灾害救援、物流分拣等场景） - 完善安全指标细化（如对抗攻击鲁棒性） - 推动国际合作，形成跨国通用评测标准 |
目标打造具身智能的“国家级”质量控制体系 |
核心价值
- 统一标准：为具身智能研发提供统一的技术规范和质量基准，避免各厂商自行制定评测导致的碎片化。
- 可复现公平：标准化流程和统一任务库保证不同模型、不同企业之间的评测结果可直接对比。
- 安全先行：通过 14 项安全一级指标，将功能安全、隐私保护等纳入必测范围，提升行业整体可信度。
- 推动产业落地：评测结果直接关联产品认证与量产准入，帮助人形机器人、服务机器人等实现规模化商业化。
结论
EIBench 作为中国首个具身智能评测基准，已经形成从任务设计、数据采集、模型训练到真实机器人测试的完整闭环，并通过安全、性能等多维度指标对模型进行量化评估。它不仅为行业提供了统一的技术标准，也为后续的模型迭代、产品认证以及国际合作奠定了基础。随着任务库和安全指标的持续完善，EIBench 将在推动具身智能向更高水平发展中发挥关键作用。
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