深圳科创学院四楼内，一场聚焦具身智能领域的开发者大会正在紧张进行。来自全球的20组年轻选手已连续奋战60小时，空气中弥漫着咖啡与冷气的混合气息，未喝完的奶茶和果切散落在各处，楼道和墙角的帐篷里，不时传来选手补觉的动静——有人前夜甚至熬到凌晨四点。
与传统的软件黑客松不同，这场大会的“战场”布满了近百台高性能六轴机械臂，背后是超过100 PFLOPs的算力支撑，以及自变量WALL-OSS、Pi0.5、英伟达DreamZero等开源基模的开放选择。在B站拥有33万粉丝的科技博主“同济子豪兄”感叹：“这样的资源支持，简直是‘降维打击’！”参赛队伍中，一支名为“MVP”的00后团队暂列榜首，队长是连续创业者，自备5090 GPU和多款机械臂，另两名队员分别来自深圳大学和香港科技大学。
选手们的任务是在72小时内，通过数据采集与算法适配，让机械臂完成指定任务：将草莓和苹果分装进不同篮子、用字母积木拼出物体英文名称，甚至挑战将Type-C线精准插入端口。主办方自变量机器人创始人王潜在决赛日发言中提到：“起初担心‘全球首届’的定位过大，但调研后发现，国内外确实没有如此规模的具身智能赛事。”他坦言，高强度的时间限制虽难度极大，却能倒逼选手突破舒适区。
赛事的核心目标直指行业痛点——破解具身智能的“虚假繁荣”。当前，多数机器人演示仍局限于预设程序与固定环境，一旦光线、场地变化便失灵。自变量CTO王昊指出，现有赛事或提供纯仿真环境（脱离现实），或仅开放数据（评测过程封闭），而本次大赛允许选手自由采集数据、修改硬件配置，甚至改变环境参数，以检验模型的泛化能力。例如，在“套环”任务中，A榜允许选手固定木环位置训练机械臂，B榜则由审核员随机放置木环并调整灯光、桌面颜色，考验机器在完全未知条件下的适应力。
“我们不想让选手沉迷于‘刷榜’优化特定场景，而是直面物理世界的复杂性。”自变量算法合伙人甘如怡强调。大赛设置的四个任务——抓取、语言理解、精细操作、长时序决策——均对应机器人落地家庭与工厂场景的核心能力。例如，插电源线需处理柔性物体，拼写单词考验多步骤决策，这些能力是机器人从实验室走向真实生活的关键门槛。
赛事举办前夕，自变量宣布与58到家合作，在深圳推出全球首个机器人保洁服务。演示视频中，机器人已能完成整理物品、清洁桌面等基础动作，但收纳床单等复杂任务仍需人工协作。王昊认为，家庭场景是具身智能的“终极考验”，其开放性与任务多样性远超工业环境。“从复杂场景切入，才能推动模型智能水平快速迭代。”他以“小龙虾生态”比喻行业现状：“专业团队固然重要，但更需要无数开发者共同参与，形成庞大的创新网络。”
