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想象一下，你花了几万块钱买了个最新的智能机器人，它号称能理解语言、识别物体、执行任务，在宣传视频里表现得像个完美的家庭助手。可是当你真正使用时，只要稍微改变一下房间的灯光，或者换个角度放置物品，这个昂贵的机器人就突然变成了"瞎子"，完全找不到目标物品了。这听起来像科幻电影里的bug，但却是当今AI机器人领域的真实写照。
复旦大学的费森宇、王思言、施俊豪等研究团队，联合同济大学、上海创新研究院以及新加坡国立大学的研究人员，在2025年10月发表了一项颠覆性研究，论文编号为arXiv:2510.13626v1。这项研究就像是给当今火热的"视觉-语言-行为"（VLA）AI机器人做了一次全面体检，结果却令人大跌眼镜——那些在测试中表现优异的AI机器人，实际上就像是应试教育培养出来的"高分低能"学生，只会背标准答案，一旦遇到稍有变化的情况就束手无策。
这项研究的核心发现可以用一个生活化的比喻来理解：如果说传统的机器人测试就像是让学生在完全相同的考场、相同的座位、相同的光线下做同一份试卷，那么复旦团队的研究就像是把考试搬到了真实世界——有时在明亮的教室，有时在昏暗的图书馆；有时桌子是木质的，有时是金属的；有时周围很安静，有时有各种干扰。结果令人震惊：那些平时能考95分的"优等生"机器人，在这种真实环境下的表现竟然跌到了30分以下。
更让研究团队意外的是，这些号称能理解人类语言的智能机器人，实际上对语言指令几乎是"充耳不闻"的。就像是你对着机器人说"请把红色的苹果拿过来"，但它完全不理会你说的是红色还是绿色、苹果还是橘子，只是机械地重复着它在训练时学会的固定动作。这种发现彻底颠覆了人们对当前AI机器人能力的认知。
研究团队构建了一个名为LIBERO-Plus的综合测试平台，包含了超过一万个不同难度的机器人任务，就像是为机器人设计的"高考模拟题库"。他们从七个不同维度来"刁难"这些机器人：改变物品摆放位置、调整摄像头角度、变换机器人初始姿态、修改语言指令、改变光照条件、更换背景材质，以及加入传感器噪声。这些变化在日常生活中再普通不过，但对机器人来说却像是遇到了七种不同的"天灾人祸"。
一、当机器人遇上"换位思考"——空间感知的致命弱点
在我们的日常生活中，即使房间里的家具重新摆放，或者我们从不同角度看同一个物品，我们的大脑都能轻松识别和定位目标。但对于当前的AI机器人来说，这却是一个几乎无法跨越的障碍。
复旦团队的实验揭示了一个令人震惊的事实：当摄像头位置发生微小变化时，原本表现优异的机器人就像是突然失明了一样。比如OpenVLA机器人，在标准测试中能达到76.5%的成功率，但一旦改变摄像头角度，成功率就暴跌到仅有1.1%。这种下降幅度相当于一个平时能考80分的学生，仅仅因为换了个座位就只能考1分。
为了理解这种现象，我们可以用一个生动的比喻：现在的AI机器人就像是一个从小到大只在固定位置看电视的孩子，他已经完全习惯了从那个特定角度看到的画面。一旦你把他的椅子挪动几步，哪怕只是稍微改变观看角度，他就完全认不出屏幕上的内容了。这不是因为他的视力有问题，而是因为他的大脑从未学会如何处理从不同角度看到的同一个物体。
更有趣的是，研究团队发现，那些同时配备了第一人称（机器人手腕摄像头）和第三人称（外部摄像头）视角的机器人，在面对视角变化时表现要好得多。这就像是一个人既能从自己的角度看问题，又能从旁观者的角度观察，自然更容易适应变化。比如OpenVLA-OFT机器人在摄像头角度测试中仍能保持59.7%的成功率，而只依赖第三人称视角的版本OpenVLA-OFT_w则跌至16.8%。
机器人的初始姿态变化同样会造成灾难性的影响。当研究团队稍微改变机器人手臂的起始位置时，大多数机器人的表现都出现了断崖式下跌。这种现象可以理解为，机器人就像是一个从小习惯右手写字的人，突然被要求换成左手写字，尽管任务本质没有改变，但执行方式的微小变化就让它们完全乱了阵脚。
这些发现揭示了当前AI机器人的一个根本性缺陷：它们并没有真正理解三维空间和物体的几何关系，而只是死记硬背了特定条件下的视觉模式。就像是背书背得很熟的学生，一旦考试题目稍有变化就不知所措，因为他们从未真正理解书本的内容。
二、机器人的"选择性失聪"——语言理解的惊人真相
在所有令人震惊的发现中，最让研究团队意外的可能是机器人对语言指令的处理方式。传统观念认为，现代AI机器人之所以被称为"视觉-语言-行为"模型，正是因为它们能够理解人类的语言指令，然后根据看到的视觉信息执行相应的行为。但复旦团队的研究却揭示了一个令人瞠目结舌的真相：这些机器人很可能从一开始就在"装聋作哑"。
为了验证这个猜测，研究团队设计了一个简单而巧妙的实验：他们完全移除了给机器人的语言指令，让机器人在没有任何文字说明的情况下执行任务。如果机器人真的依赖语言指令来理解任务，那么没有指令的情况下它们应该完全无法工作。但实验结果却让所有人都大吃一惊：在大部分任务中，即使完全没有语言指令，机器人的表现几乎没有任何下降！
这种现象就像是你发现一个看似在认真听讲的学生，实际上从头到尾都戴着耳机听音乐，但他仍然能够完成老师布置的作业。这不是因为他有超能力，而是因为他早就通过观察其他同学的行为，或者通过其他线索，学会了一套完全不依赖听力的"作业公式"。
研究团队进一步设计了更严格的测试。他们不仅移除了语言指令，还故意更换了任务目标。比如，原本的指令是"拿起字母汤罐头放到篮子里"，他们改成了"拿起番茄酱放到篮子里"。如果机器人真的理解语言，它应该能够适应这种变化。但结果显示，几乎所有的机器人都继续执行原来的任务，就像是完全没有听到新的指令一样。
这种行为模式就像是一个在餐厅工作的服务员，无论顾客点什么菜，他都只会端上同一道菜。不是因为他听不见，而是因为他从一开始就没有真正学会如何根据不同的点菜要求来提供不同的服务。他只是机械地重复着训练时学会的固定流程。
更令人担忧的是，当研究团队分析机器人的具体行为轨迹时，他们发现即使在明确更改了任务目标的情况下，机器人仍然会去抓取原来的目标物品。这表明机器人并不是简单地"没听清楚"指令，而是从根本上就没有建立起语言指令与行为选择之间的联系。
这个发现对整个AI机器人行业都具有颠覆性的意义。它意味着那些号称具有"语言理解能力"的智能机器人，很可能只是通过视觉模式识别来完成任务，语言部分更像是一个华而不实的装饰。就像是一台看起来很高科技的洗衣机，上面有各种复杂的按钮和显示屏，但实际上只会执行一种洗涤程序。
三、光影魔术与材质变换——机器人的视觉盲区
日常生活中，我们很少会因为房间灯光的变化或者桌面材质的不同而找不到自己要的东西。但对于AI机器人来说，这些看似微不足道的环境变化却可能造成巨大的困扰。复旦团队的研究揭示了一个有趣的现象：不同类型的视觉变化对机器人的影响程度截然不同。
在光照条件测试中，研究团队发现了一个出人意料的结果。他们原本预期改变光线会严重影响机器人的表现，毕竟光线变化会影响物体的颜色、阴影和整体视觉效果。但实际测试结果显示，大部分机器人对光线变化的适应性比预期要好。这个发现起初让研究团队感到困惑，直到他们深入分析才明白了原因。
原来，那些表现相对稳定的机器人都有一个共同特征：它们同时使用第一人称和第三人称两种视角。机器人手腕上的摄像头就像是我们的"手眼协调"系统，提供了近距离、稳定的视觉信息。即使房间的整体光线发生变化，手腕摄像头仍然能够在近距离内清晰地看到目标物体。这就像是你在昏暗的房间里找手机时，即使看不清房间的整体布局，但当手机就在你面前时，你仍然能够准确地抓取它。
为了验证这个假设，研究团队设计了一个极端实验：他们故意遮挡不同类型的摄像头，观察机器人的表现变化。当完全遮挡所有摄像头时，机器人的成功率几乎降为零，证明视觉信息确实是必需的。但当只遮挡第三人称摄像头而保留手腕摄像头时，机器人仍然能够保持相当程度的任务执行能力。这个结果就像是证明了一个人即使闭着眼睛，仍然可以通过触觉完成一些精细的手工操作。
相比之下，那些只依赖第三人称视角的机器人在光线变化面前就显得非常脆弱。比如OpenVLA、Nora和WorldVLA这些模型，在光照测试中的成功率下降都超过了60个百分点。这种现象可以理解为，当你试图在昏暗的环境中从远处观察并操作物体时，即使是轻微的光线变化也会严重影响你的判断和操作精度。
在背景材质变化测试中，研究团队发现了另一个有趣的现象。大多数机器人对桌面材质或墙面纹理的变化表现出了相对较好的适应性。这个结果最初让研究人员感到意外，因为背景的变化理论上应该会干扰物体识别。但深入分析后他们意识到，这种"稳定性"可能并不意味着机器人真的理解了物体与背景的区别，而更像是它们学会了忽略某些视觉信息。
为了验证机器人是否真的具备了区分目标物体和背景干扰的能力，研究团队设计了更精细的实验。他们在场景中添加了各种干扰物品，观察机器人是否能够准确识别并抓取指定的目标。结果显示，虽然机器人在面对简单背景变化时表现稳定，但一旦场景中出现多个相似物品时，它们往往会表现出明显的混淆。
这种现象就像是一个人在整洁的房间里能够轻松找到自己的钥匙，但在杂乱的房间里就可能会把钥匙和其他金属物品搞混。机器人并没有真正学会区分目标和干扰，而只是在特定的简化环境中形成了固定的识别模式。
四、噪声干扰下的脆弱表现——传感器的真实考验
在完美的实验室环境中，机器人的摄像头能够获得清晰、稳定的图像。但在真实世界中，各种类型的视觉噪声是无法避免的：相机抖动造成的运动模糊、灰尘或水汽导致的图像不清晰、快速变焦产生的径向模糊，以及各种光学干扰。复旦团队通过模拟这些真实世界中的视觉干扰，测试了机器人在"非理想"条件下的表现。
研究团队设计了五种不同类型的视觉噪声来模拟真实环境：运动模糊模拟相机或物体快速移动时的模糊效果；高斯模糊模拟镜头失焦时的整体模糊；缩放模糊模拟快速变焦时产生的径向模糊效果；雾化效果模拟大气干扰如雾霾或水汽的影响；玻璃模糊模拟透过有纹理的玻璃观看时的视觉扭曲。
这些噪声效果的设计非常贴近真实生活。比如运动模糊，当你快速转头或者被观察的物体在快速移动时就会出现这种效果。高斯模糊则类似于近视眼摘掉眼镜后看到的模糊世界。雾化效果就像是在大雾天气中试图看清远处的物体。玻璃模糊则模拟了透过浴室磨砂玻璃或者有水珠的车窗观看外界时的视觉体验。
测试结果显示，即使是相对轻微的视觉噪声也会对机器人的表现造成显著影响。这种脆弱性可以用一个简单的比喻来理解：如果说机器人的视觉系统就像是一个习惯了高清电视的观众，那么即使是轻微的信号干扰也会让它们"看不下去"。相比之下，人类的视觉系统就像是经验丰富的老司机，即使在雨雪天气或者光线不佳的条件下，仍然能够准确识别路况和周围环境。
特别有趣的是，不同类型的噪声对机器人的影响程度并不相同。运动模糊和玻璃模糊等会改变物体边缘和形状的噪声，对机器人的影响比简单的亮度或对比度变化更大。这表明当前的AI机器人很大程度上依赖于物体的精确轮廓和边缘信息来进行识别，一旦这些信息被干扰，它们的识别能力就会急剧下降。
研究团队还发现，机器人在面对噪声时的表现并不是简单的线性下降，而是呈现出明显的"断崖式"崩溃。也就是说，当噪声强度超过某个临界点时，机器人的成功率不是逐渐降低，而是突然暴跌。这种现象就像是一个人的视力有一个临界点，在这个点之前还能勉强看清，一旦超过这个点就几乎什么都看不见了。
这种脆弱性对实际应用有着重要的启示。它意味着在部署AI机器人到真实环境之前，我们需要确保传感器的质量和稳定性，或者开发更加鲁棒的视觉处理算法。否则，一个在实验室中表现完美的机器人，可能在真实家庭环境中因为一点点的视觉干扰就变得完全不可用。
五、物品摆放的致命影响——位置记忆与真实理解的差距
在测试机器人对物体布局变化的适应性时，复旦团队发现了一个特别令人深思的现象。他们将物体布局的干扰分为两种类型：在场景中添加干扰物品，以及改变目标物品的位置。这两种看似相似的变化，却对机器人产生了截然不同的影响，这种差异揭示了当前AI机器人学习方式的本质缺陷。
当研究团队在场景中添加额外的物品时，大多数机器人的表现相对稳定。这个结果最初让人感到欣慰，似乎表明机器人具备了一定的抗干扰能力，能够在复杂环境中准确识别目标物品。这就像是一个人在杂乱的桌子上仍然能够找到自己的手机，看起来是一种很实用的能力。
但当研究团队改变目标物品的位置时，情况就完全不同了。即使是微小的位置调整，也会导致大多数机器人的性能出现断崖式下跌。这种现象暴露了一个令人震惊的事实：机器人并没有真正学会识别和理解物品本身，而是记住了特定物品在特定位置的视觉模式。
这种学习方式可以用一个生动的比喻来解释：想象一个从小生活在同一间房子里的人，他已经完全习惯了每件家具的精确位置。即使房间里增加了一些新的装饰品，他仍然能够准确找到自己需要的东西，因为主要家具的位置没有改变。但如果有人重新布置了房间，哪怕只是把沙发从左边挪到右边，这个人就会感到完全迷失，需要重新熟悉整个空间布局。
现在的AI机器人就像是这样一个"空间记忆依赖者"。它们在训练过程中建立了"在位置A有一个红色物体，在位置B有一个蓝色物体"这样的固定映射关系。当新增物品不干扰这些固定位置时，它们仍然能够按照记忆执行任务。但一旦这些物品的位置发生变化，整个映射关系就被破坏了，机器人就会陷入混乱。
更深层次的问题在于，这种学习方式表明机器人并没有建立起对物体本质属性的理解。它们不是通过"这是一个红色的圆形水果，所以这是苹果"这样的逻辑来识别物体，而是通过"在坐标(x,y)的位置有一个特定的像素模式"来进行识别。这就像是一个人不是通过理解字母的含义来阅读，而是记住了每个单词在特定页面上的精确位置。
这种发现对AI机器人的实际部署具有重要意义。它解释了为什么很多在实验室中表现优异的机器人，在真实家庭环境中往往表现令人失望。因为真实环境中的物品位置是动态变化的，家具会被重新摆放，日常用品会被移动到不同位置，而当前的AI机器人显然还没有准备好应对这种变化。
为了进一步验证这个发现，研究团队设计了更精细的实验。他们不仅改变了目标物品的位置，还测试了机器人对物品朝向变化的敏感性。结果显示，即使是物品的轻微旋转也会对机器人的表现产生明显影响。这进一步证实了机器人依赖精确视觉模式匹配而非真正物体理解的假设。
六、多重挑战下的系统性崩溃——组合效应的惊人发现
在现实生活中，环境变化往往不是单一的。当你在昏暗的房间里寻找被移动过位置的物品时，你同时面临着光线不足和物品位置变化两种挑战。为了测试机器人在面对多重变化时的表现，复旦团队设计了一系列组合实验，结果揭示了一个令人担忧的现象：多种干扰因素的叠加效应远超单个因素的简单相加。
研究团队采用了严格的统计学方法来分析这种组合效应。他们定义了"组合泛化差距"这个概念，用来衡量机器人在面对多重挑战时的表现是否符合独立性假设。如果两种干扰因素是独立的，那么它们同时出现时的成功率应该等于各自成功率的乘积。但实际结果显示，几乎所有的组合情况都表现出显著的负相关性，即实际表现远低于理论预期。
这种现象可以用一个简单的例子来理解：假设一个学生在数学考试中能考80分，在嘈杂环境中做题能考70分。如果干扰因素是独立的，那么在嘈杂环境中做数学题应该能考56分（80% × 70% = 56%）。但实际上，这个学生可能只能考30分，因为噪音干扰了他的数学思维，而数学题的复杂性又加剧了噪音的干扰效果。
在机器人实验中，这种负向交互效应表现得更加明显。比如，当光线变化和物品位置变化同时出现时，机器人的表现下降幅度远超两种单独干扰的累积效果。这表明不同类型的感知挑战在机器人的信息处理系统中会相互干扰，造成级联式的性能崩溃。
研究团队通过2000次独立实验收集了详细的统计数据，并使用卡方检验来验证这种交互效应的显著性。结果显示，几乎所有的干扰组合都产生了统计学上显著的负向交互效应，p值远小于0.05的显著性水平。这意味着观察到的性能下降不是随机现象，而是系统性的问题。
更令人担忧的是，即使是看似无关的干扰因素之间也会产生意外的相互作用。比如，背景纹理的变化和机器人初始姿态的变化，看起来应该是完全独立的两个因素，但实际测试显示它们之间存在明显的负向交互效应。这种现象暗示着当前AI机器人的内部表征可能存在高度的耦合性，不同感知通道之间缺乏有效的解耦机制。
这个发现对机器人的实际部署具有重要启示。它意味着即使一个机器人在面对单一类型的环境变化时表现尚可，我们也不能简单地推断它在真实复杂环境中的表现。真实世界中的多重变化可能会导致机器人性能的灾难性下降，而这种下降是难以通过简单的单因素测试来预测的。
七、LIBERO-Plus基准测试平台——为机器人设计的"全科考试"
面对当前机器人评估体系的不足，复旦团队开发了一个全新的综合测试平台LIBERO-Plus，这个平台就像是为AI机器人设计的"全国高考"，不仅考察机器人的基础能力，更重要的是测试它们在各种复杂情况下的应变能力。
LIBERO-Plus包含了超过一万个不同难度的测试任务，涵盖了七个主要的干扰维度和21个细分类别。这个规模相当于为机器人准备了一个包含各种题型、难度梯度和应用场景的超大题库。与传统的机器人测试只关注"能否完成任务"不同，LIBERO-Plus更关注"在多大程度的变化下仍能完成任务"。
整个平台的设计理念可以类比为现代教育评估的发展历程。传统的机器人测试就像是古代的科举考试，所有考生在完全相同的条件下回答完全相同的问题。而LIBERO-Plus则更像是现代的标准化考试，不仅测试知识掌握程度，还测试在不同条件下应用知识的能力。
平台中的任务被分为五个难度等级，这个分级系统是通过让四个代表性的机器人模型执行所有任务，然后根据有多少个模型能够成功完成来确定的。一级任务是所有模型都能完成的"送分题"，二级任务是有三个模型能完成的"中等题"，依此类推，五级任务是所有模型都无法完成的"地狱难度题"。
这种分级方式的巧妙之处在于，它不是基于人为的主观判断，而是基于当前最先进AI系统的客观表现。这就像是根据全班学生的考试成绩来划分题目难度，既反映了当前技术水平的真实状况，又为未来的技术进步提供了明确的目标。
研究团队还为每个干扰维度设计了详细的参数控制系统。以光照变化为例，他们不是简单地改变整体亮度，而是分别控制漫反射颜色、光源方向、镜面反射强度和阴影开关四个独立参数。这种精细化的控制使得研究人员能够准确定位机器人在哪些具体方面存在弱点。
更重要的是，LIBERO-Plus平台实现了完全自动化的任务生成和评估流程。这意味着研究人员可以快速生成大量测试案例，而不需要人工设计每一个具体任务。这种自动化程度就像是有了一个能够自动出题、自动阅卷的智能考试系统，大大提高了测试效率和覆盖范围。
平台的另一个创新之处是引入了"失败模式分析"功能。当机器人在某个任务上失败时，系统不仅记录失败的事实，还会分析失败的具体原因和模式。比如，是因为目标定位错误、路径规划失败，还是执行动作不准确。这种详细的失败分析就像是给机器人做了一次全面的"体检"，帮助开发者准确找到问题所在。
八、训练数据多样化的尝试——能否解决根本问题
意识到当前机器人的脆弱性主要源于训练数据的单一性，研究团队尝试了一个直观的解决方案：使用更加多样化的训练数据来训练机器人。他们构建了一个包含超过2万个成功轨迹的扩展训练数据集，这些数据涵盖了各种不同的环境条件和干扰因素。
这种方法的逻辑就像是为了让学生适应各种考试环境，不仅让他们在标准教室里做题，还让他们在图书馆、咖啡馆、户外等各种环境中练习。理论上，接触过更多环境变化的学生应该更容易适应考试时的环境干扰。
数据集的构建过程相当复杂。研究团队需要确保新生成的训练数据与测试数据之间没有重叠，避免机器人简单地记忆答案。同时，他们还要平衡不同类型干扰的比例，确保机器人不会偏向于处理某一类特定的变化。这个过程就像是为学生准备一套既全面又平衡的练习题库，既要涵盖所有可能的考点，又要避免重复或偏向某些题型。
使用这个扩展数据集训练的机器人确实表现出了显著的改善。在LIBERO-Plus基准测试中，新训练的机器人总体成功率达到了79.6%，比之前的最佳表现提高了11.5个百分点。更令人鼓舞的是，在最具挑战性的摄像头视角变化测试中，新模型的成功率达到了92.8%，比之前的最佳模型高出了37.2个百分点。
这种提升特别在处理传感器噪声和物体布局变化方面表现明显。新模型在噪声环境中的成功率达到了89.3%，在布局变化测试中达到了77.6%，都显著超过了之前的模型。这些改善表明，通过增加训练数据的多样性，确实可以在一定程度上提高机器人的鲁棒性。
但研究团队也发现，这种改善并不是在所有方面都同样有效。比如，在机器人初始状态变化的测试中，改善幅度相对较小（仅提高了8.6个百分点）。这表明某些类型的泛化挑战可能需要更加根本性的架构改进，而不仅仅是更多的训练数据。
更重要的是，即使是改进后的模型，在面对多重干扰的组合挑战时仍然表现出明显的脆弱性。这说明单纯增加训练数据的多样性可能无法完全解决当前AI机器人的根本性问题。就像是一个学生即使做了很多不同类型的练习题，如果缺乏对基础概念的深入理解，面对全新的复杂问题时仍然可能束手无策。
九、行业反思与未来展望——从"应试教育"到真正智能
复旦团队的研究成果不仅是对当前AI机器人能力的一次深度"体检"，更是对整个行业发展方向的一次深刻反思。他们的发现揭示了一个令人深思的现象：当前的AI机器人更像是"应试教育"培养出来的高分学生，而不是具备真正理解能力的智能体。
这种"应试教育"式的AI开发模式在整个行业中都很普遍。开发者们往往专注于在特定基准测试中获得高分，就像学校专注于提高升学率一样。机器人在标准测试中的95%成功率看起来非常impressive，但这种高分往往是通过过度拟合特定测试条件获得的，而不是通过真正理解任务本质获得的。
研究结果表明，当前的机器人学习方式存在几个根本性的问题。首先是过度依赖位置记忆而非语义理解。机器人更像是在学习"在特定位置做特定动作"的映射关系，而不是理解"什么是苹果，如何识别苹果，如何抓取苹果"这样的概念性知识。
其次是多模态融合的表面化。尽管被称为"视觉-语言-行为"模型，但实际上大多数机器人并没有真正整合这三种模态的信息。语言输入往往被忽略，视觉信息也只是作为模式匹配的依据，而不是用于构建对环境的深层理解。
第三是缺乏因果推理能力。当前的机器人无法理解"为什么"要执行某个动作，只能记住"什么时候"执行某个动作。这种缺陷使得它们无法适应环境的变化，因为它们从来没有真正理解过行为背后的逻辑。
面对这些挑战，研究团队提出了几个可能的发展方向。首先是开发真正的多模态理解架构，而不是简单地将不同模态的信息拼接在一起。机器人需要学会在视觉、语言和行为之间建立深层的语义连接。
其次是引入因果推理和常识知识。机器人不仅需要知道"怎么做"，更需要理解"为什么这么做"。这可能需要整合更多的先验知识和推理能力。
第三是开发更加鲁棒的学习算法。当前的深度学习方法在面对分布偏移时往往表现脆弱，需要开发能够更好处理环境变化的新方法。
研究团队还强调了评估体系改革的重要性。他们呼吁行业不要只关注在标准测试中的高分表现，而要更多关注机器人在真实复杂环境中的稳定性和可靠性。LIBERO-Plus平台的开源发布就是希望为行业提供一个更加全面、严格的评估标准。
展望未来，真正智能的机器人应该像人类一样，能够在各种环境变化中保持稳定的任务执行能力。它们应该能够真正理解语言指令，灵活适应环境变化，并在面对新情况时展现出合理的推理能力。这样的机器人才能真正走出实验室，成为人们日常生活中可靠的助手。
说到底，复旦团队的这项研究为我们敲响了一个警钟：在追求AI机器人商业化的热潮中，我们不能被表面的高分表现所迷惑，而要关注这些系统的真实能力和局限性。只有正视问题，才能找到解决问题的正确道路。就像教育改革需要从应试教育向素质教育转变一样，AI机器人的发展也需要从追求基准测试高分向构建真正智能的系统转变。
这项研究的价值不仅在于揭示了问题，更在于为整个行业提供了一个重新审视和改进的机会。相信随着更多研究者的关注和努力，我们终将看到真正智能、可靠的机器人助手走进千家万户。毕竟，真正的人工智能应该是能够理解我们、适应环境、可靠工作的伙伴，而不是只会在完美条件下表演的"花瓶"。
Q&A
Q1：LIBERO-Plus测试平台有什么特别之处？
A：LIBERO-Plus是复旦团队开发的AI机器人综合测试平台，包含超过1万个测试任务，从7个维度（物品摆放、摄像头角度、机器人姿态、语言指令、光照条件、背景材质、传感器噪声）全面测试机器人的真实能力，就像给机器人设计的"全科考试"，能准确发现那些在标准测试中表现优异但实际能力有限的AI系统。
Q2：为什么机器人在改变摄像头角度后表现会急剧下降？
A：因为现在的AI机器人并没有真正理解三维空间和物体的几何关系，而是死记硬背了特定角度下的视觉模式。就像一个人从小只在固定位置看电视，一旦换个角度就认不出屏幕内容。比如OpenVLA机器人，标准条件下成功率76.5%，但摄像头角度稍有变化就跌至1.1%。
Q3：AI机器人真的能理解人类的语言指令吗？
A：研究发现大部分AI机器人实际上是"装聋作哑"的。当研究团队完全移除语言指令时，多数机器人的表现几乎没有下降；即使故意更换任务目标（比如从"拿苹果"改为"拿橘子"），机器人仍然执行原来的动作。这表明它们主要依靠视觉模式识别，语言理解更像是装饰功能。
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