引言：从碎片化到互联------机器人操作的基准痛点灵巧操作（dexterous manipulation）让机器人从被动观察者转变为非结构化环境中的主动代理人，是物理人工智能的核心。尽管硬件、感知、控制与学习领域数十年积累丰厚，但通用操作系统的进展仍碎片化，主要因缺乏广泛采用的测试基准。研究者在该方向开展了诸多工作：仿真基准如RLBench提供可重现性，却难以建模真实物理世界；真实世界竞赛如RGMC（Robotic Grasping and Manipulation Competition）保真度高，但难以规模化。以上局限性造成了即使是表面上相同的任务，不同研究之间也难以直接比对，科学进步无法累积。ManipulationNet应运而生，它是由美国国家标准与技术研究院（U.S. NIST）支持、通过社区驱动的全球性基础设施，首次平衡了物理真实性（authenticity）、访问易用性（accessibility）与数据可信性（realism）。它基于标准化硬件套件与统一软件客户端（mnet-client）建立真实世界基准任务，支持分布式提交与中心化评估。研究者随时随地、使用任何机器人提交解决方案，并在全球排行榜上展示成果------正如ImageNet重塑视觉领域那样，ManipulationNet正致力于推动机器人操作研究进入新阶段。过往工作回顾：基础与局限过去四十年间，机器人操作性能评估的研究主要围绕三类方法展开：1、标准化物体集与任务协议（如 Columbia Grasp Database、YCB Object Set），为抓取与装配等任务提供统一评估基础；
2、真实世界竞赛（如 Amazon Picking Challenge、RoCKIn），在集中式环境中验证系统鲁棒性；3、仿真基准平台（如 RoboSuite、RLBench），支持模块化任务与多模态学习的大规模测试。这些方法各自推动了领域发展，但均未能在物理真实性、访问易用性与数据可信性三者之间实现平衡，导致不同研究结果之间难以进行系统性比较，阻碍了机器人操作技术的整体进展。ManipulationNet框架：混合架构与互联设计ManipulationNet采用混合中心-分布式架构：全球分发标准化对象集与协议，确保任务可重现；本地客户端收集实时指令与结果，传输至中心服务器（mnet-server）验证公平性。ManipulationNet为不同的技术路线提供了两大赛道：1、物理技能赛道（Physical Skills Track）：评估基础交互技能，如工业装配中的抓取、插入。首发任务：销钉入孔装配（Peg-In-Hole Assembly）。2、具身推理赛道（Embodied Reasoning Track）：评估机器人的多模态理解，将语言/视觉指令翻译为动作的能力。
首发任务：物块排列（Block Arrangement）。这一设计旨在构建一个"技能网络"：物理技能可组合成复杂行为，认知能力能支撑可靠的交互，而知识则可以在不同任务间迁移。在这一框架下，ManipulationNet的短期目标是驱动大规模基准的建立；中期将扩展挑战任务的类型（如柔性物体操作）；长期则致力于记录机器人能力发展轨迹，从而精准识别可投入实际应用的成熟系统，并揭示研究中存在的差距。首发任务详解：诊断核心能力销钉入孔装配：物理交互的"硬核"考验该任务对机器人操作的精度提出了很高的要求。该任务使用五种不对称销钉（不锈钢材料，公差<20μm），任务板上有四级间隙（3mm至0.02mm），材质选用透明亚克力板，以提升感知难度。机器人按照间隙从大到小的顺序将销钉插入任务板上的间隙，复杂度递增，支持全自主/人类在环/遥操作模式。评测指标包括成功率与适应性。该任务的挑战包括：小间隙摩擦、透明物体感知、真实动力学下鲁棒性。物块排列：多模态推理的"脑力"较量该任务旨在降低物理操作的复杂性，重点检验机器人对语言、视觉及其组合提示的语义理解与执行能力。任务使用五种颜色的木块（每种颜色10块），包含10轮测试：每轮包含三个子任务------语言指令（例如"堆叠三个蓝色木块"）、视觉模仿（复制参考图像，推理必要的支撑结构）以及视觉-语言组合任务（根据抽象指令完成操作，如在有遮挡情况下实现指定布局）。任务设置了四个难度级别，从基础的颜色识别到复杂的空间与物理推理。所有任务均由机器人自主执行，人类仅在每轮开始前协助恢复初始状态。评估方式采用二元成功制（即最终布局是否与提示匹配）。该任务的主要挑战在于多模态信息的有效整合，以及如何从局部视觉信息中推断完整布局。为何加入 ManipulationNet？科学与社区的双重价值ManipulationNet 不仅提供全球统一的性能排行榜，更致力于构建机器人技能网络与研究进展轨迹，推动领域从"孤立突破"走向"系统整合"。该项目由来自莱斯大学、麻省理工学院、清华大学等多所顶尖机构的创始委员会共同发起，诚邀全球研究者参与任务共建与性能评估。截至2025年10月，平台已发布首批任务，支持机器人从结构化工业场景向开放服务场景的能力跨越。快速参与指南注册与准备：在项目官网完成注册，审核通过后将获得标准化物体套件。
系统配置：
配置基于ROS / ROS2的机器人系统，并连接独立摄像头用于任务录制。执行与提交：通过 mnet-client 执行任务并提交结果。系统将实时验证视频哈希值，确保数据完整性。结果发布：通过集中审核后，性能结果将在全球排行榜公布，助力研究透明化与协作推进。了解更多关于 ManipulationNet的信息，请访问以下链接：项目网站：https://manipulation-net.org创始委员会：https://manipulation-net.org/committee.html论文：https://manipulation-net.org/MNet_preprint.pdfGitHub代码库：https://github.com/ManipulationNet/mnet_clientmnet文档：https://mnet-client.readthedocs.io