清华等团队发布灵巧操作评测基准HandsOn，66项任务下最高成功率29.1%

10月26日，清华大学丁宁团队联合北京邮电大学、北京大学及自然意志研究员发布面向跨本体灵巧操作的仿真平台与评测基准HandsOn，论文、代码与数据同步公开。

HandsOn包含66项人工验证任务和18000条人类仿真遥操作示范，围绕工具使用、精细接触、双手协作和任务迁移展开评测。平台支持5种机械臂、6种灵巧手以及约200种刚体、关节物体和可变形物体资产，并可在随机化场景中组合。本次数据采集与定量评测统一采用ROKAE机械臂、第一代Wuji Hand及PhysX配置。

任务划分为Core-50与Transfer-16：Core-50提供训练示范，检验策略在有示范任务上的执行能力；Transfer-16不提供目标任务示范，专门评估技能的迁移与组合。评测结果显示，在Core-50上，9种受训方法中多任务策略的最高平均成功率为29.1%；在Transfer-16上，8种受训多任务策略的平均成功率均低于1%。零样本参照GPT-6通过move_eef接口控制手掌与手指，在660次测试中，Core-50和Transfer-16的成功率分别为5.2%和1.9%。

团队还追踪了抓取、接触、双手协调和目标状态保持等环节，发现机器人常能完成动作前半段，但在关键步骤失误。相关论文已公布于arXiv，代码托管于GitHub，数据集可在Hugging Face获取。