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在具身智能快速发展的当下， VLA模型与世界模型正成为推动通用机器人能力的关键技术方向。为促进学术界与产业界的交流与落地， 极佳视界牵头，联合港大、北大、上交、RoboChallenge、Dexmal等多家单位，在CVPR举办VLA和世界模型大赛：GigaBrain Challenge 2026。我们将围绕仿真与真机VLA能力评测、以及具身世界模型性能评测，组织三大赛道的系统化竞赛，同时面向社区开放征稿，并设置 Best Paper Award ，欢迎大家积极参与！
赛事主页： https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/
投稿链接：https://openreview.net/group?id=thecvf.com/CVPR/2026/Workshop/GigaBrain_Challenge-your-consoles
Call for Papers
征稿方向与投稿信息
我们欢迎与具身智能相关的论文投稿，录用论文将在 Workshop 中展示交流，部分工作将获得海报展示机会。此外，我们将评选最佳论文奖。论文提交截止日期：2026年3月20日。征稿的主题包括但不限于：
Vision-Language-Action（VLA）模型与具身基础模型
世界模型（World Models）及其在具身任务中的应用
强化学习（Reinforcement Learning）与持续学习
面向仿真与真实机器人的训练、数据、对齐与评测方法
三大赛道
仿真 × 世界模型 × 真机
本次挑战赛设置三条赛道，从“可控仿真”到“真实世界”，从“能力提升”到“评测范式”，系统推进具身技术落地：
Track 1｜RoboTwin Track：仿真 VLA 能力评测
评估仿真环境下的 VLA 性能。面向多样化、长时程、复杂任务，考察模型在可控环境中的泛化与稳定执行能力。
Track 2｜World Model Track：World Model as VLA Evaluator
评估 World Model 作为 VLA Evaluator 的能力。探索用世界模型更一致、更可扩展地评估 VLA 策略与行为质量，为后续训练与迭代提供可靠反馈信号。
Track 3｜RoboChallenge Track：真机 VLA 能力评测
评估真机/真实世界中的 VLA 性能。面向更复杂的真实噪声、执行误差与环境变化，检验模型的鲁棒性与落地能力。
联合多家单位
推进具身技术发展
本次 GigaBrain Challenge 由极佳视界（GigaAI）联合多家高校与机构共同推动，包括香港大学、北京大学、上海交通大学、RoboChallenge、Dexmal等合作伙伴。我们希望通过“竞赛 + 征稿 + Workshop 展示”的组合形式：
促进学术界与产业界的深入对话与合作
推动 VLA 与世界模型在评测、数据、训练、真机部署等方面形成可复用基准
加速具身智能行业生态建设与技术落地
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