文章核心观点 - PokeBot推出RoboAPI接口，使开发者能够在兼容机器人上访问其世界-动作模型Poke-Aurora，无需从零训练新模型即可在物理机器人系统上评估具身AI [2][3] - Poke-Aurora在大规模评估中覆盖近1000个未见物体和近10000个未见任务，平均任务成功率达74.2%，超越pi0.5达51.3%，超越GPT-6 Astra达16.4% [1][8] - RoboAPI旨在降低具身AI在真实世界测试的门槛，帮助开发者从演示观察过渡到理解模型在实际环境中的表现 [6][9] 产品发布与功能定位 - RoboAPI于2026年10月29日（北京时间）发布，技术论文和产品演示于10月30日发布，技术预览期间以非商业方式向合格用户提供 [2][9] - RoboAPI通过单一接口提供Poke-Aurora访问，旨在减少额外数据收集和模型调优的需求，使开发者能在自有环境和不同任务中探索模型能力 [3] - 开发者可通过该接口将兼容机器人连接至Poke-Aurora，模型可处理观测信息、解读指令并生成预测的机器人动作，从而在物理硬件上评估性能 [5] - 开发者无需为每个应用构建和训练新模型，可使用RoboAPI跨任务和环境探索Poke-Aurora的能力，使真实世界测试更易获取 [6] 具身AI行业背景与挑战 - 具身AI与主要运行于数字环境的AI系统不同，必须解读物理世界信息并将其转化为动作 [4] - 开发这些能力通常需要大量数据收集、模型训练和硬件特定适配，给使用不同机器人平台的研究人员和开发者带来挑战 [4] - Poke-Aurora设计支持跨任务和环境的泛化能力，包括与训练时遇到的情况不同的场景 [7] 评估数据与性能表现 - 大规模评估覆盖近1000个未见物体和近10000个未见任务，Poke-Aurora整体任务成功率为74.2% [1][8] - 相较pi0.5成功率高出51.3%，相较GPT-6 Astra高出16.4% [1][8] 公司定位与高管观点 - PokeBot是一家具身AI公司，专注于开发能够感知、理解并在物理世界中行动的智能系统，致力于推进通用具身AI模型和自适应机器人智能 [2][11] - 创始人Huazhe Xu（清华大学交叉信息研究院助理教授）表示，构建有能力的机器人只是挑战的一部分，还需让开发者更容易在真实世界中测试具身AI，RoboAPI开放Poke-Aurora访问旨在帮助开发者探索模型在兼容机器人和不同任务上的表现 [8][9] 开发者资源与注册信息 - 技术论文与更新：https://pokebot.com/ai；早期访问申请：https://platform.pokebot.com/login；API文档：https://developers.pokebot.com/docs/roboapi [10] - RoboAPI于2026年10月30日开放注册，开发者可通过PokeBot官方平台使用电子邮箱注册 [10]