搭档网教机器人读懂说明书、操作微波炉，北大、启元、京东联手打造“模拟考场”

对家庭服务机器人来说，家电操作是最具挑战性的应用场景。相比于操控常规桌面物体，家电设备涉及按钮、旋钮、舱门等多元异构部件，还要应对模式切换、状态约束、内置程序等多重管控。机器人要顺利完成一次完整的家电作业，不仅要精准识别设备的外观结构，还需读懂操作说明，严格遵循流程规范执行动作。因此，依托说明书进行智能操作规划，已成为具身智能适配居家环境的一项核心能力。

近日，北京大学科研团队联合上纬启元研究院和京东，在国际顶级计算机视觉会议CVPR 2026推出RealAppliance数据集及配套RealAppliance-Bench评测基准，聚焦说明书驱动下的家电智能操作规划难题，以高保真仿真体系破解家庭服务机器人实操评测痛点，推动具身智能加速落地真实居家场景。

基于说明书的家电操作规划，最难在真实环境中被系统评测。微波炉、烤箱等家电设备一旦发生误操作，轻则损坏设备，重则带来现实安全风险；同时家用电器品类繁杂、购置与维护成本偏高，难以开展大规模、标准化、可复现的实体实验。现存仿真资源也存在明显短板，设备外形、部件功能、运行程序与真实产品偏差较大，无法满足说明书驱动型操作规划的测评需求。

针对上述瓶颈，北京大学长聘副教授、上纬启元首席科学家董豪团队完成了本次RealAppliance系列成果研发。此前，该团队已在CVPR 2025上首次提出基于说明书的家电操作研究方向；本次研究将测评维度从单一手册理解，拓展为说明书文本、设备外观形态、交互操控功能、程序运行状态一体化的完整操作系统。

RealAppliance数据集概览，包含100个高保真家电资产，覆盖14个类别，并为每个资产配套真实说明书。

RealAppliance数据集囊括100款高精度家电数字模型，覆盖14类日常家用电器，从真实说明书、外观构造、交互方式、程序逻辑四大维度，全方位复刻实体家电运行特征。数据集收录中、俄、法、德等多语种设备手册，每一款数字资产均匹配原版使用说明，尺寸参数、部件功能、状态切换规则均与实物保持一致，可为智能算法测试提供可复用、可拓展的仿真实验载体。

传统数据集普遍缺乏手册对齐与程序逻辑，而RealAppliance实现了说明书、资产与交互逻辑的系统对齐。

与传统仅还原运动结构的仿真数据集不同，RealAppliance更强调“说明书-资产-程序逻辑”的联动体系，不仅还原家电外观样貌，还可模拟操作顺序、状态限制、反馈纠错全流程，为家电操作智能化研究搭建标准化评估框架。

在数字资产搭建过程中，团队广泛搜集海内外家电实物照片与原版说明书，依据“可机械操作、文本适配模型处理、步骤描述清晰、数据信息完备”四项准则筛选样本。借助专业建模软件复刻家电外观，拆分独立功能部件，精细打磨纹理、色彩与标识细节，导入仿真平台生成标准数字模型，并按运动形式分类配置关节结构。

同时，团队搭建物理与电子两大模块化交互机制，涵盖弹簧复位、磁吸闭合、屏幕显示、电机运转等10类运行模式，使仿真家电具备真实操作反馈与状态变化能力。最后对照原版说明书编写运行脚本，设定温度、时长、工作模式等核心参数，完整还原家电开机、运行、启停联动整套工作流程。

RealAppliance资产构建流程：收集手册与照片、完成高保真建模、配置交互机制，并依据说明书设计程序逻辑。

依托数据集打造的RealAppliance-Bench评测基准，围绕家电实操全流程，设置手册页面检索、开环操作规划、电器部件定位、闭环规划调整、全过程推理五大递进式测试任务，全面考核智能模型文档解析、动作规划、空间识别、故障修正、端到端作业等核心素养，精准衡量算法在家电实操场景的综合性能。

团队选取多款主流多模态大模型、具身规划模型开展系统性测评，测试结果暴露出当前智能算法的能力短板。各类模型在单一细分任务中各有所长，但面对贴合真实场景的说明书驱动家电操作任务时，整体性能距离落地应用仍有较大差距。检索任务中，具身模型文本理解能力偏弱；动作规划普遍存在步骤缺失、动作误用问题，未能吃透设备运行逻辑；部件空间定位精准度偏低，跨模态信息匹配难度突出；面对突发工况，模型难以快速调整作业方案；全流程连贯作业测试中，所有模型均未能实现成功通关，多环节误差叠加，凸显现有算法居家实操稳定性严重不足。

RealAppliance-Bench的五个任务：手册检索、开环规划、部件定位、闭环调整与全过程推理。