资生网 二元成功率已经过时！PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架

随着机器人操作从短程、单步技能逐步走向长程、富接触、需要持续协调与恢复能力的复杂任务，传统以二元成功率为核心的评测方式开始暴露出明显局限。它能够回答 “任务是否完成”，却难以回答 “策略推进到了哪里”“执行过程是否高效稳定”“失败究竟发生在什么阶段”。

围绕这一问题，来自中国科学院自动化研究所、北京大学和智源研究院等机构的研究人员提出 PRM-as-a-Judge：不再只根据终局结果评价策略，而是从轨迹视频中恢复任务相关的连续进度信号，并据此对执行过程进行细粒度审计。该框架的核心包括任务条件化的进度势能、OPD 三层指标体系，以及用于验证评估器细粒度分辨能力的 RoboPulse 基准。

论文标题：PRM-as-a-Judge: A Dense Evaluation Paradigm for Fine-Grained Robotic Auditing

1. 为什么二元成功率不足以评估长程任务？

在现有具身智能研究中，策略评估仍然高度依赖二元成功率。对于短程、结构清晰的任务，这一指标能够提供一种直观的比较方式；但当任务逐渐演化为长程、多阶段、强交互的复杂操作时，二元成功率所能提供的信息开始明显不足。

这种不足主要体现在两个方面。

首先是分辨率不足。二元标签只能回答 “最终是否成功”，却无法刻画轨迹内部的关键差异。一个已经接近完成、却在最后阶段失手的轨迹，与一个在早期就明显偏离目标的轨迹，往往都会被统一记为失败。这样一来，不同方法在任务推进深度上的真实差异就被压缩掉了。

其次是诊断能力有限。成功率无法回答机器人是 “如何成功” 的，也无法解释它 “为何失败”。一次平稳高效的成功执行，与一次依赖多次冗余修正后才勉强完成的轨迹，在结果层面可能完全相同；同样，停滞、回退、恢复失败等过程特征，也不会在最终标签中留下痕迹。对于需要进一步定位瓶颈、优化策略行为的研究而言，这种信息缺失会直接限制后续分析的深度。

因此，对于长程任务来说，决定策略优劣的关键已经不再只是终点上的 “成功” 与 “失败”，而是执行过程中究竟推进到了哪一阶段、推进得是否稳定，以及失效究竟发生在什么位置。

相同的二元标签下隐藏着截然不同的物理执行逻辑。失败可能发生在任务的任何阶段（从 5% 到 99% 进度），而成功亦有 “平稳高效” 与 “反复修正” 之分 。

2. 从结果判定到过程级评测

为了恢复被二元标签压缩掉的轨迹信息，作者将评测重心从 “结果” 转向 “过程”。在真实物理场景中，研究者通常拿不到模拟器中的特权信息，例如精确位姿、接触力或完整状态变量。

因此，这项工作没有把评测建立在这些理想化信号上，而是选择了一条更具现实意义的路径：直接根据视觉状态的演化来刻画任务进度。

具体来说，作者为给定任务条件下的每个状态分配一个位于 [0,1] 区间上的进度势能 Φ。一旦有了这个势能表示，一条原本只对应 “成功/失败” 标签的执行轨迹，就可以被表示为一条随时间变化的连续进度曲线。这样，研究者看到的就不再只是一个终点结果，而是一条可比较、可分解、可诊断的过程信号：轨迹推进得有多深，推进过程中是否反复回退，哪些阶段容易停滞，都可以被显式刻画出来。

3. 一个合格的密集评测器，需要满足什么条件？

在这一框架下，作者进一步把 “密集评测” 形式化为两个核心性质。

第一个是 macro-consistency。它要求评测结果在时间上具有可加性和路径一致性：同一段执行过程，无论如何切分为更短的时间片，其累积进度都应保持一致。换句话说，评测结果不能随着轨迹分段方式的改变而漂移。

第二个是 micro-resolution。它要求评测器能够识别细粒度、任务相关的状态变化，而不是只对粗粒度视觉差异做出反应。

作者进一步指出，在其采用的 potential-based formulation 中，只要评测器能够在固定任务上下文下，为每个状态赋予一个可比较的标量进度值，并将任意时间区间上的进度定义为两个状态势能的差值，那么宏观上的时间加性与分段不变性就可以直接得到保证。PRM judge 在这里被作者视为这种表述的一个自然且实用的实现：它通过任务条件化的标量进度输出，为 OPD 指标提供统一的进度坐标。

相比之下，许多依赖相对比较或相似度启发式的方法，往往并不显式对应这样一个全局一致的势能表示，因此在不同时间段、不同视角或不同比较基准下，更容易出现尺度漂移或路径相关的问题。至于 micro-resolution，则不能仅由这种结构性定义自动推出，而仍需通过专门的诊断基准进行检验。

4. OPD：把一条轨迹拆成三层可解释信号

在进度势能 Φ 的基础上，作者构建了 OPD（Outcome–Process–Diagnosis） 指标体系，用于把一条复杂执行轨迹分解为三个层次的审计结果。Outcome 层回答 “推进到了哪里”，Process 层回答 “推进得怎么样”，Diagnosis 层回答 “如果没做好，问题主要出在哪里”。这也是 PRM-as-a-Judge 的核心输出形式。

在 Outcome 层，作者采用 MC 和 MP 两个指标描述推进深度。其中，MC（Milestone Coverage）用于刻画轨迹到达了哪些关键里程碑，MP（Max Progress）则记录整段轨迹曾达到的最高连续进度值。它们共同回答的是：这条轨迹究竟走到了什么位置。

在 Process 层，作者定义了 PPL（Path-weighted Progress Length），用于衡量推进是否高效、是否存在明显冗余。PPL 越高，说明轨迹越接近单调推进、回绕和反复修正越少。它对应的是 “同样推进到某个位置，不同策略的路径质量是否一致” 这一问题。

在 Diagnosis 层，作者使用 CRA 和 STR 刻画两类常见失效机制。CRA（Cumulative Regret Area）衡量轨迹相对于历史最佳状态的累计回退程度；STR（Stagnation Ratio）则衡量轨迹中 “几乎没有任务相关推进” 的时间占比，用于反映犹豫、等待或停滞。与单一成功率相比，OPD 的价值不在于 “多报几个数”，而在于它把执行过程重写为结构化、可诊断的行为信号。

OPD 将一次执行分解为三层信号：Outcome 刻画推进深度，Process 刻画执行质量，Diagnosis 刻画失败机制。五个核心指标 MC、MP、PPL、CRA 与 STR 分别对应阶段可达性、最大进度、路径效率、回退代价与停滞比例。

5. RoboPulse：评估器是否真的具备细粒度分辨能力？

有了理论上的性质约束和过程级指标之后，接下来的关键问题是：评估器是否真的能看懂微小但任务相关的物理变化？

为此，作者构建了 RoboPulse。论文明确指出，在该框架下，macro-consistency 由势能形式在结构上保证，而 micro-resolution 则需要通过受控实验进行检验；RoboPulse 正是围绕这一点设计的诊断基准。

RoboPulse 将进度评测转化为一个成对判断问题：给定来自同一执行轨迹的两个状态，评估器需要判断后一个状态相对于前一个状态，是 “前进” 还是 “回退”。这种设计不依赖绝对进度标定，而是直接考察更本质的能力：当物理变化很细微时，评估器是否仍能稳定识别出进度方向。作者在构建基准时，先用关键帧把轨迹划分为语义一致的阶段，只保留进度单调的区间，过滤掉近静止、往复振荡和难以标注的片段，再在这些区间内按 Small、Medium、Large 三个 hop 范围采样样本。

从规模上看，RoboPulse 包含 1800 个成对进度判断样本，这些样本来自 1622 条执行轨迹、覆盖 816 个任务，并汇集了 7 个数据源。基准同时覆盖真实机器人、仿真、UMI 采集和人类第一视角等多种设置，并在不同相对进度跨度上系统考察评估器的分辨能力。

RoboPulse 涵盖了多个数据源和不同的本体型号，用于评估 judge model 的微观进度分辨能力。

在 RoboPulse 上，作者将 PRM-based judges 与两类常见替代方案进行比较：一类是基于 CLIP 的视觉相似度评测方法，另一类是通用多模态基础模型，如 Gemini、GPT-5.2。实验结果显示，PRM 在细粒度进度判断上整体表现更强。以 Robo-Dopamine 为例，其总体准确率达到 0.83；Gemini 为 0.66，Qwen3-VL-8B 为 0.59，而多种 CLIP 变体整体落在 0.46–0.59 区间。

更关键的是，在最具挑战性的 Small-hop 区间，优势会进一步扩大。Robo-Dopamine 的平均准确率达到 0.80；另外两个 PRM judge 也达到 0.61 和 0.63。相比之下，Gemini 在该区间为 0.54，GPT-5.2 为 0.47。论文据此指出，当比较尺度变得足够细时，粗粒度语义线索的帮助会下降，而真正与物理过程相关的进度监督会体现出更明显优势。

在 RoboPulse 基准上，PRM-based judges 在不同相对进度跨度下均表现出更强的分辨能力，在最困难的 Small-hop 区间优势尤为显著，证明其对细微、任务相关的物理状态变化具备极高的敏感性。

6. 用 OPD 重新审视真实策略轨迹

在验证了 judge 的 micro-resolution 之后，作者进一步将 PRM-as-a-Judge 应用于 RoboTwin 2.0 ，并选择了 5 类代表性的 policy 模型（DP、ACT、RDT、pi0、OpenVLA-OFT），在多个长程操作任务上统一评测，每个策略 - 任务组合进行 50 次 rollout。

6.1 失败究竟发生在什么阶段？

Outcome 层最直接的价值，是把 “失败” 进一步分解为不同阶段的失败。以 Blocks Ranking RGB 为例，大多数策略在早期阶段的可达性都不低：MC@25 落在 84–100 区间；但到了最终完成阶段，MC@100 只剩 0–8。这说明大量 rollout 并不是 “一开始就不会”，而是在已经取得相当推进后，集中失效在末段阶段。

更进一步，OPD 还能区分 “同样是零成功率” 但物理含义完全不同的策略。例如在同一任务上，pi0 的 MC@75 为 40，而 OpenVLA-OFT 的 MC@75 仅为 6，尽管两者的 MC@100 都接近于零。前者的失败通常更接近终点，后者则更容易在中早期阶段提前掉队。这类差异，在传统成功率下是不可见的。

阶段性可达性揭示了 “最后一公里” 的差距，并将早期崩溃与近乎完全的故障区分开来。

6.2 成功与成功，并不等价

为了评价 policy model 在成功条件下的执行质量，作者选取了 Handover Mic 任务上成功的样本进行了分析。结果显示，DP 在成功样本中的 PPL 为 94.9，高于若干对比方法；同时其 CRA 仅为 0.26，也显著低于 OpenVLA-OFT 的 2.55。这意味着，DP 一旦进入成功轨道，往往能够以更高效率、更低回退代价完成任务。

但这并不意味着它在总体上最可靠。结合 Outcome 层结果可以看到，DP 在 Handover Mic 上的 MC@100 只有 44，而另外一些策略则达到 98 甚至 100。论文据此指出：成功条件下的高质量执行，不必然等于更高的总体可靠性。 有些方法在 “成功时” 做得非常漂亮，但它们在失败时，完全没有从错误中恢复的能力。

成功条件下的执行质量图：在成功样本内部，不同策略仍然可能呈现显著不同的执行质量。路径效率与回退代价共同表明：成功并不自动意味着高质量成功，高精度执行与整体可靠性也并不总是一致。

6.3 “失败” 也有不同机制

Diagnosis 层则把原本统一的失败标签，进一步拆解为不同的失效机制。以 Place Bread Basket 任务为例，OpenVLA-OFT 的 MP 达到 92.6，说明它常常能够推进到相当靠后的位置；但其 CRA 达到 26.3，显示出明显的晚期回退和恢复代价。与之相对，ACT 在该任务上的 MP 为 73.1，而 STR 达到 65.4，更接近一种早期停滞主导的失败模式。

类似地，在 Handover Mic 上，DP 的失败更偏向高停滞，即 STR 为 57.2；OpenVLA-OFT 则表现为更高的回退和较低效率，其 PPL 为 66.2，CRA 为 5.66。作者据此提出，OPD 给出的并不是简单的 “好 / 坏” 排序，而是一种可复现的 failure fingerprint：不同策略家族会在 OPD 空间中表现出相对稳定的失效画像，这种画像能够为后续改进提供更具针对性的方向。

失败指纹图：在失败样本上，CRA 与 STR 将 failure 从单一终局标签进一步拆解为不同机制：有些策略更接近晚期失稳与明显回退，有些策略则更表现为长时间停滞和推进不足。相同的 “失败” 标签背后，可能对应完全不同的原因。

6.4 差异体现在指标联合画像中

作者也将 OPD 框架应用到 RoboChallenge Table30 公开榜单比较中，使用 Robo-Dopamine-2.0-8B-Preview 作为评估器，对不同模型在真实执行中的轨迹特征进行统一分析。

从 OPD 指标下的 RoboChallenge 总榜来看，可以清楚地发现：真正拉开方法差距的，往往不只是 “最后是否完成”，而是推进深度、执行质量与失败形态这几类信号的共同作用。在头部模型中，DM0 的优势并不只是更常完成任务，而是同时体现在推进深度和执行质量上：它不仅拥有最高的 Avg MC@100（62.0），也同时在 Avg MP（70.3）和 Avg PPL（31.2）上领先。这说明它的领先并不是单纯依赖更高的终局完成率，而是同时来自更深的平均可达性和更高的执行效率。

相比之下，GigaBrain-0.1 虽然在 Avg MP 上几乎与 DM0 持平，但 Avg PPL（26.2）明显更低，说明它虽然能够推进到接近的位置，路径质量却相对较差。因此，OPD 所刻画的并不只是谁成功更多，而是谁的成功更接近高效、平稳、少修正的成功。

OPD 指标下的 RoboChallenge Table30 总榜：DM0 拥有最高的 Avg MC@100，Avg MP 和 Avg PPL，其成功来自更高水平的推进深度和执行质量；GigaBrain-0.1 则呈现出 “最后一公里” 差距。详细指标见官方博客：https://prm-as-a-judge.github.io/leaderboard.html

与之相比，GigaBrain-0.1 则呈现出一种更典型的 “最后一公里” 差距。它的 Avg MP 达到 70.1，与 DM0 的 70.3 几乎相同，但 Avg MC@100 却只有 51.7，相比 DM0 的 62.0 明显更低，说明两者并不是在 “能否把轨迹推进到高进度区间” 上存在本质差异，而是在 “能否把已经获得的高进度稳定转化为最终完成” 上拉开了距离。把 Avg MP 和 MC@100 一起纳入分析后就会发现，GigaBrain-0.1 在末段收束上仍然存在缺口。

值得注意的是，回退、停滞与推进深度不能被割裂地理解。RoboChallenge 中 RDT-1B 的 Avg MC@100 只有 15.0，但 Avg CRA 却仅为 5.3，是总榜中最低的一档；这并不意味着它的执行更平滑，而更说明其整体推进深度本就有限，因此较少出现推进到后期再明显回退的情况。

相对地，wall-oss-v0.1 的 Avg MP 仍达到 59.7，说明它并非完全缺乏推进能力，但其 Avg STR 高达 41.2，则显示出更明显的停滞和低效推进。低回退或中等进度本身都不足以说明执行更强或更顺；OPD 的价值不在于提供彼此孤立的若干指标，而在于通过 Outcome、Process 与 Diagnosis 三层信号的联合刻画，更完整地揭示轨迹的推进状态、执行质量与失效机制。

9 个模型在 RoboChallenge Table30 上的整体表现：OPD 指标提供了联合而非孤立的轨迹画像，通过 Outcome、Process 与 Diagnosis 三层信号的统一刻画，揭示模型走到了哪里、走得如何，以及问题主要出现在什么阶段。

7. 交互式轨迹审计：把指标变化和物理行为对齐

除了论文和基准，项目博客还提供了交互式轨迹分析界面。用户可以在页面中同步查看视频播放、进度曲线以及 MC、MP、PPL、CRA、STR 等核心指标，并随着时间轴拖动观察它们如何实时更新。博客将这一模块定位为单条轨迹的完整时间审计工具：进度上升、回退和停滞，不再只是抽象曲线，而能和具体物理行为逐帧对应起来。

读者可进一步访问项目主页与博客中的交互式 Demo，查看单条轨迹的逐帧审计结果👉https://prm-as-a-judge.github.io/blog.html

8. 总结：从 “是否完成” 走向 “如何完成”

PRM-as-a-Judge 的意义，不只是对 success rate 做一次补充，而是把机器人评测从终局判定推进到了过程刻画。借助任务条件化的进度势能、OPD 三层指标体系以及 RoboPulse 的细粒度验证，这项工作把原本被压缩为单一标签的执行轨迹，重新表示为可解释、可比较、可诊断的过程信号。

对于越来越长程、越来越复杂的具身操作任务来说，单一二元标签已经很难完整反映模型行为的真实差异。相比只比较 “做没做成”，过程级审计更关心 “推进到了哪里”“成功得是否高效稳定”“失败主要由什么机制导致”。从这个意义上说，PRM-as-a-Judge 提供的不只是一个新指标系统，更是一种更适合长程机器人任务的评测视角。

该团队表示：「我们也呼吁更多 benchmark 组织者与模型开发者，在提交 leaderboard 结果的同时公开执行视频与 rollout 证据，让机器人评测从 “只看分数” 进一步走向 “可回放、可核查、可诊断”。只有当轨迹本身是开放和透明的，我们才真正有机会比较不同策略在推进深度、执行质量与失败模式上的真实差异，而不仅仅停留在最终是否完成任务这一单点结论。

我们也期待与更多基准团队和研究者协作，把这种面向过程的稠密审计扩展到更广泛的机器人任务中，共同建立一个跨 benchmark、可复核、可演进的透明评测生态。评测不应只是终点处的一次裁决，而应成为理解机器人行为、诊断系统能力边界、推动社区共同进步的基础设施。」

作者简介

本文第一作者冀昱衡，为中国科学院自动化研究所博士生，研究方向为具身智能与基础模型，已在 NeurIPS、CVPR、AAAI、ACM MM 等国际顶级会议上发表多篇论文，通讯作者为仉尚航助理教授和郑晓龙研究员。

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