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从新增规模看，2025年，绿城管理以3535万平方米的新签约规模位列行业第一，明显领先。旭辉建管和润地管理新签约面积分别为1629万平方米和1595万平方米，分列第二、第三位。中指研究院企业研究总监刘水分析，随着代建竞争日趋激烈，代建企业持续提升综合能力，一方面深耕重点区域和细分市场，针对政府平台、金融机构及中小房企等不同客户群体制定差异化合作方案，部分企业前置至土地投拓环节，主动创造代建需求；另一方面，通过强化资源整合，与设计、施工、营销等产业链优质资源形成战略合作，为委托方提供一站式解决方案，特别是在城市更新等大体量项目中展现出更强操盘能力。
商务部新闻发言人何亚东表示，已注意到相关媒体报道。中国政府一贯支持企业依法依规开展互利共赢的跨国经营与国际技术合作。需要说明的是，企业在开展对外投资、技术出口、数据出境、跨境并购等活动时，须符合中国法律法规要求，依法履行相关法定程序。
记者今日（26日）获悉，上海交通大学联合业界研发的具身智能测评集GM-100宣布开源，旨在为衡量机器人“大脑”（智能模型）与“身体”（物理执行）的协同能力，提供一个更系统、开放且可复现的评估基准。后续，国内多个具身智能大模型将引入该测评集进行“跑分”测试。
当前，具身智能技术路线尚处百家争鸣期，数据集建设缺乏统一标准。GM-100测评集相当于给具身智能出了一套上海版“统考卷”，为国内具身智能评价体系补齐短板。
不盲目追求任务量
据悉，GM-100测评集包含了100个具体任务，总计1.3万条操作轨迹数据，规模可观。项目牵头人、上海交通大学副教授李永露认为，在当前研究阶段，高质量的数据集和评测体系对科研的贡献至关重要，优化数据分布能有效推动模型能力进步。因此，与其单纯追求任务的数据量，该测评集更强调任务设计的广度与评估体系的深度。
记者从研究团队了解到，GM-100测评集在设计任务时，首先分析人类与物体交互的基本原语（不可分割的指令），再利用大语言模型生成大量候选任务，再经专家筛选优化，最终形成涵盖从日常简单操作到罕见复杂场景的100项任务。
此外，该测评集在传统的任务成功率之外，引入了两项关键指标。一是部分成功率，用于量化多步骤任务中，子步骤的完成情况，避免“非全即无”的粗暴判断；二是动作预测误差，东财配资即衡量模型在面对新情况时动作模仿的精度。
研发团队对全球主流模型测试结果显示，GM-100测评集的任务设计难度合理，在不同机器人平台上均可执行且具备区分度，评估结果在不同硬件间也表现出稳定的泛化性，为跨平台模型能力比较提供了可靠参考。
目前，测评集所有100个任务的详细说明、所需物料清单均已开源，还为每个任务上传了约130条真实机器人操作轨迹数据。“我们甚至公布了具体物料的购买链接，尽可能降低开发者的复现与参与门槛，让更多人能在同一基准上开展测试。”研究团队负责人告诉记者。
补齐评价体系短板
当前，具身智能领域评测标准分散且不统一，各团队自建标准，抓取、路径规划等侧重点也各不相同，且多局限于高频简单场景。随着技术进步，旧有基准的区分度下降，难以反映复杂环境下的核心挑战，行业缺乏公认的客观参照。
智元机器人正在展示。
“现有具身智能模型结构的泛化能力已显不足，需进行结构性创新，在数据层面，大规模、高质量数据的采集与评估仍是行业瓶颈。”宇树董事长王兴兴在外滩大会、进博会等多个场合公开表示，当前具身智能的制约因素主要是模型架构和数据质量。
为此，上海正努力通过具身数据和模型能力双维度，找到具身智能行业的破局之道。
在数据方面，智元机器人率先建成全球首个数采超级工厂，还开源了包含百万条真机数据的AgiBot World数据集。智元具身业务部总裁姚卯青表示，该数据集提供了工业级高质量数据支撑，包含百万条机器人数据轨迹，每条数据都经过多轮审核，确保场景贴近现实、任务复杂多样。
此外，国地中心和浦江实验室联合团队计划完成2500万组整机数据积累，数据规模达到谷歌同类数据集的10倍。1月22日，上海库帕思科技与它石智航宣布共建“具身数据星火计划”，推动实现亿小时级别的数据流通规模。
在模型方面，2025年3月，智元发布全球首个通用具身基座大模型智元GO-1，融合多模态大模型（VLM）与混合专家系统（MoE），支持不同本体平台数据采集和部署。上海具识智能还自主研发了全国首个具身智能操作系统InsightOS，在智能制造产线部署、智慧农业作业等产业场景得到应用。
在此基础上，GM-100测评集的出现，则为上海乃至国内的具身智能评价体系补齐了短板。
“我们的目标并非建立一个绝对公平的物理测试环境，而是打造一个开放、透明、可复现的评测平台。”该负责人表示，通过提供标准化的“考题”（任务）、详细的“考试说明”（开源资料）和灵活的“阅卷标准”（多维指标），努力成为一张具身智能模型的“统考卷”，不仅有助于横向比较模型性能，更通过题目设置定义行业的核心能力与前沿问题。
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