机器人基准测试（Robotics Benchmarking）是用于系统评估机器人性能的标准化方法体系，如同给智能体设立的奥林匹克竞赛场。它通过设计可重复的实验场景、量化评价指标和对比基线，对机器人的感知、决策、执行等核心能力进行全方位测量。典型的测试内容包括物体抓取成功率、导航路径规划效率、复杂环境适应能力等，既考量单项技能的精确度，也关注多任务协同的鲁棒性。国际通用的基准测试如YCB物体操作基准、AI2-THOR虚拟环境测试平台等，已成为衡量机器人技术成熟度的标尺。
在产品开发层面，基准测试为AI团队提供了客观的性能优化方向。例如物流分拣机器人通过对比行业基准数据，可精准定位视觉识别模块的改进空间；服务机器人企业则借助标准测试结果向客户证明产品可靠性。值得注意的是，当前基准测试正从实验室封闭场景向开放世界迁移，如MIT开发的「行为基准测试」强调机器人在非结构化环境中的应变能力，这种演变与产业界追求普适性智能的需求高度契合。