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title: ManiSkill
description: "UCSD Hao Su 实验室基于 SAPIEN 的 GPU 并行操作评测。WorldFoundry 导入官方 rollout——不跑模拟器。"
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ManiSkill 是加州大学圣迭戈分校 Hao Su 实验室在 **SAPIEN** 上的 **GPU 并行**操作评测：数十个技能族、多种机器人本体、演示数据集，以及面向 RL 与模仿学习的大规模并行 rollout。论文是 [ManiSkill: Generalizable Manipulation Skill Benchmark with Large-Scale Demonstrations](https://arxiv.org/abs/2302.04659)。项目：[maniskill.ai](https://maniskill.ai/)。代码：[haosulab/ManiSkill](https://github.com/haosulab/ManiSkill)（Apache-2.0）。后来的 ManiSkill2 / ManiSkill3 仍是同一实验室和引擎；本卡片是 ManiSkill 导入器，不是那些页面的静默改名。

WorldFoundry 的路径是**只收官方结果**。你在上游工具里跑完，再用 `official-validation` 把 JSON/CSV rollout 摘要归一进统一 scorecard。模拟器执行、策略加载和数据采集保持显式、留在上游。仓库镜像：`cache/vla_va_wam/repos/haosulab--ManiSkill`。

<BenchmarkPageSections id="maniskill" locale="zh" />

## 如何运行

```bash
worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id maniskill \
  --mode official-validation \
  --official-results-path <official_results.json> \
  --output-dir tmp/maniskill/official-validation \
  --json
```

省略 `--official-results-path` 时，默认导入路径是 `WORLDFOUNDRY_MANISKILL_RESULTS_PATH`。任务清单：`worldfoundry/data/benchmarks/tasks/external/maniskill.yaml`。产物：`scorecard.json`（主键 `success_rate`）与 `raw_results.jsonl`。

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