训练机器人有点像在驾校练车：模拟器里跑得很顺，不代表真上路就稳。机器人操控也是这样。抓杯子、插零件、整理物体，看起来只是“动手”，实际要处理接触、摩擦、遮挡和物体形状差异。RoboDojo想补的正是这道缝：让通用机器人策略——也就是一个模型尽量处理多种任务和场景的做法——同时接受仿真和真实世界的检查。
按论文介绍，RoboDojo包含42个仿真任务和18个真实世界任务。仿真部分看五类能力：泛化、记忆、精细操作、长步骤执行，以及开放词汇指令跟随；真实部分则把策略放到更麻烦的物理条件里，比如接触丰富的动作、感知噪声、执行误差和环境变化。它还提供RoboDojo-RealEval，试图把硬件、场景复位、评测协议和部署接口标准化，并支持远程真实评测。换句话说，它不只问“机器人在虚拟环境里会不会”，还问“换到真机上还能不能复现”。
这类benchmark的价值不在于立刻让机器人更聪明，而是让“看起来会做”变成可比较的证据。作者还把30个机器人操控模型接入XPolicyLab，并建立公开排行榜。需要保留的是，具体表现分析仍是作者自述；但作为评测基础设施，RoboDojo把sim-to-real这件事放到了更中心的位置。