當 VLA（Vision-Language-Action）模型在乾淨、短任務的環境中跑出不錯的成功率，要怎樣才知道它是真正「理解」指令，還是只是剛好蒙對？RoboSPA 給出的答案是：把場景弄得更亂、把步驟拉得更長，然後看模型從第幾關開始崩潰。這是一個基準與數據集項目，建基於 RoboTwin 2.0 模擬框架（SAPIEN + CuRobo），由浙江大學主導，已獲 EMNLP 2026 收錄。
它把 56 個基礎任務各衍生出五個難度級別（L1–L5），共 280 個變體，覆蓋五種機械臂實體（Franka、Piper、UR5、Aloha-AgileX、ARX-X5），總計 527K 條軌跡、約 108M 步數、997 小時互動影片。Spatial 維度持續加入外觀相近的候選物，Procedural 維度則逐步疊加子目標、執行順序、重複次數與記憶需求。
與只看最終二元成敗的傳統做法相比，RoboSPA 額外提供兩個診斷指標：空間任務用 ONTA（Object-Normalized Target Accuracy） 衡量模型能否在「看起來都像」的物件中選對目標，並以 chance-corrected 方式扣掉隨機命中；程序任務則用 Progress Score（PS） 計算實際完成的子目標比例，反映模型在中途卡住或跳步的真實狀況。
適合機器人實驗室、VLA 模型開發者，以及需要評估策略可擴展性的團隊。支援自帶策略接入，數據與代碼均已公開。研究端在多個代表性 VLA 模型上的結果顯示，空間關係、低階精細動作與長程記憶仍然是明顯瓶頸。