伸手去拿低柜里的东西，人会自然屈膝、挪脚、调整重心；人形机器人却可能手够到了，身体先失去平衡。BiGym 2.0正是要补上这块缺口：它不再只考机械臂抓得准不准，而是让Unitree G1在20项家务任务中同时操作、迈步和调整姿态，更接近真实部署时的麻烦。
这套Benchmark（固定任务与计分规则组成的评测基准）覆盖双手触达、餐具搬运、装载洗碗机、开关橱柜和跨桌堆叠等任务。团队为每项任务收集60段人类虚拟现实示范，并在示范和测试中使用同一套全身控制器——也就是联合安排手臂、腿、躯干与重心。作者还在9项代表任务上比较了VLA微调、模仿学习、强化学习和AI编写的控制程序；据论文自述，VLA（把看懂场景、理解指令和执行动作连起来的模型）平均表现最高，但跨工作区堆叠、多物体搬运等任务仍然困难。这说明，家务机器人的瓶颈不只是“会不会抓”，而是能否在移动和晃动中持续把事情做完。