PhysToolBench: Benchmarking Physical Tool Understanding for MLLMs

📄 arXiv: 2510.09507v1 📥 PDF

作者: Zixin Zhang, Kanghao Chen, Xingwang Lin, Lutao Jiang, Xu Zheng, Yuanhuiyi Lyu, Litao Guo, Yinchuan Li, Ying-Cong Chen

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

PhysToolBench：首个面向MLLM的物理工具理解能力评测基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 物理工具理解 视觉问答 具身智能 评测基准

📋 核心要点

  1. 现有具身智能和视觉-语言-动作模型依赖MLLM进行高层规划，但MLLM对物理工具的理解程度尚不明确。
  2. PhysToolBench通过VQA数据集，从工具识别、理解和创造三个层面评估MLLM对物理工具的理解能力。
  3. 实验结果表明，现有MLLM在工具理解方面存在明显不足，论文提供了深入分析和初步解决方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了PhysToolBench，这是首个专门用于评估多模态大型语言模型（MLLM）对物理工具理解能力的基准。该基准是一个视觉问答（VQA）数据集，包含超过1000个图像-文本对，旨在评估模型在三个难度级别上的能力：工具识别（识别工具的主要功能）、工具理解（理解工具的操作原理）和工具创造（在没有传统工具的情况下，利用周围物体制造新工具）。对32个MLLM（包括专有模型、开源模型、专用具身模型和VLA中的骨干网络）的全面评估表明，模型在工具理解方面存在显著不足。此外，本文还提供了深入的分析并提出了初步的解决方案。代码和数据集已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型（MLLM）在具身智能和视觉-语言-动作（VLA）任务中被广泛应用，但它们对物理工具的真正理解程度仍然未知。现有的方法缺乏一个专门的基准来系统地评估MLLM对工具的认知能力，这阻碍了该领域的发展。

核心思路：PhysToolBench的核心思路是通过构建一个包含图像和文本的视觉问答（VQA）数据集，来系统地评估MLLM在工具识别、工具理解和工具创造三个不同难度级别上的能力。这种分层评估的方式能够更全面地揭示模型在物理工具认知方面的优势和不足。

技术框架：PhysToolBench数据集包含超过1000个图像-文本对，每个样本都围绕一个特定的物理工具展开。数据集被划分为三个难度级别： 1. 工具识别：要求模型识别工具的基本功能。 2. 工具理解：要求模型理解工具的工作原理。 3. 工具创造：要求模型在没有现有工具的情况下，利用周围的物体创造新的工具。

对于每个图像-文本对，模型需要回答与工具相关的各种问题，从而评估其对工具的理解程度。

关键创新：PhysToolBench的关键创新在于它是第一个专门针对MLLM物理工具理解能力的基准。它不仅提供了一个标准化的评估平台，还通过分层难度设计，更全面地考察了模型在不同认知层面的表现。此外，该基准还促进了对现有MLLM在工具理解方面不足之处的深入分析。

关键设计：数据集的构建过程中，图像的选择和文本问题的设计都经过精心考虑，以确保能够有效地评估模型在不同难度级别上的能力。例如，在工具创造方面，数据集会提供一些周围物体的图像，并要求模型描述如何利用这些物体来制造一个能够完成特定任务的工具。此外，数据集还包含了多种类型的工具，以增加评估的全面性。

📊 实验亮点

对32个MLLM的评估结果显示，现有模型在工具理解方面存在显著不足。具体而言，模型在工具识别方面表现相对较好，但在工具理解和工具创造方面表现较差。这表明，尽管MLLM在视觉和语言方面取得了显著进展，但它们对物理世界的理解仍然有限。该研究为未来的研究方向提供了重要的启示。

🎯 应用场景

PhysToolBench的研究成果可应用于机器人、智能制造、辅助设计等领域。通过提升MLLM对物理工具的理解能力，可以使机器人更智能地操作工具，提高生产效率；在智能制造中，可以帮助模型更好地理解工艺流程，优化生产方案；在辅助设计中，可以为设计师提供更智能的工具选择和使用建议。未来，该研究有望推动具身智能和人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

The ability to use, understand, and create tools is a hallmark of human intelligence, enabling sophisticated interaction with the physical world. For any general-purpose intelligent agent to achieve true versatility, it must also master these fundamental skills. While modern Multimodal Large Language Models (MLLMs) leverage their extensive common knowledge for high-level planning in embodied AI and in downstream Vision-Language-Action (VLA) models, the extent of their true understanding of physical tools remains unquantified. To bridge this gap, we present PhysToolBench, the first benchmark dedicated to evaluating the comprehension of physical tools by MLLMs. Our benchmark is structured as a Visual Question Answering (VQA) dataset comprising over 1,000 image-text pairs. It assesses capabilities across three distinct difficulty levels: (1) Tool Recognition: Requiring the recognition of a tool's primary function. (2) Tool Understanding: Testing the ability to grasp the underlying principles of a tool's operation. (3) Tool Creation: Challenging the model to fashion a new tool from surrounding objects when conventional options are unavailable. Our comprehensive evaluation of 32 MLLMs-spanning proprietary, open-source, specialized embodied, and backbones in VLAs-reveals a significant deficiency in tool understanding. Furthermore, we provide an in-depth analysis and propose preliminary solutions. Code and dataset are publicly available.