人形机器人测试手段构成了检测的重要创新方向，主要测试手段可划分为仿真测试、实物测试、环境模拟测试三类。
为了更有效地支撑上述检测工作，测试应引入“训练场”与“测试场”体系。
训练场既包括虚拟仿真环境，也涵盖现实物理平台，可为数据采集、算法训练与
测试验证提供统一、连续的场景基准，尤其适用于人形机器人强化学习策略的收
敛性评估与跨场景迁移能力测试。通过构建标准化、可复现的训练场与测试场体
系，有助于打通检测与算法之间的壁垒，提升整体检测覆盖率、通用性与前瞻性，
为人形机器人产业化落地提供更强技术保障。
基于人形机器人整体指导思想，人形机器人检测需同时关注六个核心专业维
度，
智能：评估大小脑智能、肢肌体运动等能力的水平；
安全：包括机械安全、电气安全、协同安全及功能安全；
可靠：考察机器人在寿命、平均无故障时间以及环境适应性；
可信：涵盖数据可信、算法可信以及行为可信；
绿色：关注能耗效率、材料可持续性和生命周期影响；
兼容：评估其电磁兼容、协议兼容的适配能力。
