本文详细介绍了由魔搭社区、CCF 智能机器人专委会等多家权威机构联合发起的 EAI-100（具身智能年度百项代表性成果与人物）评选活动。该榜单设立了先锋人物、学术新锐、年度突破、开源项目、数据集、教学项目、Demo 及落地典范八大奖项维度。评选核心标准摒弃短期热度，强调长期价值、真实影响与方向性贡献，旨在通过构建终身制高价值社群，促进具身智能领域学术界与产业界的深度连接与协同共创。
2026-01-30 19:04 浙江
EAI-100榜单
等多个关键层面的代表性成果与核心力量。榜单坚持以真实影响、长期价值与方向性贡献为核心评选标准，重点关注相关工作是否在研究范式、系统能力或产业实践层面实质性推动了具身智能的发展，而非短期热度或单点成绩。
本年度 EAI-100 将于 2026年3月正式颁布，成为 「EAI-100」 的一员，你将开启一段全新的旅程：
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终身制社群
自动加入「EAI-100」终身社群，与具身智能领域最具影响力的研究者、实践者与建设者建立深度连接，形成长期交流、相互启迪与协同共创的高价值网络。 -
与顶尖大脑对话
享有与全球顶尖科学家、科技领袖及资深投资人进行闭门深度对话的专属机会，拓展认知边界，激发前瞻性思考。 -
权威荣誉
获得由 EAI-100 委员会 联合颁发的官方入选证书，在全球范围内持续提升个人品牌影响力与学术／职业声誉。
官网：https://modelscope.cn/brand/view/EAI-100
申请截止日期：2026年2月28日
榜单海报
EAI Pioneer 20
具身智能 · 先锋人物20位
EAI Pioneer 20 面向在具身智能领域产生持续且深远影响的先锋人物，入选者通常为在该领域长期投入并形成系统性贡献的学者、创业者或产业核心推动者。
评选重点在于候选人是否在关键阶段起到了“开路者”作用，包括但不限于：提出具有方向性的研究议题或技术路线、构建可复用的系统范式、推动具身智能从理论研究走向真实机器人或复杂场景应用，或在学术界与产业界之间建立重要连接。
该榜单不以单篇论文、单一产品或短期成果作为主要依据，而强调候选人在较长时间尺度内对领域演进所产生的实质性影响。无论其身份来自高校、研究机构或企业，只要其工作对具身智能整体发展具有先导意义，均在评选范围之内。
评选过程中综合考察候选人的原创性贡献、领域影响力、持续投入程度，以及其对学术生态、产业生态或人才培养所产生的长期推动作用。
EAI Pioneer 20
具身智能 · 先锋人物20位
EAI Pioneer 20 面向在具身智能领域产生持续且深远影响的先锋人物，入选者通常为在该领域长期投入并形成系统性贡献的学者、创业者或产业核心推动者。
评选重点在于候选人是否在关键阶段起到了“开路者”作用，包括但不限于：提出具有方向性的研究议题或技术路线、构建可复用的系统范式、推动具身智能从理论研究走向真实机器人或复杂场景应用，或在学术界与产业界之间建立重要连接。
该榜单不以单篇论文、单一产品或短期成果作为主要依据，而强调候选人在较长时间尺度内对领域演进所产生的实质性影响。无论其身份来自高校、研究机构或企业，只要其工作对具身智能整体发展具有先导意义，均在评选范围之内。
评选过程中综合考察候选人的原创性贡献、领域影响力、持续投入程度，以及其对学术生态、产业生态或人才培养所产生的长期推动作用。
EAI Next 20
具身智能 · 学术新锐20位
EAI Next 20 聚焦具身智能领域中正在崭露头角的优秀新生代学者，主要面向仍处于在读阶段的博士生或硕士生，强调其作为第一作者或核心贡献者，在国际学术社区中已经产生明确、可辨识的影响。
该榜单关注的是正在形成个人研究主线的年轻研究者，而非仅凭单次亮眼成果入选。候选人通常在近几年内，围绕具身智能、机器人或 Embodied AI 相关方向，持续发表高质量研究成果，或主导具有影响力的系统、数据集、评测基准或方法框架。评选不仅考察论文或成果本身的质量，也关注其研究问题的独立性、研究路径的一致性、工作所引发的社区关注与后续跟进情况，以及未来在该方向持续深耕的潜力。榜单鼓励具有明确研究愿景、方法论意识和长期规划的新一代学者。
EAI Breakthrough 10
具身智能 · 年度10大突破
EAI Breakthrough 10 旨在评选过去一年中，对具身智能领域产生显著推动作用的突破性成果。评选对象可以是论文工作、系统平台、新方法范式，或具有标志意义的技术路线。
该榜单强调“突破”本身，而非作者身份、机构背景或发表渠道。入选成果通常在方法层面、系统能力、任务设定或问题定义上明显超越既有工作，并对后续研究方向或实际应用产生可见影响。
评选重点包括：成果是否实质性拓展了具身智能能力边界，是否具备一定的通用性、可迁移性或可扩展性，以及是否在学术界或产业界引发了持续讨论、复现或跟进工作。
EAI OpenSource 10
具身智能 · 年度10大开源项目
EAI OpenSource 10 聚焦具身智能领域中对社区产生重要价值的开源项目，评选对象包括代码库、仿真平台、工具链、系统框架或评测基准等。
入选项目需对公众开放，并具备清晰的使用文档、基本的可复现性与可维护性。评选尤其重视项目是否被研究者或工程实践者真实使用，而非仅停留在概念展示或短期发布层面。
评选过程中关注项目在学术复现、工程落地或社区协作中所发挥的实际作用，同时也考察其维护状态、更新频率、社区参与度，以及是否逐步形成可持续演进的开源生态。
EAI Dataset 10
具身智能 · 年度10大数据集项目
EAI Dataset 10 旨在评选过去一年中，对具身智能研究与系统能力提升产生关键支撑作用的数据集项目。入选对象涵盖真实机器人数据、仿真合成数据、多模态交互数据、长期任务轨迹、记忆与状态演化数据等多种形式。
该榜单关注数据集是否真实推动了研究问题与方法范式的变化，而不仅是规模或数量上的扩张。评选重点包括数据在任务多样性、时序复杂性、感知—决策—执行闭环完整性，以及对长期行为学习、泛化能力和记忆机制建模的支持程度。评选过程中重点考察数据集是否被社区实际采用，是否支撑了新的方法、评测标准或系统能力的涌现，以及其在真实机器人或高保真仿真环境中的可复现性与可扩展性。鼓励那些不仅“可用”，而且改变研究方式的数据集项目。
EAI Tutorial 10
具身智能 · 年度10大教学项目
EAI Tutorial 10聚焦于具身智能领域中，对人才培养与知识传播产生重要影响的教学型项目。评选对象包括课程体系、系统化教程、公开视频课程、实验平台教学方案、训练营或长期维护的学习资源。
该榜单强调教学项目是否能够真正帮助学习者跨过具身智能的实践门槛。入选项目通常在知识结构上具有清晰的逻辑主线，能够系统性覆盖感知、控制、学习、记忆、系统集成与评测等关键问题，而非零散的技巧性内容。评选重点考察教学内容的完整性、可操作性与社区反馈，尤其关注其是否帮助学习者完成从“理解概念”到“构建系统”的转变。鼓励长期维护、持续更新，并对社区产生稳定教育价值的教学项目。
EAI Demo 10
具身智能 · 年度10大Demo
EAI Demo 10 旨在展示具身智能领域中最具启发性、可感知性与想象力的示范性系统与实验原型。评选对象包括研究原型、系统演示、交互实验、真实机器人展示或创新性任务设计。
该榜单不以性能指标最优为唯一标准，而更强调 Demo 是否清晰呈现了一种能力、一类思想或一种未来可能性。优秀的 Demo 通常能够直观展示机器人在感知、推理、记忆、协作或长期交互中的新能力，使非专业观众也能理解其价值。
评选过程中关注 Demo 的完整度、可复现性与传播影响力，同时鼓励探索性与实验性工作。EAI Demo 10 希望成为连接学术研究、工程实现与公众认知的窗口，推动具身智能从论文与代码走向可被看见、被理解、被讨论的真实世界。
EAI Application 10
具身智能 · 年度10大落地典范
EAI Application 10旨在评选具身智能领域中，已经在真实或准真实场景中完成系统级落地，并对行业、研究或工程实践产生示范意义的代表性案例。
评选对象可以是已部署的机器人系统、具身智能应用方案、长期运行的平台型系统，或在特定场景中稳定发挥作用的工程化解决方案。入选对象不局限于商业产品，也包括研究驱动的工程系统、产学研联合项目或公共基础设施型应用。
该榜单强调“是否真实发生”与“是否可被借鉴”，而非概念展示或实验室级验证。入选案例通常已完成从算法或原型到系统集成、环境适配与长期运行的关键跨越，并在真实任务中展现出可持续的具身智能能力。评选重点包括但不限于以下方面：（1）系统是否在真实或高保真环境中稳定运行，而非一次性演示；（2）是否体现了具身智能在感知、决策、控制、记忆或人机协作等方面的综合能力；（3）是否在工程实现、系统集成或任务设计上具有可复用、可迁移或可扩展的价值；（4）是否对行业实践、研究方向或应用范式产生了明确示范作用。
评选过程中不以商业规模、融资情况或市场宣传作为主要依据，而更关注系统本身的技术完整性、运行成熟度以及其对具身智能“如何走向现实世界”的启发意义。EAI Application 10 旨在呈现那些已经迈出关键一步的具身智能系统，为研究者、工程实践者与产业界提供可参考的现实范式。
通用评选说明
EAI Next 20
具身智能 · 学术新锐20位
EAI Next 20 聚焦具身智能领域中正在崭露头角的优秀新生代学者，主要面向仍处于在读阶段的博士生或硕士生，强调其作为第一作者或核心贡献者，在国际学术社区中已经产生明确、可辨识的影响。
该榜单关注的是正在形成个人研究主线的年轻研究者，而非仅凭单次亮眼成果入选。候选人通常在近几年内，围绕具身智能、机器人或 Embodied AI 相关方向，持续发表高质量研究成果，或主导具有影响力的系统、数据集、评测基准或方法框架。评选不仅考察论文或成果本身的质量，也关注其研究问题的独立性、研究路径的一致性、工作所引发的社区关注与后续跟进情况，以及未来在该方向持续深耕的潜力。榜单鼓励具有明确研究愿景、方法论意识和长期规划的新一代学者。
EAI Breakthrough 10
具身智能 · 年度10大突破
EAI Breakthrough 10 旨在评选过去一年中，对具身智能领域产生显著推动作用的突破性成果。评选对象可以是论文工作、系统平台、新方法范式，或具有标志意义的技术路线。
该榜单强调“突破”本身，而非作者身份、机构背景或发表渠道。入选成果通常在方法层面、系统能力、任务设定或问题定义上明显超越既有工作，并对后续研究方向或实际应用产生可见影响。
评选重点包括：成果是否实质性拓展了具身智能能力边界，是否具备一定的通用性、可迁移性或可扩展性，以及是否在学术界或产业界引发了持续讨论、复现或跟进工作。
EAI OpenSource 10
具身智能 · 年度10大开源项目
EAI OpenSource 10 聚焦具身智能领域中对社区产生重要价值的开源项目，评选对象包括代码库、仿真平台、工具链、系统框架或评测基准等。
入选项目需对公众开放，并具备清晰的使用文档、基本的可复现性与可维护性。评选尤其重视项目是否被研究者或工程实践者真实使用，而非仅停留在概念展示或短期发布层面。
评选过程中关注项目在学术复现、工程落地或社区协作中所发挥的实际作用，同时也考察其维护状态、更新频率、社区参与度，以及是否逐步形成可持续演进的开源生态。
EAI Dataset 10
具身智能 · 年度10大数据集项目
EAI Dataset 10 旨在评选过去一年中，对具身智能研究与系统能力提升产生关键支撑作用的数据集项目。入选对象涵盖真实机器人数据、仿真合成数据、多模态交互数据、长期任务轨迹、记忆与状态演化数据等多种形式。
该榜单关注数据集是否真实推动了研究问题与方法范式的变化，而不仅是规模或数量上的扩张。评选重点包括数据在任务多样性、时序复杂性、感知—决策—执行闭环完整性，以及对长期行为学习、泛化能力和记忆机制建模的支持程度。评选过程中重点考察数据集是否被社区实际采用，是否支撑了新的方法、评测标准或系统能力的涌现，以及其在真实机器人或高保真仿真环境中的可复现性与可扩展性。鼓励那些不仅“可用”，而且改变研究方式的数据集项目。
EAI Tutorial 10
具身智能 · 年度10大教学项目
EAI Tutorial 10聚焦于具身智能领域中，对人才培养与知识传播产生重要影响的教学型项目。评选对象包括课程体系、系统化教程、公开视频课程、实验平台教学方案、训练营或长期维护的学习资源。
该榜单强调教学项目是否能够真正帮助学习者跨过具身智能的实践门槛。入选项目通常在知识结构上具有清晰的逻辑主线，能够系统性覆盖感知、控制、学习、记忆、系统集成与评测等关键问题，而非零散的技巧性内容。评选重点考察教学内容的完整性、可操作性与社区反馈，尤其关注其是否帮助学习者完成从“理解概念”到“构建系统”的转变。鼓励长期维护、持续更新，并对社区产生稳定教育价值的教学项目。
EAI Demo 10
具身智能 · 年度10大Demo
EAI Demo 10 旨在展示具身智能领域中最具启发性、可感知性与想象力的示范性系统与实验原型。评选对象包括研究原型、系统演示、交互实验、真实机器人展示或创新性任务设计。
该榜单不以性能指标最优为唯一标准，而更强调 Demo 是否清晰呈现了一种能力、一类思想或一种未来可能性。优秀的 Demo 通常能够直观展示机器人在感知、推理、记忆、协作或长期交互中的新能力，使非专业观众也能理解其价值。
评选过程中关注 Demo 的完整度、可复现性与传播影响力，同时鼓励探索性与实验性工作。EAI Demo 10 希望成为连接学术研究、工程实现与公众认知的窗口，推动具身智能从论文与代码走向可被看见、被理解、被讨论的真实世界。
EAI Application 10
具身智能 · 年度10大落地典范
EAI Next 20
具身智能 · 学术新锐20位
EAI Next 20 聚焦具身智能领域中正在崭露头角的优秀新生代学者，主要面向仍处于在读阶段的博士生或硕士生，强调其作为第一作者或核心贡献者，在国际学术社区中已经产生明确、可辨识的影响。
该榜单关注的是正在形成个人研究主线的年轻研究者，而非仅凭单次亮眼成果入选。候选人通常在近几年内，围绕具身智能、机器人或 Embodied AI 相关方向，持续发表高质量研究成果，或主导具有影响力的系统、数据集、评测基准或方法框架。评选不仅考察论文或成果本身的质量，也关注其研究问题的独立性、研究路径的一致性、工作所引发的社区关注与后续跟进情况，以及未来在该方向持续深耕的潜力。榜单鼓励具有明确研究愿景、方法论意识和长期规划的新一代学者。
EAI Breakthrough 10
具身智能 · 年度10大突破
EAI Breakthrough 10 旨在评选过去一年中，对具身智能领域产生显著推动作用的突破性成果。评选对象可以是论文工作、系统平台、新方法范式，或具有标志意义的技术路线。
该榜单强调“突破”本身，而非作者身份、机构背景或发表渠道。入选成果通常在方法层面、系统能力、任务设定或问题定义上明显超越既有工作，并对后续研究方向或实际应用产生可见影响。
评选重点包括：成果是否实质性拓展了具身智能能力边界，是否具备一定的通用性、可迁移性或可扩展性，以及是否在学术界或产业界引发了持续讨论、复现或跟进工作。
EAI OpenSource 10
具身智能 · 年度10大开源项目
EAI OpenSource 10 聚焦具身智能领域中对社区产生重要价值的开源项目，评选对象包括代码库、仿真平台、工具链、系统框架或评测基准等。
入选项目需对公众开放，并具备清晰的使用文档、基本的可复现性与可维护性。评选尤其重视项目是否被研究者或工程实践者真实使用，而非仅停留在概念展示或短期发布层面。
评选过程中关注项目在学术复现、工程落地或社区协作中所发挥的实际作用，同时也考察其维护状态、更新频率、社区参与度，以及是否逐步形成可持续演进的开源生态。
EAI Dataset 10
具身智能 · 年度10大数据集项目
EAI Dataset 10 旨在评选过去一年中，对具身智能研究与系统能力提升产生关键支撑作用的数据集项目。入选对象涵盖真实机器人数据、仿真合成数据、多模态交互数据、长期任务轨迹、记忆与状态演化数据等多种形式。
该榜单关注数据集是否真实推动了研究问题与方法范式的变化，而不仅是规模或数量上的扩张。评选重点包括数据在任务多样性、时序复杂性、感知—决策—执行闭环完整性，以及对长期行为学习、泛化能力和记忆机制建模的支持程度。评选过程中重点考察数据集是否被社区实际采用，是否支撑了新的方法、评测标准或系统能力的涌现，以及其在真实机器人或高保真仿真环境中的可复现性与可扩展性。鼓励那些不仅“可用”，而且改变研究方式的数据集项目。
EAI Tutorial 10
具身智能 · 年度10大教学项目
EAI Tutorial 10聚焦于具身智能领域中，对人才培养与知识传播产生重要影响的教学型项目。评选对象包括课程体系、系统化教程、公开视频课程、实验平台教学方案、训练营或长期维护的学习资源。
该榜单强调教学项目是否能够真正帮助学习者跨过具身智能的实践门槛。入选项目通常在知识结构上具有清晰的逻辑主线，能够系统性覆盖感知、控制、学习、记忆、系统集成与评测等关键问题，而非零散的技巧性内容。评选重点考察教学内容的完整性、可操作性与社区反馈，尤其关注其是否帮助学习者完成从“理解概念”到“构建系统”的转变。鼓励长期维护、持续更新，并对社区产生稳定教育价值的教学项目。
EAI Demo 10
具身智能 · 年度10大Demo
EAI Demo 10 旨在展示具身智能领域中最具启发性、可感知性与想象力的示范性系统与实验原型。评选对象包括研究原型、系统演示、交互实验、真实机器人展示或创新性任务设计。
该榜单不以性能指标最优为唯一标准，而更强调 Demo 是否清晰呈现了一种能力、一类思想或一种未来可能性。优秀的 Demo 通常能够直观展示机器人在感知、推理、记忆、协作或长期交互中的新能力，使非专业观众也能理解其价值。
评选过程中关注 Demo 的完整度、可复现性与传播影响力，同时鼓励探索性与实验性工作。EAI Demo 10 希望成为连接学术研究、工程实现与公众认知的窗口，推动具身智能从论文与代码走向可被看见、被理解、被讨论的真实世界。
EAI Application 10
具身智能 · 年度10大落地典范
EAI Next 20
具身智能 · 学术新锐20位
EAI Next 20 聚焦具身智能领域中正在崭露头角的优秀新生代学者，主要面向仍处于在读阶段的博士生或硕士生，强调其作为第一作者或核心贡献者，在国际学术社区中已经产生明确、可辨识的影响。
该榜单关注的是正在形成个人研究主线的年轻研究者，而非仅凭单次亮眼成果入选。候选人通常在近几年内，围绕具身智能、机器人或 Embodied AI 相关方向，持续发表高质量研究成果，或主导具有影响力的系统、数据集、评测基准或方法框架。评选不仅考察论文或成果本身的质量，也关注其研究问题的独立性、研究路径的一致性、工作所引发的社区关注与后续跟进情况，以及未来在该方向持续深耕的潜力。榜单鼓励具有明确研究愿景、方法论意识和长期规划的新一代学者。
EAI Breakthrough 10
具身智能 · 年度10大突破
EAI Breakthrough 10 旨在评选过去一年中，对具身智能领域产生显著推动作用的突破性成果。评选对象可以是论文工作、系统平台、新方法范式，或具有标志意义的技术路线。
该榜单强调“突破”本身，而非作者身份、机构背景或发表渠道。入选成果通常在方法层面、系统能力、任务设定或问题定义上明显超越既有工作，并对后续研究方向或实际应用产生可见影响。
评选重点包括：成果是否实质性拓展了具身智能能力边界，是否具备一定的通用性、可迁移性或可扩展性，以及是否在学术界或产业界引发了持续讨论、复现或跟进工作。
EAI OpenSource 10
具身智能 · 年度10大开源项目
EAI OpenSource 10 聚焦具身智能领域中对社区产生重要价值的开源项目，评选对象包括代码库、仿真平台、工具链、系统框架或评测基准等。
入选项目需对公众开放，并具备清晰的使用文档、基本的可复现性与可维护性。评选尤其重视项目是否被研究者或工程实践者真实使用，而非仅停留在概念展示或短期发布层面。
评选过程中关注项目在学术复现、工程落地或社区协作中所发挥的实际作用，同时也考察其维护状态、更新频率、社区参与度，以及是否逐步形成可持续演进的开源生态。
EAI Dataset 10
具身智能 · 年度10大数据集项目
EAI Dataset 10 旨在评选过去一年中，对具身智能研究与系统能力提升产生关键支撑作用的数据集项目。入选对象涵盖真实机器人数据、仿真合成数据、多模态交互数据、长期任务轨迹、记忆与状态演化数据等多种形式。
该榜单关注数据集是否真实推动了研究问题与方法范式的变化，而不仅是规模或数量上的扩张。评选重点包括数据在任务多样性、时序复杂性、感知—决策—执行闭环完整性，以及对长期行为学习、泛化能力和记忆机制建模的支持程度。评选过程中重点考察数据集是否被社区实际采用，是否支撑了新的方法、评测标准或系统能力的涌现，以及其在真实机器人或高保真仿真环境中的可复现性与可扩展性。鼓励那些不仅“可用”，而且改变研究方式的数据集项目。
EAI Tutorial 10
具身智能 · 年度10大教学项目
EAI Tutorial 10聚焦于具身智能领域中，对人才培养与知识传播产生重要影响的教学型项目。评选对象包括课程体系、系统化教程、公开视频课程、实验平台教学方案、训练营或长期维护的学习资源。
该榜单强调教学项目是否能够真正帮助学习者跨过具身智能的实践门槛。入选项目通常在知识结构上具有清晰的逻辑主线，能够系统性覆盖感知、控制、学习、记忆、系统集成与评测等关键问题，而非零散的技巧性内容。评选重点考察教学内容的完整性、可操作性与社区反馈，尤其关注其是否帮助学习者完成从“理解概念”到“构建系统”的转变。鼓励长期维护、持续更新，并对社区产生稳定教育价值的教学项目。
EAI Demo 10
具身智能 · 年度10大Demo
EAI Demo 10 旨在展示具身智能领域中最具启发性、可感知性与想象力的示范性系统与实验原型。评选对象包括研究原型、系统演示、交互实验、真实机器人展示或创新性任务设计。
该榜单不以性能指标最优为唯一标准，而更强调 Demo 是否清晰呈现了一种能力、一类思想或一种未来可能性。优秀的 Demo 通常能够直观展示机器人在感知、推理、记忆、协作或长期交互中的新能力，使非专业观众也能理解其价值。
评选过程中关注 Demo 的完整度、可复现性与传播影响力，同时鼓励探索性与实验性工作。EAI Demo 10 希望成为连接学术研究、工程实现与公众认知的窗口，推动具身智能从论文与代码走向可被看见、被理解、被讨论的真实世界。
EAI Application 10
具身智能 · 年度10大落地典范
EAI Application 10旨在评选具身智能领域中，已经在真实或准真实场景中完成系统级落地，并对行业、研究或工程实践产生示范意义的代表性案例。
评选对象可以是已部署的机器人系统、具身智能应用方案、长期运行的平台型系统，或在特定场景中稳定发挥作用的工程化解决方案。入选对象不局限于商业产品，也包括研究驱动的工程系统、产学研联合项目或公共基础设施型应用。
该榜单强调“是否真实发生”与“是否可被借鉴”，而非概念展示或实验室级验证。入选案例通常已完成从算法或原型到系统集成、环境适配与长期运行的关键跨越，并在真实任务中展现出可持续的具身智能能力。评选重点包括但不限于以下方面：（1）系统是否在真实或高保真环境中稳定运行，而非一次性演示；（2）是否体现了具身智能在感知、决策、控制、记忆或人机协作等方面的综合能力；（3）是否在工程实现、系统集成或任务设计上具有可复用、可迁移或可扩展的价值；（4）是否对行业实践、研究方向或应用范式产生了明确示范作用。
评选过程中不以商业规模、融资情况或市场宣传作为主要依据，而更关注系统本身的技术完整性、运行成熟度以及其对具身智能“如何走向现实世界”的启发意义。EAI Application 10 旨在呈现那些已经迈出关键一步的具身智能系统，为研究者、工程实践者与产业界提供可参考的现实范式。
通用评选说明
所有榜单基于公开信息、社区推荐与综合评议产生，不以单一指标作为评判依据。评选更注重长期贡献、真实影响与方向价值，而非短期热度或流量表现。EAI-100 榜单旨在记录并推动具身智能领域的发展进程，而非简单排名。最终解释权归 EAI 榜单评选委员会所有。
评选委员会：魔搭社区、CCF智能机器人专委会、开放原子开源青龙、地瓜机器人、机器人操作系统（ROS）教育基金会、真格基金
媒体委员会：知乎、Datawhale、Lumina具身智能社区
EAI-100官网：https://modelscope.cn/brand/view/EAI-100
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