WorkBenchMarkは、RoboCup Smart Manufacturing League（スマートマニュファクチャリングリーグ）に動機付けられた、LEGO Duploを用いたロボット組み立てベンチマークである。Wenbo Ma氏ら4名の著者による論文で、RoboCup Symposium 2026に採択され、2026年6月2日にarXivへ投稿された（arXiv:2606.19358、ロボティクス（cs.RO）分野）。
著者らは、ロボットによる組み立てが、低レベルのマニピュレーションと、物理的制約下でのタスクレベルの記号的推論という二つの要素を組み合わせた問題であると指摘する。現在のエンドツーエンド学習手法では、この組み合わせをまだ安定的に解くことができていない。この課題に対し、体系的な評価基盤を提供するために本ベンチマークは設計された。
WorkBenchMarkは、4つの複雑度ティアにまたがる400のタスクを提供する。難易度を段階付けすることで、単純な組み立てから複雑な構造の構築まで、手法の汎化性能や堅牢性をきめ細かく評価できる。また、オープンボキャブラリの知覚機能を備えており、事前に定義されたカテゴリだけでなく、未見のブロックや部品を認識して扱う能力が求められる。
ベースラインとして、著者らは「Assembly-by-Disassembly（分解による組み立て）」と呼ばれる手法を提案する。これは計画ベースのパイプラインであり、まず分解の過程を通じて組み立て順序や構造の関係を導き出し、それに基づいて実際の組み立てを進める。実験の結果、この計画ベースのパイプラインは、現代的な視覚-言語-行動（vision-language-action）手法を4つのティアすべてで上回った。これは、物理的制約下での記号的推論が、現在のエンドツーエンドモデルでは代替しにくい重要な要素であることを示している。
著者らは、より広範なロボット組み立て研究コミュニティを支援するため、ベンチマーク、シミュレーション環境、およびベースライン実装を公開する予定であると述べている。論文全文はarXivからPDF、実験的なHTML版、TeXソースとして入手可能で、DOI（10.48550/arXiv.2606.19358）も付与されている。投稿履歴によれば、v1は2026年6月2日17:15:31 UTCにアップロードされ、ファイルサイズは約1,890 KBである。