在人工智能發(fā)展進程中，深度學(xué)習(xí)曾因ImageNet挑戰(zhàn)賽迎來爆發(fā)式增長。如今，具身智能與機器人領(lǐng)域或許正站在一個類似的轉(zhuǎn)折點上。斯坦福AI實驗室與李飛飛團隊宣布，首屆BEHAVIOR挑戰(zhàn)賽將于NeurIPS 2025期間舉辦，這一賽事被視為具身智能領(lǐng)域的“超級基準測試”，旨在推動機器人完成更貼近人類生活的復(fù)雜任務(wù)。

BEHAVIOR挑戰(zhàn)賽的核心在于構(gòu)建一個全面評估機器人能力的平臺。與以往碎片化的測試不同，該賽事要求機器人同時具備跨房間導(dǎo)航、雙手精細操作、長期規(guī)劃以及動態(tài)適應(yīng)環(huán)境的能力。賽事設(shè)置了1000個家庭日常任務(wù)，涵蓋烹飪、清潔、整理等場景，其中50個為長時段完整任務(wù)，平均每個任務(wù)需連續(xù)操作6.6分鐘。這種設(shè)計旨在檢驗機器人能否在逼真的虛擬環(huán)境中完成真正貼近人類生活的操作。

支撐這一挑戰(zhàn)的是高保真環(huán)境仿真技術(shù)。基于NVIDIA Omniverse的OmniGibson模擬器，能夠還原衣物折疊、液體倒水、加熱冷凍等復(fù)雜物理交互。賽事還提供了前所未有的數(shù)據(jù)資源：10,000條專家遙操作示范，總時長超過1200小時，所有數(shù)據(jù)均標注了物體狀態(tài)、空間關(guān)系和自然語言描述。這些“黃金數(shù)據(jù)集”為模仿學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)提供了重要基礎(chǔ)。

為確保研究結(jié)果的可遷移性，賽事統(tǒng)一采用星海圖R1 Pro機器人作為硬件平臺。這款機器人具備雙手協(xié)調(diào)和穩(wěn)定導(dǎo)航能力，使參賽團隊的研究成果能夠更廣泛地應(yīng)用于實際場景。官方還提供了完整的訓(xùn)練評估流程，包括模仿學(xué)習(xí)（如ACT、Diffusion Policy）和視覺語言行動模型（如OpenVLA、π0）的代碼實現(xiàn)，幫助參賽者快速入門。

評估標準分為主要指標和輔助指標。主要指標為任務(wù)成功率，區(qū)分完全達成和部分達成；輔助指標包括效率（用時、路徑、動作數(shù)量）和數(shù)據(jù)利用率（示范數(shù)量與成效的比例）。賽事時間表顯示，2025年9月2日將開放報名和數(shù)據(jù)下載，11月15日進行最終評估，結(jié)果將于12月6日至7日在NeurIPS 2025上公布。雖然最高獎項僅為1000美元，但參賽者將獲得在全球頂尖AI會議上展示研究成果的機會。

賽事官方網(wǎng)站（behavior.stanford.edu）提供了詳細的開發(fā)指南，包括OmniGibson仿真器的安裝、3D場景資源和物體模型的下載、示范數(shù)據(jù)集的加載方法。入門套件中包含示例訓(xùn)練腳本和評估例程，幫助研究者快速重現(xiàn)基線結(jié)果。文檔還詳細介紹了環(huán)境設(shè)置、機器人控制接口的使用以及任務(wù)執(zhí)行流程的可視化方法，降低了新手的參與門檻。

BEHAVIOR挑戰(zhàn)賽的意義遠超一場競賽。它試圖回答具身智能領(lǐng)域的核心問題：當(dāng)前技術(shù)距離真正獨立完成家務(wù)任務(wù)還有多遠？機器人在新環(huán)境中能否實現(xiàn)跨場景泛化？隨著示范數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大，是否會出現(xiàn)類似語言和視覺領(lǐng)域的“擴展率”現(xiàn)象？通過開放賽題和大規(guī)模數(shù)據(jù)，賽事希望凝聚全球研究者的智慧，共同探索這些尚未解決的問題。

這場挑戰(zhàn)賽既是一次學(xué)術(shù)競技，也是一場社區(qū)實驗。它不僅考驗算法性能，更推動研究者思考：要讓機器人真正融入人類生活，還需要突破哪些技術(shù)瓶頸？隨著數(shù)據(jù)開放和任務(wù)就緒，全球研究者正迎來一個共同探索具身智能未來的機會。