近日，一場聚焦具身智能機器人應用領域的頂級賽事——2025年第二屆中關村具身智能機器人應用大賽圓滿收官。本次大賽以“具身引智、應用未來”為核心主題，積極響應“勞動最光榮”的號召，經過數月的精心籌備，吸引了來自知名高校、科研院所和創新型企業的150余支參賽隊伍踴躍參與。經過激烈角逐，最終54支優秀團隊脫穎而出，為具身智能技術的落地應用樹立了行業標桿。

此次大賽由北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會以及北京市經濟和信息化局共同指導，中關村科學城管委會主辦，北京智源人工智能研究院、立德機器人平臺（機器人大講堂）承辦，中關村（海淀）具身智能創新產業園、中關村（海淀）國際機器人產業園協辦。賽事旨在推動具身智能技術從實驗室走向實際應用，培育能夠創造真實價值的新質生產力。

具身智能模型能力挑戰賽作為大賽的核心賽道之一，分為具身大腦大模型能力挑戰賽與具身小腦模型能力突破挑戰賽。在大腦賽道中，基于RoboBrain2.0模型展開微調優化與性能提升的較量。參賽團隊圍繞空間理解、感知理解、預測推理、任務規劃等關鍵維度展開激烈比拼，眾多頂尖高校團隊如清華、北大、中科大等紛紛參與其中，旨在推動具身大腦模型不斷迭代升級，打造出更高效、精準、聰明的具身“思考中樞”。

在決賽評測環節，Deepsick團隊表現尤為突出。該團隊對RoboBrain2.0模型進行優化后，在空間推理類任務中的能力實現了約10%的全面提升，力壓眾多強勁對手，成功摘得大腦賽道一等獎。

Deepsick團隊由4人組成，規模雖小，但分工明確、配合默契，宛如一臺高效運轉的“數據 - 模型”引擎。隊長作為團隊核心，負責制定遞進式研究路線和實驗策略，把控整體工程進度與隊員分工。例如在備賽初期，隊長就確定了先測試弱點、補齊短板，再進行優勢強化的路徑。三位隊員則各展所長，一人專注于模型訓練工程，將抽象的優化思路轉化為可實施的代碼與訓練流程；一人聚焦評測與反饋，通過搭建測試體系、采集模型表現數據等操作，精準定位問題；還有一名替補隊員全程參與技術討論，隨時準備補位，確保團隊進度不受意外影響。團隊奪冠并非個人之功，而是得益于嚴謹的“發現問題 - 解決問題 - 訓練迭代”閉環運作模式。團隊成員表示：“得獎離不開大家集思廣益、團結努力?！?/p>

具身智能與多模態大模型交叉領域屬于新興方向，缺乏成熟的可參考資料。從大賽啟動到決賽結束，歷時半年，Deepsick團隊在這期間如同“摸著石頭過河”，處于拓荒者的艱難處境。但團隊并未氣餒，憑借系統的思維和高效的工程手段，通過不斷訓練優化模型性能，最終形成了弱項補齊、專項增強以及綜合提升的三階段路徑。

在第一階段弱項補齊中，團隊經歷了從“摸透模型”到“對癥下藥”的過程。多數團隊拿到模型后直接進行優化，容易掩蓋核心問題。而Deepsick團隊首先對模型進行“診斷”，發現訓練集中的異常，尋找導致模型表現異常的“污染源”，再搜尋清洗方法，避免做無用功。第二階段專項增強階段，團隊深知數據質量優于數量的原理，相較于單純堆砌數據量，核心策略在于挖掘未曾見過的數據，通過“精細化”數據處理，獲得了更為顯著的實驗結果。第三階段綜合提升階段，當模型在專項任務上表現良好時，團隊又面臨新挑戰：時間有限，如何在專項增強的同時防止模型遺忘、出現“偏科”問題。團隊經過深思熟慮，選擇了相對緊張時間而言較為激進的混合策略，通過高效實驗方案設計，確定混合比例，明確數據分類與數量，使整體結果達到預期。