在計算機視覺的歷史上，Imagenet 挑戰(zhàn)賽曾被譽為 AI 發(fā)展的分水嶺，引爆了深度學習的浪潮。那么，在具身智能與機器人領(lǐng)域，是否也會迎來類似的 “拐點時刻”？

答案或許漸漸清晰。李飛飛團隊與斯坦福 AI 實驗室正式官宣：首屆 BEHAVIOR 挑戰(zhàn)賽將登陸 NeurIPS 2025。這是一個為具身智能量身定制的 “超級 benchmark”，涵蓋真實家庭場景下最關(guān)鍵的 1000 個日常任務(wù)（烹飪、清潔、整理……），并首次以 50 個完整長時段任務(wù)作為核心賽題，考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。

為什么 BEHAVIOR 值得關(guān)注？

與以往碎片化的基準不同，BEHAVIOR 首次提出：一個真正的家庭機器人，必須同時具備跨房間導航、雙手精細操控、長期規(guī)劃與動態(tài)適應(yīng)等多項能力。

任務(wù)規(guī)模前所未有：覆蓋 1000 個家庭活動，50 個完整長程挑戰(zhàn)，平均單個任務(wù)需要 6.6 分鐘連續(xù)操作。

• 高保真環(huán)境仿真：基于 NVIDIA Omniverse 的高保真模擬器 OmniGibson，支持衣物折疊、液體倒水、加熱 / 冷凍等復(fù)雜物理交互。

• 數(shù)據(jù)史無前例：10,000 條專家遙操作示范，總計 1,200+ 小時，細致標注物體狀態(tài)、空間關(guān)系和自然語言描述 —— 為模仿學習和強化學習提供 “黃金數(shù)據(jù)集”。

• 平臺統(tǒng)一：采用星海圖 R1 Pro 機器人作為默認機器人本體，雙手協(xié)調(diào)與穩(wěn)定導航能力讓研究成果更具可遷移性。

這不僅是一個挑戰(zhàn)賽，更是有史以來最全面的具身智能研究資源。

挑戰(zhàn)賽怎么玩？

• 賽題：完成 50 個 BEHAVIOR 任務(wù)，均來自真實家庭場景的復(fù)雜活動。
• 平臺：統(tǒng)一使用星海圖 R1 Pro 本體（雙手操作 + 輪式移動），保證研究成果具備可遷移性。
• 基準方法：官方提供模仿學習（ACT、Diffusion Policy 等）與視覺語言行動模型（OpenVLA、π0）的完整訓練評估流程，幫助選手快速入門。

評估標準：

• 主要指標：任務(wù)成功率（完全達成 vs 部分達成）。
• 輔助指標：效率（用時、路徑、動作）、數(shù)據(jù)利用率（示范數(shù)量 vs 成效）。

時間線：

• 2025/9/2：開放報名與數(shù)據(jù)下載，進入開發(fā)與公開排行榜階段。
• 2025/11/15：最終評估，隱藏測試集統(tǒng)一運行。
• 2025/12/6-7：NeurIPS 2025 公布結(jié)果與獲獎方案。

獎項雖不高（最高 1000 美元），但真正的價值在于能在 NeurIPS 舞臺與全球頂尖團隊交流、展示。

https://behavior.stanford.edu/

你可以在這個網(wǎng)站中找到安裝 OmniGibson 仿真器、下載 3D 場景資源和物體模型、加載示范數(shù)據(jù)集的詳細指南，網(wǎng)站還提供了入門套件，其中包含示例訓練腳本和評估例程，方便重現(xiàn)基線結(jié)果，并在此基礎(chǔ)上進一步發(fā)揮創(chuàng)新。

此外，文檔中詳細介紹了如何設(shè)置環(huán)境、如何使用機器人控制接口以及如何可視化任務(wù)執(zhí)行流程，力求讓你盡可能輕松地開始開發(fā)自己的解決方案。

如果你是具身智能的新手，也不用擔心：BEHAVIOR 挑戰(zhàn)提供了從仿真器設(shè)置到提交結(jié)果的詳細教程和分步指南。非常期待看到全球各團隊如何運用創(chuàng)意來應(yīng)對這些任務(wù)！

一場屬于具身智能的集體實驗

BEHAVIOR 挑戰(zhàn)賽并非單純的排行榜競爭，而是一次面向核心科學問題的集體實驗：當前的具身智能發(fā)展距離真正能獨立完成以人為本的家務(wù)任務(wù)還有多遠？機器人在新環(huán)境中能否舉一反三，實現(xiàn)跨場景泛化？而當我們不斷擴大示范數(shù)據(jù)規(guī)模時，是否會像語言和視覺領(lǐng)域一樣，出現(xiàn)推動性能躍升的 “擴展率”？這些懸而未決的問題，正是 BEHAVIOR Challenge 希望通過開放賽題和大規(guī)模數(shù)據(jù)來共同探索的。

結(jié)語

從語言模型到視覺模型，AI 領(lǐng)域已經(jīng)走過多個 “Imagenet 時刻”。而現(xiàn)在，具身智能正在迎來自己的里程碑。

BEHAVIOR 挑戰(zhàn)賽既是一次學術(shù)競技，也是一場社區(qū)實驗。它不僅考驗算法性能，更推動研究者集體探索：要讓機器人真正走進人類生活，還差什么？

數(shù)據(jù)已開放，任務(wù)已就緒，機器人正嚴陣以待。

這一次，我們也許真的離 “家庭機器人” 更近了一步。