在人工智能發展進程中，深度學習曾因ImageNet挑戰賽迎來爆發式增長。如今，具身智能與機器人領域或許正站在一個類似的轉折點上。斯坦福AI實驗室與李飛飛團隊宣布，首屆BEHAVIOR挑戰賽將于NeurIPS 2025期間舉辦，這一賽事被視為具身智能領域的“超級基準測試”，旨在推動機器人完成更貼近人類生活的復雜任務。
BEHAVIOR挑戰賽的核心在于構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航、雙手精細操作、長期規劃以及動態適應環境的能力。賽事設置了1000個家庭日常任務，涵蓋烹飪、清潔、整理等場景，其中50個為長時段完整任務，平均每個任務需連續操作6.6分鐘。這種設計旨在檢驗機器人能否在逼真的虛擬環境中完成真正貼近人類生活的操作。
支撐這一挑戰的是高保真環境仿真技術。基于NVIDIA Omniverse的OmniGibson模擬器，能夠還原衣物折疊、液體倒水、加熱冷凍等復雜物理交互。賽事還提供了前所未有的數據資源：10,000條專家遙操作示范，總時長超過1200小時，所有數據均標注了物體狀態、空間關系和自然語言描述。這些“黃金數據集”為模仿學習和強化學習提供了重要基礎。
為確保研究結果的可遷移性，賽事統一采用星海圖R1 Pro機器人作為硬件平臺。這款機器人具備雙手協調和穩定導航能力，使參賽團隊的研究成果能夠更廣泛地應用于實際場景。官方還提供了完整的訓練評估流程，包括模仿學習（如ACT、Diffusion Policy）和視覺語言行動模型（如OpenVLA、π0）的代碼實現，幫助參賽者快速入門。
評估標準分為主要指標和輔助指標。主要指標為任務成功率，區分完全達成和部分達成；輔助指標包括效率（用時、路徑、動作數量）和數據利用率（示范數量與成效的比例）。賽事時間表顯示，2025年9月2日將開放報名和數據下載，11月15日進行最終評估，結果將于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。
賽事官方網站（behavior.stanford.edu）提供了詳細的開發指南，包括OmniGibson仿真器的安裝、3D場景資源和物體模型的下載、示范數據集的加載方法。入門套件中包含示例訓練腳本和評估例程，幫助研究者快速重現基線結果。文檔還詳細介紹了環境設置、機器人控制接口的使用以及任務執行流程的可視化方法，降低了新手的參與門檻。
BEHAVIOR挑戰賽的意義遠超一場競賽。它試圖回答具身智能領域的核心問題：當前技術距離真正獨立完成家務任務還有多遠？機器人在新環境中能否實現跨場景泛化？隨著示范數據規模的擴大，是否會出現類似語言和視覺領域的“擴展率”現象？通過開放賽題和大規模數據，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。
這場挑戰賽既是一次學術競技，也是一場社區實驗。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瓶頸？隨著數據開放和任務就緒，全球研究者正迎來一個共同探索具身智能未來的機會。
