由斯坦福大學(xué)李飛飛團隊發(fā)起、英偉達參與贊助的首屆BEHAVIOR家務(wù)挑戰(zhàn)賽正式拉開帷幕。這場以“機器人做家務(wù)”為核心的賽事，旨在通過標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)框架和開放數(shù)據(jù)資源，推動具身智能領(lǐng)域的技術(shù)突破，其設(shè)計理念與執(zhí)行模式均借鑒了計算機視覺領(lǐng)域具有里程碑意義的ImageNet挑戰(zhàn)賽。

參賽隊伍需使用星海圖R1 Pro機器人作為硬件平臺，該機型配備雙手操作與輪式移動能力。在BEHAVIOR-1K虛擬家庭環(huán)境中，機器人需完成50項涵蓋烹飪、清潔、物品整理等場景的長程任務(wù)，平均單任務(wù)操作時長達6.6分鐘。為降低參賽門檻，主辦方提供了約1200小時的專家演示軌跡數(shù)據(jù)，支持模仿學(xué)習(xí)等算法開發(fā)路徑。

賽事設(shè)置雙賽道機制：標(biāo)準(zhǔn)賽道要求機器人僅依賴視覺感知進行決策，模擬真實環(huán)境下的信息限制；特權(quán)賽道則開放物體坐標(biāo)、房間結(jié)構(gòu)等詳細環(huán)境數(shù)據(jù)，供算法優(yōu)化使用。評分體系以任務(wù)完成率為核心指標(biāo)，同時考量部分完成度、模擬耗時、導(dǎo)航距離、機械臂動作穩(wěn)定性等次要維度，最終排名依據(jù)平均任務(wù)完成率確定。

針對機器人學(xué)習(xí)領(lǐng)域的現(xiàn)存痛點，李飛飛在公開對話中指出，當(dāng)前研究存在任務(wù)碎片化、數(shù)據(jù)集不統(tǒng)一、跨論文結(jié)果難對比等問題，這與ImageNet誕生前的計算機視覺領(lǐng)域困境高度相似。BEHAVIOR挑戰(zhàn)賽通過構(gòu)建1000個家庭活動數(shù)據(jù)集和50項完整挑戰(zhàn)任務(wù)，試圖建立具身智能領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化評估體系，推動技術(shù)從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用。

賽事設(shè)計凸顯“以人為中心”的核心理念。從任務(wù)定義到數(shù)據(jù)采集，均強調(diào)機器人能力需與人類需求深度契合。例如，家務(wù)任務(wù)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)劃與動態(tài)環(huán)境適應(yīng)能力，這些標(biāo)準(zhǔn)被定義為家庭服務(wù)機器人的核心能力指標(biāo)。

技術(shù)層面，BEHAVIOR挑戰(zhàn)賽的規(guī)模與復(fù)雜度遠超現(xiàn)有同類賽事。其覆蓋的1000個家庭活動場景，結(jié)合50項連續(xù)操作任務(wù)，形成了高維度的測試環(huán)境。這種設(shè)計既考驗算法的泛化能力，也為具身智能研究提供了大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，有望成為該領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施。

參賽作品提交截止日期為2025年11月15日，最終獲獎隊伍將獲得最高1000美元獎金及RTX 5080顯卡獎勵。賽事官網(wǎng)（https://behavior.stanford.edu/challenge/index.html）已開放技術(shù)文檔與數(shù)據(jù)集下載，全球研究者可通過統(tǒng)一平臺參與技術(shù)競技。

這場挑戰(zhàn)賽的啟動，標(biāo)志著具身智能研究進入標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化發(fā)展新階段。正如ImageNet推動計算機視覺領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨越式發(fā)展，BEHAVIOR或?qū)⒊蔀楹饬考彝シ?wù)機器人技術(shù)成熟度的重要標(biāo)尺。隨著賽事推進，家務(wù)場景正逐步確立為具身智能技術(shù)的關(guān)鍵驗證領(lǐng)域，其技術(shù)輻射效應(yīng)或?qū)⒅厮苋斯ぶ悄芘c人類生活的交互方式。