在人工智能发展进程中，深度学习曾因ImageNet挑战赛迎来爆发式增长。如今，具身智能与机器人领域或许正站在一个类似的转折点上。斯坦福AI实验室与李飞飞团队宣布，首届BEHAVIOR挑战赛将于NeurIPS 2025期间举办，这一赛事被视为具身智能领域的“超级基准测试”，旨在推动机器人完成更贴近人类生活的复杂任务。
BEHAVIOR挑战赛的核心在于构建一个全面评估机器人能力的平台。与以往碎片化的测试不同，该赛事要求机器人同时具备跨房间导航、双手精细操作、长期规划以及动态适应环境的能力。赛事设置了1000个家庭日常任务，涵盖烹饪、清洁、整理等场景，其中50个为长时段完整任务，平均每个任务需连续操作6.6分钟。这种设计旨在检验机器人能否在逼真的虚拟环境中完成真正贴近人类生活的操作。
支撑这一挑战的是高保真环境仿真技术。基于NVIDIA Omniverse的OmniGibson模拟器，能够还原衣物折叠、液体倒水、加热冷冻等复杂物理交互。赛事还提供了前所未有的数据资源：10,000条专家遥操作示范，总时长超过1200小时，所有数据均标注了物体状态、空间关系和自然语言描述。这些“黄金数据集”为模仿学习和强化学习提供了重要基础。
为确保研究结果的可迁移性，赛事统一采用星海图R1 Pro机器人作为硬件平台。这款机器人具备双手协调和稳定导航能力，使参赛团队的研究成果能够更广泛地应用于实际场景。官方还提供了完整的训练评估流程，包括模仿学习（如ACT、Diffusion Policy）和视觉语言行动模型（如OpenVLA、π0）的代码实现，帮助参赛者快速入门。
评估标准分为主要指标和辅助指标。主要指标为任务成功率，区分完全达成和部分达成；辅助指标包括效率（用时、路径、动作数量）和数据利用率（示范数量与成效的比例）。赛事时间表显示，2025年9月2日将开放报名和数据下载，11月15日进行最终评估，结果将于12月6日至7日在NeurIPS 2025上公布。虽然最高奖项仅为1000美元，但参赛者将获得在全球顶尖AI会议上展示研究成果的机会。
赛事官方网站（behavior.stanford.edu）提供了详细的开发指南，包括OmniGibson仿真器的安装、3D场景资源和物体模型的下载、示范数据集的加载方法。入门套件中包含示例训练脚本和评估例程，帮助研究者快速重现基线结果。文档还详细介绍了环境设置、机器人控制接口的使用以及任务执行流程的可视化方法，降低了新手的参与门槛。
BEHAVIOR挑战赛的意义远超一场竞赛。它试图回答具身智能领域的核心问题：当前技术距离真正独立完成家务任务还有多远？机器人在新环境中能否实现跨场景泛化？随着示范数据规模的扩大，是否会出现类似语言和视觉领域的“扩展率”现象？通过开放赛题和大规模数据，赛事希望凝聚全球研究者的智慧，共同探索这些尚未解决的问题。
这场挑战赛既是一次学术竞技，也是一场社区实验。它不仅考验算法性能，更推动研究者思考：要让机器人真正融入人类生活，还需要突破哪些技术瓶颈？随着数据开放和任务就绪，全球研究者正迎来一个共同探索具身智能未来的机会。
