由斯坦福大学李飞飞团队发起、英伟达参与赞助的首届BEHAVIOR家务挑战赛正式拉开帷幕。这场以“机器人做家务”为核心的赛事，旨在通过标准化任务框架和开放数据资源，推动具身智能领域的技术突破，其设计理念与执行模式均借鉴了计算机视觉领域具有里程碑意义的ImageNet挑战赛。

　　参赛队伍需使用星海图R1 Pro机器人作为硬件平台，该机型配备双手操作与轮式移动能力。在BEHAVIOR-1K虚拟家庭环境中，机器人需完成50项涵盖烹饪、清洁、物品整理等场景的长程任务，平均单任务操作时长达6.6分钟。为降低参赛门槛，主办方提供了约1200小时的专家演示轨迹数据，支持模仿学习等算法开发路径。

　　赛事设置双赛道机制：标准赛道要求机器人仅依赖视觉感知进行决策，模拟真实环境下的信息限制；特权赛道则开放物体坐标、房间结构等详细环境数据，供算法优化使用。评分体系以任务完成率为核心指标，同时考量部分完成度、模拟耗时、导航距离、机械臂动作稳定性等次要维度，最终排名依据平均任务完成率确定。

　　针对机器人学习领域的现存痛点，李飞飞在公开对话中指出，当前研究存在任务碎片化、数据集不统一、跨论文结果难对比等问题，这与ImageNet诞生前的计算机视觉领域困境高度相似。BEHAVIOR挑战赛通过构建1000个家庭活动数据集和50项完整挑战任务，试图建立具身智能领域的标准化评估体系，推动技术从实验室走向实际应用。

　　赛事设计凸显“以人为中心”的核心理念。从任务定义到数据采集，均强调机器人能力需与人类需求深度契合。例如，家务任务要求机器人同时具备跨房间导航、双手精细操作、长期规划与动态环境适应能力，这些标准被定义为家庭服务机器人的核心能力指标。

　　技术层面，BEHAVIOR挑战赛的规模与复杂度远超现有同类赛事。其覆盖的1000个家庭活动场景，结合50项连续操作任务，形成了高维度的测试环境。这种设计既考验算法的泛化能力，也为具身智能研究提供了大规模标准化数据集，有望成为该领域的基础设施。

　　参赛作品提交截止日期为2025年11月15日，最终获奖队伍将获得最高1000美元奖金及RTX 5080显卡奖励。赛事官网（https://behavior.stanford.edu/challenge/index.html）已开放技术文档与数据集下载，全球研究者可通过统一平台参与技术竞技。

　　这场挑战赛的启动，标志着具身智能研究进入标准化、规模化发展新阶段。正如ImageNet推动计算机视觉领域实现跨越式发展，BEHAVIOR或将成为衡量家庭服务机器人技术成熟度的重要标尺。随着赛事推进，家务场景正逐步确立为具身智能技术的关键验证领域，其技术辐射效应或将重塑人工智能与人类生活的交互方式。