[智能应用]李飞飞发起机器人家务挑战赛！老黄第一时间批钱赞助 [复制链接]

李飞飞要用ImageNet的方式，推动具身智能了。
依然是一个“挑战赛”。
就在最近，由李飞飞团队发起、英伟达赞助（其中之一）的首届BEHAVIOR家务挑战赛正式启动。
这一次，他们下定决心凝聚学术界和产业界的力量，共同向机器人做家务这一高地发起冲击。
简单来说，参赛者需要统一使用星海图R1 Pro（双手操作+轮式移动）作为本体，在逼真的BEHAVIOR-1K虚拟家庭环境中，解决50项完整的家务任务（涵盖重新布置、烹饪、清洁等各种活动）。
参赛者可以自由选择算法，官方还提供了1万条专家演示轨迹（约1200小时），方便大家用模仿学习快速上手。
具体赛道则有两条可选：

• 标准赛道（Standard Track）：机器人只能用“自己能看到的东西”决策。
• 特权赛道（Privileged Track）：机器人可以获取更详细的环境状态信息（比如物体坐标、房间结构）。

然后官方会在固定的50个任务上，让所有机器人跑相同测试，用以下标准打分（主要）：

• 任务完成率：能否完全把任务做完，比如“把餐具放进洗碗机”真的被完成。
• 部分完成度：如果只做到一半，比如“拿起盘子但没放进去”，也会给部分分数。

其他次要指标包括：模拟时间（完成任务用了多长时间）、导航距离（走了多远）、手部位移（动了多少次机械臂）、稳定性等。最终排名主要看平均任务完成率。
比赛提交截止期日为2025年11月15日，最终获奖前三名还有最高1000美元奖金及RTX 5080可拿。
OK，说完比赛内容，那么接下来的问题是——
为什么要发起BEHAVIOR？
关于发起BEHAVIOR的背后原因，李飞飞在和Jim Fan（英伟达具身智能实验室联合负责人、也是李飞飞学生）、 Edmar（英伟达Omniverse社区经理） 的一场炉边谈话中进行了详细阐述。
整体而言，BEHAVIOR的发起正是受到ImageNet的启发。
2009年，李飞飞带领的研究团队在CVPR发表论文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》。伴随着ImageNet挑战赛举办，这一成果已然成为了计算机视觉领域的试金石，开启了一个新的时代。
此时再回顾ImageNet，李飞飞坦言最初并未预想到它会完全重塑AI，她只是追随自己的好奇心。
在她看来，ImageNet与神经网络（特别是卷积神经网络）以及英伟达的GPU一起，共同定义了深度学习的开端。
所以这一次，回到当下大热的具身智能领域，她打算用同样的方式再做一遍。
而具体到机器人做家务这件事上，目前机器人学习存在的痛点包括：

• 机器人学习缺乏标准化；
• 任务选择通常是零散的，使得论文之间的结果很难进行比较；
• 训练数据匮乏，这有点类似于ImageNet出现之前计算机视觉领域所面临的问题。

因此，李飞飞将BEHAVIOR也看做机器人领域的“北极星”任务，她希望借助社区力量推动具身智能向前发展。
BEHAVIOR挑战赛有哪些看点？
另外，BEHAVIOR除了自带李飞飞光环，这个挑战赛本身也很有看点。
首先从理念上，BEHAVIOR被设计为以人为中心，尤为强调AI是为了增强（augment）和赋能（empower）人类，而非取而代之。
这种理念贯穿着BEHAVIOR的所有环节。例如，团队会在任务定义、数据选择和伦理价值导向上，来始终确保机器人的目标与人类的需求相符。
其次，BEHAVIOR核心瞄准做家务这一赛道，并首次明确提出了相关标准——
一个真正的家庭机器人，必须同时具备跨房间导航、双手精细操控、长期规划与动态适应等多项能力。
而且为了训练机器人学习相关能力，BEHAVIOR的规模也讲求一个“大”。
它覆盖了1000个家庭活动，50个完整长程挑战，平均单个任务需要6.6分钟连续操作。
所以，以人为本、目标清晰、规模巨大的BEHAVIOR，无疑具备成为“下一个ImageNet”的潜力。至于最终结果如何，一切都要交给时间，毕竟ImageNet也不是一朝一夕成就的。
Anyway，如果说ImageNet开启了视觉智能的黄金时代，那BEHAVIOR，或许正是具身智能的第一声号角。
以及关于机器人做家务这件事，最近也都成了具身智能项目争相整活的任务。以后拍视频，可能就都是家务场景了。
大语言模型的检测是做题，具身智能机器人的检测是做家务。
潮水趋势，已经很明确了。

BEHAVIOR挑战赛：具身智能的新里程碑

李飞飞团队发起的首届BEHAVIOR家务挑战赛，旨在推动具身智能的发展，这一举措受到了ImageNet成功的启发。以下是关于BEHAVIOR挑战赛的一些关键点和背后的原因。

发起背景

1. ImageNet的成功经验
- 2009年，李飞飞团队在CVPR发表了《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》，开启了计算机视觉领域的黄金时代。
- ImageNet挑战赛成为计算机视觉领域的试金石，极大地推动了深度学习的发展。
- 李飞飞希望通过类似的挑战赛，推动具身智能领域的发展。

2. 当前具身智能面临的挑战
- 缺乏标准化：现有的机器人学习任务通常是零散的，难以进行比较。
- 训练数据匮乏：类似于ImageNet出现之前计算机视觉领域所面临的问题。
- 任务复杂性：机器人需要具备跨房间导航、双手精细操控、长期规划与动态适应等多种能力。

挑战赛详情

1. 比赛设置
- 参赛者要求：统一使用星海图R1 Pro（双手操作+轮式移动）作为本体。
- 环境设置：在逼真的BEHAVIOR-1K虚拟家庭环境中进行。
- 任务类型：涵盖重新布置、烹饪、清洁等各种活动，共50项完整家务任务。

2. 赛道选择
- 标准赛道（Standard Track）：机器人只能用“自己能看到的东西”决策。
- 特权赛道（Privileged Track）：机器人可以获取更详细的环境状态信息（如物体坐标、房间结构）。

3. 评分标准
- 主要指标：任务完成率（是否能完全完成任务，如“把餐具放进洗碗机”）。
- 次要指标：模拟时间、导航距离、手部位移、稳定性等。
- 最终排名：主要看平均任务完成率。

4. 奖励机制
- 比赛提交截止日期为2025年11月15日。
- 最终获奖前三名将获得最高1000美元奖金及RTX 5080显卡。

看点与意义

1. 以人为中心的理念
- BEHAVIOR被设计为以人为中心，强调AI是为了增强和赋能人类，而非取而代之。
- 任务定义、数据选择和伦理价值导向都确保机器人的目标与人类需求相符。

2. 明确的目标与标准
- 首次明确提出家庭机器人应具备的能力：跨房间导航、双手精细操控、长期规划与动态适应。
- 覆盖1000个家庭活动，50个完整长程挑战，平均单个任务需要6.6分钟连续操作。

3. 规模巨大
- 提供1万条专家演示轨迹（约1200小时），方便参赛者用模仿学习快速上手。
- 使用高保真模拟器OmniGibson，支持复杂物理交互。

展望未来

BEHAVIOR挑战赛有望成为具身智能领域的“下一个ImageNet”。正如ImageNet开启了视觉智能的黄金时代，BEHAVIOR可能会成为具身智能发展的第一声号角。通过这一挑战赛，李飞飞团队希望能够凝聚学术界和产业界的力量，共同推动具身智能的发展，使其更好地服务于人类生活。

李飞飞团队发起的首届BEHAVIOR家务挑战赛已正式启动，英伟达作为主要赞助商之一提供资金支持。以下是关键信息总结：

🔍 一、挑战赛核心信息
名称与目标
BEHAVIOR家务挑战赛，旨在推动具身智能发展，通过标准化任务解决机器人学习缺乏统一评测体系、数据匮乏等问题。李飞飞团队将其定位为机器人领域的“北极星任务”126。

本体与环境

机器人平台：统一使用星海图R1 Pro（双臂操作+轮式移动），具备26个自由度、10kg负载能力、2米操作高度及多传感器同步感知126。
虚拟环境：在BEHAVIOR-1K高仿真家庭场景中进行，覆盖1000种家庭活动26。
任务设计

50项完整家务：涵盖整理、烹饪、清洁、安装等长流程任务，平均单任务需6.6分钟连续操作26。
数据支持：官方提供1万条专家演示轨迹（约1200小时），支持模仿学习快速上手12。
🎯 二、赛制与评分规则
双赛道设计

标准赛道：机器人仅依赖自身感知决策（如视觉）。
特权赛道：允许获取额外环境信息（如物体坐标、房间结构）12。
评分标准

核心指标：
任务完成率（例如“餐具放入洗碗机”是否100%完成）；
部分完成度（如“拿起盘子未放入”给予部分分数）。
辅助指标：模拟时间、导航距离、机械臂位移稳定性等12。
奖项设置

截止日期：2025年11月15日提交作品。
奖励：前三名可获得最高1000美元奖金及RTX 5080显卡12。
🌟 三、背景与意义
灵感来源
受ImageNet挑战赛启发（李飞飞2009年创立），旨在为具身智能建立标准化评测体系，解决学术界任务零散、数据不足的痛点1215。

技术突破方向

强调跨房间导航、双臂精细操控、长期规划与动态适应三大能力26。
推动AI“增强人类”（Augment）而非替代的伦理理念2。
行业影响
被视为“机器人版ImageNet”，有望加速家庭服务机器人落地。例如，李飞飞团队此前开发的机器人已能完成倒垃圾、刷马桶等复杂家务514。

💡 四、相关技术动态
星海图R1系列：由北京亦庄企业研发，为本次赛事提供硬件支持，其高自由度设计（如14-26关节）与毫秒级感知能力成为关键基础设施6。
李飞飞空间智能研究：其创立的独角兽公司WorldLabs（估值超10亿美元）聚焦3D环境交互技术，与家务机器人研发方向协同