开yun体育网李飞飞坦言起始并未预感到它会齐备重塑AI-开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口

发布日期：2025-10-14 06:31    点击次数：129

李飞飞要用ImageNet的花式，鞭策具身智能了。

依然是一个“挑战赛”。

就在最近，由李飞飞团队发起、英伟达扶持（其中之一）的首届BEHAVIOR家务挑战赛发扬运转。

这一次，他们下定决心凝合学术界和产业界的力量，共同向机器东谈主作念家务这一高地发起冲击。

浅易来说，参赛者需要长入使用星海图R1 Pro（双手操作+轮式转移）行为实质，在传神的BEHAVIOR-1K杜撰家庭环境中，贬责50项齐全的家务任务（涵盖从头移交、烹调、清洁等多样举止）。

参赛者不错解放遴荐算法，官方还提供了1万条大家演示轨迹（约1200小时），便捷大众用师法学习快速上手。

具体赛谈则有两条可选：

设施赛谈（Standard Track）：机器东谈主只可用“我方能看到的东西”有探求。特权赛谈（Privileged Track）：机器东谈主不错赢得更详备的环境景象信息（比如物体坐标、房间结构）。

然后官方会在固定的50个任务上，让通盘机器东谈主跑交流测试，用以下设施打分（主要）：

任务完成率：能否齐备把任务作念完，比如“把餐具放进洗碗机”竟然被完成。部分完成度：如若只作念到一半，比如“提起盘子但没放进去”，也会给部分分数。

其他次要目的包括：模拟时辰（完成任务用了多万古辰）、导航距离（走了多远）、手部位移（动了若干次机械臂）、褂讪性等。最终排行主要看平均任务完成率。

比赛提交限如期日为2025年11月15日，最终获奖前三名还有最高1000好意思元奖金及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？

对于发起BEHAVIOR的背后原因，李飞飞在和Jim Fan（英伟达具身智能推行室结伙负责东谈主、亦然李飞飞学生）、 Edmar（英伟达Omniverse社区司理） 的一场炉边话语中进行了详备知道。

举座而言，BEHAVIOR的发起恰是受到ImageNet的启发。

2009年，李飞飞指挥的商议团队在CVPR发表论文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》。伴跟着ImageNet挑战赛举办，这一效果果决成为了料到机视觉鸿沟的试金石，开启了一个新的时期。

此时再转头ImageNet，李飞飞坦言起始并未预感到它会齐备重塑AI，她仅仅随从我方的酷爱心。

在她看来，ImageNet与神经收集（绝顶是卷积神经收集）以及英伟达的GPU沿途，共同界说了深度学习的开始。

是以这一次，回到当下大热的具身智能鸿沟，她规画用相同的花式再作念一遍。

而具体到机器东谈主作念家务这件事上，现在机器东谈主学习存在的痛点包括：

机器东谈主学习缺少设施化；任务遴荐时时是零碎的，使得论文之间的终端很难进行比拟；熟识数据匮乏，这有点肖似于ImageNet出现之前料到机视觉鸿沟所靠近的问题。

因此，李飞飞将BEHAVIOR也看作念机器东谈主鸿沟的“北极星”任务，她但愿借助社区力量鞭策具身智能上前发展。

BEHAVIOR挑战赛有哪些看点？

另外，BEHAVIOR除了自带李飞飞光环，这个挑战赛自身也很有看点。

起始从理念上，BEHAVIOR被想象为以东谈主为中心，尤为强调AI是为了增强（augment）和赋能（empower）东谈主类，而非改头换面。

这种理念贯一稔BEHAVIOR的通盘花式。举例，团队会在职务界说、数据遴荐和伦理价值导朝上，来弥远确保机器东谈主的场地与东谈主类的需求相符。

其次，BEHAVIOR中枢对准作念家务这一赛谈，并初次明确建议了有关设施——

一个委果的家庭机器东谈主，必须同期具备跨房间导航、双手细密操控、耐久权略与动态妥贴等多项手艺。

而况为了熟识机器东谈主学习有关手艺，BEHAVIOR的限制也雅致一个“大”。

它遮蔽了1000个家庭举止，50个齐全长程挑战，平均单个任务需要6.6分钟酌量操作。

是以，以东谈主为本、场地了了、限制高大的BEHAVIOR，无疑具备成为“下一个ImageNet”的后劲。至于最罢了尾如何，一切齐要交给时辰，毕竟ImageNet也不是一旦一夕配置的。

Anyway，如若说ImageNet开启了视觉智能的黄金时期，那BEHAVIOR，大致恰是具身智能的第一声军号。

以及对于机器东谈主作念家务这件事，最近也齐成了具身智能技俩争相整活的任务。以后拍视频，可能就齐是家务场景了。

大语言模子的检测是作念题，具身智能机器东谈主的检测是作念家务。

潮流趋势，依然很明确了。

大赛笃定页：

https://behavior.stanford.edu/challenge/index.html

— 完 —

量子位 QbitAI

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