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。
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。
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。
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。
大赛详情页：
https://behavior.stanford.edu/challenge/index.html
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/TheHumanoidHub/status/1976355634510737626
[ 2 ] https://x.com/drfeifei/status/1976472217438531889
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