几十年来，家用机器人的承诺一直都只是个承诺。我们本该拥有像“杰森一家”里的罗西那样的机器人女佣了，结果呢？只有那些在浴室地垫上卡得死死的圆盘形吸尘器。科幻愿景与现实生活之间的鸿沟深不见底，其间堆满了失败初创公司和过度炒作演示的“尸体”。但一项名为 BEHAVIOR Challenge 的全新赛事，将于 NeurIPS 2025 大会首次亮相，它正蓄势待发，要把这个领域“连踢带拽”地拖入现实世界。或者至少，拖入一个极其逼真的模拟世界。
这项挑战目标简单，执行起来却异常残酷：让机器人真正地做家务。不仅仅是捡起一个积木块那么简单，而是要完成人类觉得平淡无奇、却涉及多个复杂步骤的活动。BEHAVIOR，全称是“虚拟、交互与真实环境中日常家庭活动基准”，它绝非另一个普通的机器人基准测试；它是一场全面升级的“家庭试炼”，旨在彻底击垮当今最先进的AI。说实话，也该有人这么做了。
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BEHAVIOR Challenge 的核心是一个极其复杂的模拟环境，它让大多数机器人沙盒看起来就像是小孩子的玩乐区。这里不是无菌实验室；这是一个高保真、基于物理的世界，一切都可能变得一团糟。该基准测试基于三大支柱：
- 1,000个日常任务： 别再只想着堆叠方块了。我们说的是“组装礼品篮”、“清理盘子和食物”，以及那种让人灵魂深处感到“生无可恋”的“收纳万圣节装饰品”。每个任务都通过 BEHAVIOR Domain Definition Language (BDDL) 正式定义，明确了初始状态和成功的精确条件。
- 50个交互式环境： 这些不只是静态的房间，而是完全交互式的、房屋大小的布局，其中填充了大约10,000个可操作的物体。冰箱可以打开，番茄可以切片，而布料嘛，也可以被……变形。
- OmniGibson 模拟器： 它基于 NVIDIA 的 Omniverse 平台构建，是“魔法”（以及物理）发生的地方。OmniGibson 不仅支持刚体物理，还支持变形物体、流体交互以及加热、冷却、切割等复杂的状s态变化等高级现象。这正是它与前辈们拉开差距的地方，为训练未来可能进入真实厨房的机器人提供了至关重要的真实感。
这不仅仅是孤立的操纵或导航测试。BEHAVIOR 是首个要求机器人同时执行高层次推理、长距离导航和灵巧双手操作的同类基准测试。要想成功，AI 不能仅仅擅长某一项，它必须擅长像一个（非常有耐心的）人类那样“思考”。
NeurIPS 2025 的“终极考验”
在 NeurIPS 2025 的首次亮相中，这项挑战将向全球研究社区释放50个这样的完整任务。参赛者必须编程一个虚拟机器人，来应对那些可能需要数分钟才能完成、跨越多个房间并涉及数十个子目标的场景。想象一下“制作披萨”或“清洗狗玩具”——这些任务需要规划、记忆，以及大量的“数字汗水”。
这场模拟“试炼”的默认机器人是 Galaxea 的 R1 Pro，一个带有两个7自由度手臂、一个4自由度躯干和一套传感器的轮式人形机器人。这可不是什么笨拙的“铁皮罐头”；它的设计明确是为了满足家庭活动所需的触及范围、稳定性以及双手协调能力。
为了避免参赛者从“蒙昧时代”开始引导他们的AI，组织者提供了一个庞大的数据集：10,000个专家演示，总计超过1,200小时的精心录制数据。这可不是什么抖动的业余录像。它是供应商 Simovation 使用 JoyLo 远程操作系统收集的干净、近乎最优的数据。JoyLo 是一种巧妙的设置，它使用运动学双臂上的手持控制器，让人类操作员能够流畅地引导机器人完成任务，为模仿学习提供了完美的模板。
为什么这该死的如此艰难
“长周期”这个词在AI领域被频繁提及，但 BEHAVIOR 真正赋予了它“牙齿”（即实际意义和挑战）。像“将书籍装箱储存”这样的任务，可能要求机器人导航到客厅，识别出正确的书籍，在车库找到一个箱子，把它带回来，然后按顺序将每本书放进去。这种方式前所未有地测试了机器人在长时间跨度内的规划和记忆能力。
此外，物体交互的巨大多样性也令人震惊。机器人必须理解并执行远远超出抓取范围的技能。它们需要倾倒液体、擦拭表面、切菜和拨动开关。物品可以被打开、关闭、加热、冷冻、清洁，甚至被点燃。这一丰富的所需技能集——至少30种不同的基本操作——迫使研究人员超越单一任务模型，转向更通用、更具适应性的智能。
为了让这项挑战更具可及性，组织者提供了多个基线模型，包括 ACT 和 Diffusion Policy 等标准模型，以及 OpenVLA 等预训练模型。整个框架都是开源的，配套有入门工具包和教程，以降低参与门槛。
如何评判一位机器人管家？
BEHAVIOR Challenge 的成功主要通过任务成功率来衡量。系统会使用 BDDL 定义来检查机器人是否满足了所有目标条件。会授予部分分数，以鼓励那些即使未能达到完美但取得了有意义进展的解决方案。
还会追踪次要指标，以区分“巧手”与“笨拙”：
- 效率： 将测量耗时、行驶距离和总关节运动量。优雅的解决方案往往是快速的。
- 数据利用率： 组织者将记录每个提交方案使用了多少1,200小时的演示数据进行训练，从而提供有关数据效率的见解。
比赛已于2025年9月2日正式启动，最终提交截止日期为11月16日。获胜者将于12月在圣地亚哥举行的 NeurIPS 大会上公布，他们将获得现金奖励——第一名奖金虽“区区”1,000美元，但真正的奖励是炫耀的资本，以及实质性推动具身AI领域发展的机会。
归根结底，BEHAVIOR Challenge 不仅仅是一场比赛；它是对整个机器人行业的一次“现实检验”。这是一个精心设计的熔炉，旨在检验我们的算法是否已准备好走出实验室，进入人类家庭中那混乱、不可预测且常常“黏糊糊”的环境。NeurIPS 2025 的结果不仅会告诉我们谁拥有最好的模型；它还会揭示，在我们的机器人助手真正能洗碗之前，我们还有多长的路要走。
