华为诺亚方舟「The North Star」夺冠CoRL 2026 BEHAVIOR Challenge：家庭机器人任务成功率跃升至48.2%

yueliang999

第二届BEHAVIOR Challenge结果于近日在美国德州奥斯汀举行的CoRL 2026大会期间揭晓，这是机器人学习领域的顶级国际会议之一。



事件背景
该挑战赛依托斯坦福大学李飞飞团队开发的BEHAVIOR-1K基准平台，与机器人顶会CoRL 2026联动举办，本届赛事时间为11月9日至12日，地点在美国得克萨斯州奥斯汀。比赛围绕整理、清洁等真实家庭需求，综合评测机器人的高层推理、跨房间导航与双臂精细操作能力。最终结果显示，华为诺亚具身智能团队The North Star凭借HiPhys-RSI方案，在BEHAVIOR-1K Challenge 2026国际具身智能挑战赛中从全球57支参赛团队中脱颖而出，以绝对优势夺得冠军。多家中文媒体援引消息称，云天励飞IF1001团队、小米机器人Cyber团队分别获得亚军与季军，中国科技企业在该赛事中包揽前三名次，李飞飞本人也在社交平台转发赛果并点评机器人学习领域进展迅速。

技术亮点与细节

成绩指标：冠军方案在覆盖100项家庭任务的隐藏测试中取得约0.683的Q-score和48.2%的完整任务成功率。

基准规模翻倍：据斯坦福官方页面，本届挑战赛任务设置为100项完整家庭任务，覆盖7个场景（含4个新场景），评测轨道采用RGB+深度+本体感知的输入组合，并提供20,000条人类遥操作演示数据，总时长1,950小时，基线模型为π0.5与GR00T N1.7。

赛事跃升幅度：相较去年，2026年挑战赛在多个维度实现显著跃升：基准规模扩大2倍（任务从50项增至100项、场景从3个增至7个），参与度提升3倍（参赛者从96人增至265人、参赛提交从18份增至57份），同时最佳完整任务成功率从12%提升至48%，达到上一届的4倍。

方法路线：华为团队以2025年BEHAVIOR Challenge冠军方案为基础，适配并比较三组VLA设置：在全部100项任务的示范数据上联合训练一个epoch（Meta-1-Epoch）、从该检查点出发进行逐任务后训练（Per-Task Post-Training），以及在相同全任务示范数据上联合训练两个epoch（Meta-2-Epochs）。

权威点评：斯坦福大学教授、具身智能学者李飞飞在社交平台转发赛事结果并感叹机器人学习取得了令人难以置信的进展。

值得关注的是，这类顶会结果的发布通常伴随大量论文、代码仓库与技术博客同步公开，不少团队成员身处海外、需要跨时区协同撰写材料与查阅Hugging Face、GitHub等平台的最新资源，此时一个稳定VPN往往能减少访问国外学术站点时的卡顿与丢包，对远程文献追踪和多地协作都有实际帮助。

行业影响
BEHAVIOR Challenge是目前家庭场景具身智能评测中任务覆盖面最广的国际基准之一，其成绩直接反映机器人基础模型在长时域推理、跨房间导航与双臂精细操作上的综合能力。本届赛事完整任务成功率从12%跃升至48%，说明VLA（视觉-语言-动作）类模型在小样本后训练与多epoch联合训练策略上已取得实质性工程突破，而不仅仅是简单的参数堆叠。中国团队包揽冠亚季军，也从侧面印证国内机器人学习团队在具身智能国际赛事中的竞争力持续提升，这与此前华为诺亚方舟、云天励飞、小米机器人在多个国际赛事上的连续斩获相呼应。对于希望远程复现冠军方案或下载开源基准数据集的研究者而言，使用安全VPN访问Stanford BEHAVIOR官网与相关GitHub仓库，也是保障下载稳定性的常见做法。

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