近日，一場(chǎng)聚焦具身智能機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的頂級(jí)賽事——2025年第二屆中關(guān)村具身智能機(jī)器人應(yīng)用大賽圓滿收官。本次大賽以“具身引智、應(yīng)用未來(lái)”為核心主題，積極響應(yīng)“勞動(dòng)最光榮”的號(hào)召，經(jīng)過數(shù)月的精心籌備，吸引了來(lái)自知名高校、科研院所和創(chuàng)新型企業(yè)的150余支參賽隊(duì)伍踴躍參與。經(jīng)過激烈角逐，最終54支優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)脫穎而出，為具身智能技術(shù)的落地應(yīng)用樹立了行業(yè)標(biāo)桿。

此次大賽由北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會(huì)以及北京市經(jīng)濟(jì)和信息化局共同指導(dǎo)，中關(guān)村科學(xué)城管委會(huì)主辦，北京智源人工智能研究院、立德機(jī)器人平臺(tái)（機(jī)器人大講堂）承辦，中關(guān)村（海淀）具身智能創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園、中關(guān)村（海淀）國(guó)際機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園協(xié)辦。賽事旨在推動(dòng)具身智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用，培育能夠創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的新質(zhì)生產(chǎn)力。

具身智能模型能力挑戰(zhàn)賽作為大賽的核心賽道之一，分為具身大腦大模型能力挑戰(zhàn)賽與具身小腦模型能力突破挑戰(zhàn)賽。在大腦賽道中，基于RoboBrain2.0模型展開微調(diào)優(yōu)化與性能提升的較量。參賽團(tuán)隊(duì)圍繞空間理解、感知理解、預(yù)測(cè)推理、任務(wù)規(guī)劃等關(guān)鍵維度展開激烈比拼，眾多頂尖高校團(tuán)隊(duì)如清華、北大、中科大等紛紛參與其中，旨在推動(dòng)具身大腦模型不斷迭代升級(jí)，打造出更高效、精準(zhǔn)、聰明的具身“思考中樞”。

在決賽評(píng)測(cè)環(huán)節(jié)，Deepsick團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)尤為突出。該團(tuán)隊(duì)對(duì)RoboBrain2.0模型進(jìn)行優(yōu)化后，在空間推理類任務(wù)中的能力實(shí)現(xiàn)了約10%的全面提升，力壓眾多強(qiáng)勁對(duì)手，成功摘得大腦賽道一等獎(jiǎng)。

Deepsick團(tuán)隊(duì)由4人組成，規(guī)模雖小，但分工明確、配合默契，宛如一臺(tái)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的“數(shù)據(jù) - 模型”引擎。隊(duì)長(zhǎng)作為團(tuán)隊(duì)核心，負(fù)責(zé)制定遞進(jìn)式研究路線和實(shí)驗(yàn)策略，把控整體工程進(jìn)度與隊(duì)員分工。例如在備賽初期，隊(duì)長(zhǎng)就確定了先測(cè)試弱點(diǎn)、補(bǔ)齊短板，再進(jìn)行優(yōu)勢(shì)強(qiáng)化的路徑。三位隊(duì)員則各展所長(zhǎng)，一人專注于模型訓(xùn)練工程，將抽象的優(yōu)化思路轉(zhuǎn)化為可實(shí)施的代碼與訓(xùn)練流程；一人聚焦評(píng)測(cè)與反饋，通過搭建測(cè)試體系、采集模型表現(xiàn)數(shù)據(jù)等操作，精準(zhǔn)定位問題；還有一名替補(bǔ)隊(duì)員全程參與技術(shù)討論，隨時(shí)準(zhǔn)備補(bǔ)位，確保團(tuán)隊(duì)進(jìn)度不受意外影響。團(tuán)隊(duì)奪冠并非個(gè)人之功，而是得益于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹鞍l(fā)現(xiàn)問題 - 解決問題 - 訓(xùn)練迭代”閉環(huán)運(yùn)作模式。團(tuán)隊(duì)成員表示：“得獎(jiǎng)離不開大家集思廣益、團(tuán)結(jié)努力?！?/p>

具身智能與多模態(tài)大模型交叉領(lǐng)域?qū)儆谛屡d方向，缺乏成熟的可參考資料。從大賽啟動(dòng)到?jīng)Q賽結(jié)束，歷時(shí)半年，Deepsick團(tuán)隊(duì)在這期間如同“摸著石頭過河”，處于拓荒者的艱難處境。但團(tuán)隊(duì)并未氣餒，憑借系統(tǒng)的思維和高效的工程手段，通過不斷訓(xùn)練優(yōu)化模型性能，最終形成了弱項(xiàng)補(bǔ)齊、專項(xiàng)增強(qiáng)以及綜合提升的三階段路徑。

在第一階段弱項(xiàng)補(bǔ)齊中，團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷了從“摸透模型”到“對(duì)癥下藥”的過程。多數(shù)團(tuán)隊(duì)拿到模型后直接進(jìn)行優(yōu)化，容易掩蓋核心問題。而Deepsick團(tuán)隊(duì)首先對(duì)模型進(jìn)行“診斷”，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集中的異常，尋找導(dǎo)致模型表現(xiàn)異常的“污染源”，再搜尋清洗方法，避免做無(wú)用功。第二階段專項(xiàng)增強(qiáng)階段，團(tuán)隊(duì)深知數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)于數(shù)量的原理，相較于單純堆砌數(shù)據(jù)量，核心策略在于挖掘未曾見過的數(shù)據(jù)，通過“精細(xì)化”數(shù)據(jù)處理，獲得了更為顯著的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第三階段綜合提升階段，當(dāng)模型在專項(xiàng)任務(wù)上表現(xiàn)良好時(shí)，團(tuán)隊(duì)又面臨新挑戰(zhàn)：時(shí)間有限，如何在專項(xiàng)增強(qiáng)的同時(shí)防止模型遺忘、出現(xiàn)“偏科”問題。團(tuán)隊(duì)經(jīng)過深思熟慮，選擇了相對(duì)緊張時(shí)間而言較為激進(jìn)的混合策略，通過高效實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)，確定混合比例，明確數(shù)據(jù)分類與數(shù)量，使整體結(jié)果達(dá)到預(yù)期。