总奖池高达 10 万美元，所有参赛队伍均有机会获得 1500 美元旅行补助。
赛事官网
opendrivelab.com/challenge2025/
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赛事特色
· 多样性
我们欢迎并且致力于推动来自不同国家、机构、种族、宗教、肤色、年龄的参赛者参与比赛。在相关活动组织成员的构成上，我们同样凸出了“多样性”这一特色，相关人员均来自学术界和工业界的多元化研究人员，并涵盖不同的背景、地区、性别和年龄。
· 连续性
2025 年，我们并不把视野局限于某一特定会议，而将在整个年度开展相关活动。部分活动日程如下所示：
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CVPR 2025 Workshop (第三届具身智能研讨会 - Embodied Intelligence for Autonomous Systems on the Horizon) -
CVPR 2025 Tutorial (Robotics 101: An Odyssey from A Vision Perspective) -
RSS 2025 Workshop (端到端具身智能研讨会)
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ICCV 2025 Workshop (第二届三维空间理解研讨会) -
IROS 2025 Competition (AgiBot World Challenge) -
2025 年度国内线下活动（第三届具身智能论坛暨挑战赛分享会，十月 深圳）
· 友好性
为了方便参赛者亲临现场，我们还将为参赛者团队提供高达1500 美元的旅行津贴。对于取得优异成绩的参赛者，我们将为其准备超过 15,000 美元（创新奖 + 冠军）的丰厚奖金。
比赛报名链接（Google Form）
具身智能世界模型赛道 by 1X
现有决策算法在遇到复杂或者没见过的场景时依旧容易失败，而世界模型旨在根据智能体的行为预测、模拟现实世界的演变，可以通过提前想象决策结果提高容错率。其在解决通用仿真和评估问题上具备不俗的潜力，进而增强智能体在各类场景中的可靠性。为了加速具身世界模型的研究，我们与 1X 合作举办世界模型赛道。参赛者需要开发一个人形机器人世界模型，使该模型能够基于过去的观测与行为，准确、高效地模拟未来的环境状态。
• 比赛开始：3月10号
• CVPR阶段截止：5月10号
• ICCV阶段截止：9月10号
NAVSIM v2 端到端自动驾驶赛道
由于自动驾驶轨迹规划开环与闭环指标之间并未充分对齐，在离线真实数据上评价端到端自动驾驶模型仍然充满挑战。NAVSIM v2 框架旨在通过仿真度量来解决这一问题，其方法是使用短时序的小范围半闭环传感器仿真作为模型输入，并在简化的鸟瞰视角场景下进行指标评测。今年的赛道引入了响应式的背景交通参与者和逼真的全新合成视图输入，以更好地评估模型的鲁棒性与泛化能力，进一步缩小端到端自动驾驶开环与闭环指标的差距。
在2024年的 NAVSIM v1 端到端自动驾驶赛道上，有来自中国、美国、德国、韩国等 13 个国家的共 143 支队伍参加。最终，由来自美国 NVIDIA 的队伍夺得冠军。
• 比赛开始：3月10号
• CVPR阶段截止：5月10号
• ICCV阶段截止：9月10号
AgiBot World 机器人操作赛道
在面对由低质量数据和受限感知能力所引发的挑战时，多数现有的机器人学习基准开始显现出局限性，这些基准通常集中于受控环境中的短时序任务。该赛道旨在全面评估并进一步提升装备有灵巧手和触觉传感器的机器人在具身智能领域的核心能力。通过多种多样的场景与任务，比赛探索机器人系统的指令理解、操作能力以及泛化能力。
• 比赛开始：3月底
• 线上阶段截止：9月15号
• IROS现场竞技：10月19-25号
过去几十年，具身智能系统，如机器人和自动驾驶汽车，得到了迅速发展。然而，此中仍然面临着诸多问题。当前研究者通过整合基础模型和利用大规模数据来开发更强大的具身系统，但其中的挑战性问题尚未得到完全解决。于本年度举办的第三届具身智能研讨会以 Embodied Intelligence for Autonomous Systems on the Horizon 为主题，旨在深入探讨潜在的解决方案，并讨论与这些方法相关的挑战和机遇。
网站
opendrivelab.com/cvpr2025/workshop/
演讲嘉宾
往届活动
第二届具身智能研讨会 CVPR 2024 活动现场
由于机器人领域需要跨多个学科的知识储备，涉足机器人的相关研究往往面临较高门槛。本次课程将以 Robotics 101: An Odyssey from A Vision Perspective 为主题，系统性地梳理机器人领域的完整知识版图，解析支撑机器人技术发展的核心原理，并深入探讨当前技术突破的关键节点、研究瓶颈以及未来探索的潜在路径。
网站
opendrivelab.com/cvpr2025/tutorial/
演讲嘉宾
将于近期公开，敬请关注。
