首個頂會龍蝦比賽來了！不拼數據，不拼算力，只拼創意！

OpenClaw火爆全網，在具身場景下也有PhysClaw*登場……現在，極佳視界牽頭，聯合港大、北大、上交、RoboChallenge、Dexmal、地平線等多家單位在CVPR舉辦的GigaBrain Challenge 2026正式開啟“龍蝦”賽道！只要你有好點子，Demo+報告就能參賽，贏取豐厚大獎！

除了比賽，GigaBrain Challenge還接收論文投稿，主題包括但不限于具身VLA、強化學習、世界模型等，中稿的論文將收錄在CVPR Proceeding，并評選Best Paper。

比賽官網：https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/

投稿鏈接：https://openreview.net/group?id=thecvf.com/CVPR/2026/Workshop/GigaBrain_Challenge#tab-your-consoles。

一、 龍蝦風暴，席卷具身智能！

最近， OpenClaw 在AI圈徹底火了！這個以“龍蝦”為精神圖騰的開源項目，不僅在Agent領域大殺四方，更是一路火到了具身智能的最前沿。

在這股“龍蝦熱潮”中，我們也看到了各種腦洞大開的硬核應用，例如極佳視界的PhysClaw *利用OpenClaw實現了物理AI模型的持續學習。

PhysClaw*想要解決的痛點問題是：現在物理世界AI模型（例如VLA）在現實世界交互時，很難獲取稠密且準確的reward信號。PhysClaw*借助于Agent的能力，通過簡單的Chat高效轉化為稠密且準確的物理世界AI模型的強化學習信號，來提升理世界AI模型的性能。

PhysClaw*把機器人本體OS、policy model、value model、world model都設計為Claw的Node節點，更加user-friendly。

然而，這僅僅是開始。OpenClaw與具身智能的結合還有 無限的可探索空間 ！在這個充滿未知的領域，也許下一個顛覆性的idea，就出自你手。

PhysClaw*項目主頁：https://gigaai-research.github.io/PhysClaw/

PhysClaw*代碼倉庫：GitHub – GigaAI-research/PhysClaw: PhysClaw*: Physical Continual Learning Agent Workflow

二、GigaBrain Challenge @ CVPR 2026

為了挖掘更多關于“龍蝦”的奇思妙想，極佳視界在CVPR 2026 Workshop 的 GigaBrain Challenge中，特別設立了全球首個“龍蝦比賽”！這一次，比賽打破常規，拒絕內卷：

?不拼數據 ：你不需要擁有百萬級的私有數據集。

?不拼算力 ：你不需要幾千張H100來訓練大模型。

?只拼創意 ：尋找的是最獨特的視角、最巧妙的實現、最驚艷的Demo！

只要你的Demo足夠酷、技術報告足夠硬核，你就是GigaBrain Challenge要找的“龍蝦之王”！

賽程與參與方式

GigaBrain Challenge@CVPR 2026設置四條賽道，其中“龍蝦”賽道（PhysClaw* Track）比賽門檻極度友好，專注于你的靈感與工程實現能力。

比賽火熱進行中，比賽指南：https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/physclaw.html。

提交內容:

a.精彩Demo演示 （視頻形式，秀出你的操作）

b.對應的技術報告 （解釋你的實現原理與創新點）

此外，GigaBrain Challenge還設置三條賽道，從“可控仿真”到“真實世界”，從“能力提升”到“評測范式”，系統推進具身技術落地：

?Track 1｜RoboTwin Track：仿真VLA能力評測

評估仿真環境下的 VLA 性能。面向多樣化、長時程、復雜任務，考察模型在可控環境中的泛化與穩定執行能力。

我們提供了比賽數據和詳細的比賽step-by-step指南：
https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/robotwin.html。

?Track 2｜GigaWorld Track：World Model as VLA Evaluator

評估World Model作為 VLA Evaluator 的能力。探索用世界模型更一致、更可擴展地評估VLA策略與行為質量，為后續訓練與迭代提供可靠反饋信號。

我們提供了比賽數據、baseline code和詳細的比賽step-by-step指南：
https://gigaai-research.github.io/GigaBrain-Challenge-2026/guide/world-model.html。

?Track 3｜RoboChallenge Track：真機VLA能力評測

評估真機/真實世界中的VLA性能。面向更復雜的真實噪聲、執行誤差與環境變化，檢驗模型的魯棒性與落地能力。

比賽4月15日正式啟動，敬請期待！

獎項設置

我們為獲獎團隊準備了豐厚的大獎！

?優勝者證書

?Best Paper Award

?現金大獎

?CVPR Workshop展示機會

還在等什么？ 不要讓算力和數據限制了你的想象力。帶上你的OpenClaw，來CVPR 2026，向世界展示你的腦洞！