RoboMIND下载量破5000万次 训练数据向实际应用转化仍存挑战 原创

产联社编辑 | 开蓉蓉

图片由AI生成

【产联社】具身智能训练数据加快开放，数据规模与实际应用能力之间仍存在转化挑战。10月26日，北京人形机器人创新中心（以下简称“北京人形”）披露，其开源数据集RoboMIND全球累计下载量突破5000万次，最近1000万次下载仅用18天。

该数据集已开放超过40万条双臂操作轨迹，覆盖700余项实际任务，涉及双臂协调、移动操作、灵巧手及触觉感知等能力。

与能够利用互联网文本进行预训练的语言模型不同，机器人需要通过操作数据学习物体、动作与环境之间的关系。随着具身智能模型研发推进，训练数据的采集成本、质量及跨平台复用能力，正成为影响产业发展的重要因素。

开源数据集下载加速

RoboMIND由北京人形与北京大学计算机学院联合推出，主要通过真实机器人遥操作等方式采集动作轨迹，为机器人模型训练和评测提供数据基础。

据北京人形披露，RoboMIND累计下载量达到首个1000万次耗时223天，第二个1000万次耗时39天，最近1000万次缩短至18天。

RoboMIND相关研究最早于2024年12月公开。官方文档显示，初始V1.0版本包含约5.5万条操作轨迹、279项任务，后续V1.1及V1.2版本扩展至约10.7万条轨迹、479项任务。2025年12月，系列数据集进一步开放，此后持续扩容，至此次披露时已达到40万条以上轨迹、700余项任务。

图：RoboMIND数据集涵盖不同机器人本体及操作任务

来源：RoboMIND研究论文

北京人形还在扩大实体数据采集能力。据公开信息，其数据基地占地近6000平方米，覆盖家居、商超、工业、医药等30余个场景，配备40种不同构型、180余台机器人及100余台无本体采集设备。

企业披露，该基地年数据产能可达18万小时，已对外交付近3万小时高质量数据。前者为生产能力，后者为累计交付量，两者并非同一统计口径。

需要注意的是，5000万次属于企业公布的累计下载次数，并不等同于独立开发者数量或实际训练使用规模，也不能直接证明机器人模型性能提升。

训练数据仍面临成本约束

传统工业机器人通常围绕固定工位和任务进行编程，环境或操作要求变化后往往需要调整程序。具身智能模型则尝试通过大量操作示范，提高机器人对不同任务的适应能力。

但机器人训练数据的获取成本较高。真实机器人遥操作能够记录关节状态、动作轨迹和环境反馈，与实际执行条件较为接近，却需要设备和人工投入。

行业也在探索第一人称视频、通用操作接口及仿真数据等方式。第一人称视频更容易扩大采集规模，但需要解决人类动作与机器人结构之间的映射问题；仿真数据可以支持大量虚拟训练，却可能受到真实环境差异的限制。

RoboMIND尝试统一组织不同机器人本体和任务数据，并纳入部分失败操作案例，为模型训练和评测提供更多样本。不过，不同机器人在关节结构、自由度及传感器配置上存在差异，一种机器人获得的操作能力未必能够直接迁移到另一种机器人。

因此，数据规模之外，任务多样性、数据质量和跨平台复用能力同样重要。

规模应用仍依赖数据闭环

随着数据集持续开放，具身智能产业正尝试建立从真实任务执行、数据采集、模型训练到重新部署的反馈机制。

这一数据闭环能够让机器人在工厂、仓储等场景中积累操作数据，再用于改善模型，并通过实际部署检验训练效果。但其运行需要稳定的应用场景、足够的设备规模及持续的数据处理能力。

据北京人形10月26日披露，其数据基地已建立覆盖采集、清洗、质检、标注、模型训练、真机评测及部署反馈的工具链。企业此前推出的“具身天工”机器人平台和“慧思开物”通用具身智能平台，也分别面向硬件开发和应用能力建设。

不过，数据采集和训练流程形成连接，并不意味着机器人已具备成熟的自主作业能力。测试环境中的抓取、搬运等任务，还需要在实际生产条件下验证稳定性。

连续工作时间、任务成功率、异常处理能力和跨机器人迁移效率，仍是衡量具身智能实际应用价值的重要指标。

RoboMIND累计下载量突破5000万次，反映出具身智能数据资源的开放和传播正在加快。但从数据获取到模型能力提升，再到规模化部署，仍需持续的技术验证和场景积累。

信息来源说明：北京人形机器人创新中心2026年10月26日公开信息；北京市科委、北京经开区公开资料；RoboMIND官方论文及开源文档；相关公开报道。

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