一套符合通用標(biāo)準(zhǔn)、由模型驗(yàn)證有效且具備通用性的數(shù)據(jù)集，已成為當(dāng)前具身智能行業(yè)最大的剛需。

　　自1950年由艾倫·圖靈提出具身智能概念以來，經(jīng)過70多年的探索實(shí)踐，具身智能已經(jīng)逐步走近人類生產(chǎn)生活的方方面面。作為具身智能的重要載體，具身智能機(jī)器人賽道今年異?；鸨?，受到學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資本以及各國政府的廣泛關(guān)注與支持。

　　正如ChatGPT需要海量文本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一樣，高質(zhì)量、多樣化數(shù)據(jù)集是實(shí)現(xiàn)具身智能快速突破和具身機(jī)器人快速落地應(yīng)用的關(guān)鍵。優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集能夠加速具身智能模型的訓(xùn)練與部署，幫助其控制各種類型的機(jī)器人遵循不同的指令，對(duì)復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行基本推理，并有效地完成這些任務(wù)。

　　但不同于大語言模型可以使用互聯(lián)網(wǎng)海量信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機(jī)器人所用的具身智能模型并無現(xiàn)成數(shù)據(jù)可供直接使用。一套符合通用標(biāo)準(zhǔn)、由模型驗(yàn)證有效且具備通用性的數(shù)據(jù)集，已成為當(dāng)前具身智能行業(yè)最大的剛需。

　　2024年12月27日，國家地方共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心（以下簡稱“創(chuàng)新中心”）與北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院聯(lián)合推出了一個(gè)大規(guī)模多構(gòu)型具身智能數(shù)據(jù)集和Benchmark——RoboMIND，基于成型標(biāo)準(zhǔn)采集，經(jīng)多個(gè)模型訓(xùn)練驗(yàn)證有效，支持多本體多任務(wù)并具備通用性，充分解決了目前全球開源數(shù)據(jù)集，量大但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、通用性復(fù)用性差、部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)測(cè)效果不理想等問題，有效滿足復(fù)雜場(chǎng)景具身智能高效率和針對(duì)性的訓(xùn)練。

　　適用于多平臺(tái)、多場(chǎng)景、多技能的數(shù)據(jù)集價(jià)值更大

　　當(dāng)前具身智能本體形態(tài)多種多樣，應(yīng)用場(chǎng)景千差萬別，對(duì)于具身智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求也更為多元。目前業(yè)內(nèi)仍有部分?jǐn)?shù)據(jù)集主要聚焦在特定機(jī)器人、特定場(chǎng)景和特定技能等方面，在整體通用性上有待提升。

　　創(chuàng)新中心發(fā)布的RoboMind數(shù)據(jù)集，采用了包括含單臂機(jī)器人、雙臂機(jī)器人、人形機(jī)器人，手臂末端使用夾爪或者靈巧手等多種形態(tài)的機(jī)器人本體進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包含了涉及279項(xiàng)不同的任務(wù)多類場(chǎng)景，涵蓋了高達(dá)61種不同的物體，覆蓋了家居、廚房、工廠、辦公、零售等大部分生活服務(wù)場(chǎng)景，對(duì)科研突破和場(chǎng)景應(yīng)用均十分友好。創(chuàng)新中心持續(xù)采集長程復(fù)雜任務(wù)，目前已經(jīng)積累數(shù)十萬條高質(zhì)量數(shù)據(jù)，以真機(jī)數(shù)據(jù)為主，配以仿真遙操作數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)質(zhì)量與使用價(jià)值上，一條數(shù)據(jù)等同于目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的多條存量數(shù)據(jù)。創(chuàng)新中心計(jì)劃首批開源10萬條，后續(xù)逐步釋放，涵蓋更多機(jī)器人本體和場(chǎng)景任務(wù)。

　　據(jù)谷歌Open X-Embodiment公開資料顯示，其數(shù)據(jù)集匯集了來自各個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，整合了70余個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)集，合計(jì)百萬量級(jí)數(shù)據(jù)片段，涵蓋了從單臂機(jī)器人到雙臂機(jī)器人，再到四足機(jī)器人等多種不同形態(tài)的機(jī)器人。值得一提的是，雖然OpenX發(fā)布數(shù)據(jù)集高達(dá)百萬條量級(jí)，但是大小只有3TB左右，且數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性差，真正可用的有效數(shù)據(jù)不足一半。此外，其實(shí)測(cè)效果較差，在其官方的小參數(shù)量模型（RT-1 35M）上，甚至不如原版RT-1的13萬條數(shù)據(jù)訓(xùn)練的效果。創(chuàng)新中心本次發(fā)布的數(shù)據(jù)集大小是20TB，并且保證了所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一可用，在benchmark測(cè)試中大小模型已跑通了數(shù)據(jù)集中涵蓋的所有機(jī)器人本體。

　　多款模型驗(yàn)證有效，具身智能數(shù)據(jù)集邁入下一個(gè)階段

　　當(dāng)前市場(chǎng)上已有多家機(jī)構(gòu)開源具身智能數(shù)據(jù)集，但由于是多個(gè)數(shù)據(jù)集整合，存在一定數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需要進(jìn)行大量的二次調(diào)試、整合，難以有效滿足復(fù)雜場(chǎng)景具身智能高效率和針對(duì)性的訓(xùn)練等問題，并且基于開源的數(shù)據(jù)集測(cè)試訓(xùn)練效果也不盡相同。經(jīng)過驗(yàn)證后“能用”、“好用”的高質(zhì)量具身智能數(shù)據(jù)集成為了行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，也是許多高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)重點(diǎn)攻克的難題。

　　創(chuàng)新中心發(fā)布的RoboMIND，已在主流單任務(wù)模仿學(xué)習(xí)模型（如ACT、BAKU）和具身多模態(tài)大模型（如OpenVLA、RDT-1B）進(jìn)行了評(píng)測(cè)，經(jīng)多本體和多任務(wù)的系統(tǒng)評(píng)測(cè)，證明RoboMIND數(shù)據(jù)集有效提升了模仿學(xué)習(xí)模型在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下任務(wù)的成功率，率先進(jìn)入了數(shù)據(jù)集使用的下一個(gè)階段。

　　行業(yè)引領(lǐng)者，創(chuàng)新中心打造國內(nèi)首個(gè)具身智能數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)

　　具身智能數(shù)據(jù)采集需要投入大量時(shí)間和資源進(jìn)行機(jī)器人操作實(shí)踐或者仿真模擬，來收集視覺、觸覺、力覺、運(yùn)動(dòng)軌跡以及機(jī)器人本體狀態(tài)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。目前業(yè)內(nèi)發(fā)布的數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)不一，存在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)通用性復(fù)用性差、部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)測(cè)效果不理想等問題。

　　今年11月，作為行業(yè)的引領(lǐng)者，國家地方共建具身智能機(jī)器人創(chuàng)新中心牽頭立項(xiàng)《人工智能 具身智能 數(shù)據(jù)采集規(guī)范》工信部行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，這是國內(nèi)第一個(gè)具身智能數(shù)據(jù)集的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范了具身智能數(shù)據(jù)集采集的格式，使不同公司采集的數(shù)據(jù)可以互相共享開源，能夠加速模型“涌現(xiàn)”。創(chuàng)新中心未來還將設(shè)計(jì)一系列數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)，為模型泛化保駕護(hù)航。

　　在12月的具身智能創(chuàng)新發(fā)展研討會(huì)上，創(chuàng)新中心正式發(fā)布了《具身智能標(biāo)準(zhǔn)化研究報(bào)告》、《具身智能數(shù)據(jù)集及評(píng)測(cè)研究報(bào)告》（即RoboMIND）兩項(xiàng)重磅報(bào)告，為行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)據(jù)集建設(shè)提供指引。具身智能數(shù)據(jù)集采集標(biāo)準(zhǔn)的建立將進(jìn)一步明確具身智能數(shù)據(jù)要求及質(zhì)量等，從而加速具身智能行業(yè)的良性發(fā)展。

　　作為訓(xùn)練具身智能大模型的重要原料，數(shù)據(jù)集采集是否符合標(biāo)準(zhǔn)、在訓(xùn)練上是否“能用”、“好用”，是否能更有效支持模型泛化，已經(jīng)成為機(jī)器人變“聰明”的關(guān)鍵。本次創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)集的開放和benchmark的發(fā)布，在標(biāo)準(zhǔn)化、有效性和通用性方面均給出了令人矚目的突破性結(jié)果，并為此后行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集采集打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。具身智能行業(yè)有望以此為開端，在2025年實(shí)現(xiàn)更多的落地應(yīng)用。