炸裂！简智开源1万小时真实家庭数据，95TB“超级燃料”引爆具身智能革命！

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10Kh RealOmni-Open 开源数据集：解锁具身智能的真实世界数据

当机器人学习如何与物理世界互动时，最珍贵的资源莫过于海量、真实的交互数据。简智机器人发布的 10Kh RealOmni-Open 数据集，正是为了解决这一核心难题而生。它不仅是当前已知规模最大的开源具身智能数据集，更以其卓越的真实性和多样性，为全球开发者和研究者打开了一扇通往更高级人工智能应用的大门。

核心亮点：为何这个数据集与众不同？

前所未有的规模与真实感

传统数据往往局限于实验室环境，而 10Kh RealOmni-Open 打破了这一壁垒。它汇集了超过 10,000 小时的原始数据，包含超过 100 万个任务片段，总存储容量高达 95TB。这些数据并非来自模拟场景，而是直接采集于 3000 多个真实家庭，涵盖了近万个不同的日常物品。这种基于真实生活的数据采集方式，赋予了模型强大的泛化能力，让它能从容应对千变万化的居家环境。

聚焦于实用的家居技能

数据集的设计并非漫无目的，而是精准聚焦于提升机器人的家庭服务能力。它覆盖了烹饪清洁、衣物折叠、杂物整理、系鞋带等 10 大核心生活场景，并细分出 30 多项关键技能。每一项技能都配备了大量多样化的执行样本，确保学习过程的深度和广度，有效避免了数据碎片化问题。

全方位的多模态信息融合

为了让机器人像人一样感知世界，10Kh RealOmni-Open 提供了丰富的多模态数据流。这包括：

高清视觉信息：1600×1296 分辨率下每秒 30 帧的流畅视频画面。

本体感知数据：6 轴 IMU 惯性测量单元记录的运动姿态。

精密触觉反馈：毫米级精度的触觉阵列数据，让机器人感知“触摸”。

精确运动轨迹：机械臂的关节运动轨迹与夹具开合距离，精度达到亚厘米级。

这些维度的数据共同为 AI 模型构建了一个全面、立体的学习环境。

专为复杂长程任务设计

生活中的任务大多是连续且复杂的。该数据集中 99.2% 的片段都涉及双手协同操作，单个任务时长的中位数达到了 210 秒。这意味着数据完整记录了从开始到结束的整个复杂流程，而非孤立的简单动作，这对于训练机器人进行连续规划和长时序决策至关重要。

谁将从这个数据集中受益？

10Kh RealOmni-Open 是一个开放的资源，它的价值辐射整个 AI 及机器人生态。对于具身智能领域的研究人员而言，这是一个探索前沿算法的理想试验田。机器人开发企业能够利用这些数据快速训练出更懂生活的服务机器人，加速产品落地。高校及科研机构的学生和学者可以借助它进行教学和研究，激发创新思维。即便是 AI 技术爱好者和相关领域的创业者，也能通过这个平台深入学习，并探索基于具身智能的新商业机会。

如何访问与使用？

该数据集遵循 CC-BY-SA-4.0 开源协议，允许商业用途，使用者仅需注明数据来源。开发者可以通过 Hugging Face 等主流平台便捷地下载和使用这份宝贵的资源。