新火種
2025-01-14 
「源神」稚暉君又雙叒叕開源，這一次機器人直接進入人類生活
近期開源的 Deepseek V3，讓國產 MoE 大模型在全球圈粉無數，一躍成為中國 AI 圈的頂流擔當。
而作為中國具身智能的領軍企業，智元也在2024年底放了個大招，攜手上海人工智能實驗室等單位重磅開源了AgiBot World，具身智能領域也迎來了「ImageNet」時刻！
AgiBot World（智元世界）—— 一個匯集百萬真實機器人數據的開源數據集。在這個具身數據的世界里，機器人不再只是進行簡單的桌面任務，而是全方位融入我們的日常生活。機器人和人類和諧相處世界的大幕，正在徐徐拉開。
2024，哪個場景最符合你對未來機器人的想象？
作你的「家務管家」，洗衣、做飯都交給它？
還是化身「打工人」在超市揀貨、收銀、整理貨架？
亦或是工廠里的「永動機」，搬運、打包，不斷電不下班？
這些「科幻片」里的場景已經在路上了！
歡迎來到 AgiBot World，一個匯集百萬真實機器人數據的開源數據集。具身應用，數據先行，作為具身領域的 ImageNet，智元世界有望成為引領我們進入具身智能新時代的「通關密碼」，讓機器人的世界更加真實，從此告別「NPC」人生！
是的，你沒看錯，加持了 AgiBot World 的百萬真機數據，機器人的控制已經如此精細。現在就能在你家客廳優雅地插花了。
整套動作行云流水，用金屬制的機械手抓取，嬌嫩的花材也完好無損。
刷馬桶這事，等到機器人「出師」后也能放心交給他，再也不用全家抽簽確定誰去刷了。
具身智能領域的 ImageNet 何時到來？
Open X-Embodiment, ICRA 2024
谷歌 DeepMind 通過整合來自 22 種不同本體機器人的數據構建了 Open X-Embodiment數據集，但大部分數據缺乏統一標準化的采集流程，且許多機器人構型已經過時，數據質量格式參差不齊，在機器人策略學習的過程中甚至會帶來副作用。
為實現規范化的數據采集，來自斯坦福、伯克利、谷歌等構建了 DROID 數據集，盡管涵蓋了相對豐富的場景與技能，然而作者團隊在后續研究中指出 DROID 存在大量低質量數據，從而給機器人的學習過程造成「困惑」。
一些具身大模型初創公司基于自采集的大規模高質量雙臂機器人數據訓練的模型展現出了整理、分揀、洗衣等執行復雜動作的能力，這進一步印證了高質量數據在當前具身智能領域研究階段的重要性，但相關數據集目前僅在公司內部使用，并未開源。
AgiBot World
讓高質量機器人數據觸手可及
為了進一步推動通用具身智能領域研究進展，讓高質量機器人數據觸手可及，作為上海模塑申城語料普惠計劃中的一份子，智元機器人攜手上海人工智能實驗室、國家地方共建人形機器人創新中心以及上海庫帕思，重磅發布全球首個基于全域真實場景、全能硬件平臺、全程質量把控的百萬真機數據集開源項目 AgiBot World。
這一里程碑式的開源項目，旨在構建國際領先的開源技術底座，標志著具身智能領域 「ImageNet 時刻」已到來。
通過匯聚頂尖資源與技術力量，各方將共同推動具身智能發展新范式，加速人類邁向通用人工智能的新時代，在全球范圍內奠定中國在這一前沿領域的領導地位。
AgiBot World 是全球首個基于全域真實場景、全能硬件平臺、全程質量把控的大規模機器人數據集。
相比于 Google 開源的 Open X-Embodiment 數據集，AgiBot World 的長程數據規模高出 10 倍，場景范圍覆蓋面擴大 100 倍，數據質量從實驗室級上升到工業級標準。
多樣任務，十八般武藝樣樣精通
插內存條的過程需要毫米級精細控制，稍有不慎可能導致設備損壞，如神經纖維般靈敏的末端觸覺傳感器助力機器人精準對接。
飯后勺筷碗盤層層堆疊在洗碗池中，在這條數據中，機器人將雜亂的餐具一一準確無誤地整理至洗碗機相應卡槽中，整理洗碗機的操作流程長、動作繁瑣。
熨衣服是個「精細活兒」，只見機器人雙手協作，一只手穩穩抓住襯衫的一角，另一只手精準控制掛燙機與衣物的距離，細致地熨燙每一道褶皺，讓衣物煥發平整光澤。
對于大件物體搬運，單機器人難以完成。兩個機器人分工協作，可以分擔重量，也能實時調整位置與角度，以確保物體搬運過程中穩定安全。
AgiBot World 數據集收錄了八十余種日常生活中的多樣化技能，從抓取、放置、推、拉等基礎操作，到攪拌、折疊、熨燙等精細長程、雙臂協同復雜交互，幾乎涵蓋了日常生活所需的絕大多數動作需求。
全域場景，上得廳堂下得廚房
AgiBot World 誕生于智元自建的大規模數據采集工廠與應用實驗基地，空間總面積超過 4000 平方米，包含 3000 多種真實物品，真實復刻了家居、餐飲、工業、商超和辦公五大核心場景。
全面覆蓋了機器人在生產、生活中的典型應用需求，為機器人提供了一個高度真實的生產生活環境。
通過多場景的高度還原與任務設計，AgiBot World 為機器人研發和測試構建了實現具身智能的必要條件。
家居場景再現真實住宅布局，包括臥室、客廳、廚房、衛生間等核心空間，可以實現家務清潔、物品整理和廚房任務等
超市場景高度還原超市貨架布局與收銀區設計，包含生鮮、日用、冷凍等多個品類區域，可以模擬物品上架、貨物盤點、顧客引導、無人結算等
餐廳場景實現智能服務體驗，模擬前廳、后廚與用餐區域，包括點餐臺、備餐區、餐桌等，可以實現餐廳服務（點餐、上菜、清理餐桌）、食材傳遞、后廚協作等
工業場景模擬分揀與物流自動化，復刻工業倉庫與生產線，包括分揀系統、打包設備、傳輸帶等，可以實現物料分揀、包裝打包、物流搬運等
客廳、書房、餐廳、衛生間、廚房和工廠等都是機器人大顯身手的舞臺。
在客廳，它可以使用工具工具給地面來個全面大掃除，碎屑、灰塵和液體都「無處可逃」。
電視機表面容易積灰，交給機器人吧！它可以精確控制撣子撣灰，或者用軟布來清理桌面的污垢，同時避免劃傷表面。
廚房也可以交給機器人承包了。給它食材和配方，分分鐘就能給你變出一盤精致沙拉，切菜、拌料、裝盤全都會，也可以控制清潔工具對瓶內外進行刷洗。
瓶子臟了？碗要洗？躺平吧，這些都交給它們！
在超市，機器人可以精準控制掃碼搶掃描、結算貨物，還附贈裝袋一條龍服務。
在工廠，機器人在流水線上利用機械臂精準控制將物品放入指定的包裝盒中，實現物品自動打包。
AgiBot World 包含超過 100 種真實場景，按家居（40%）、餐飲（20%）、工業（20%）、商超（10%）和辦公（10%）進行分布。
此外，80% 的任務為長程任務，時長集中在 60s-150s 之間，且涵蓋多個原子技能，是 DROID 和 OpenX-Embodiment 工作的 5 倍。該數據集包含了 3000 多種物品，基本涵蓋了這五大場景，并且仍在不斷擴展和豐富中。
場景和任務分布
各個場景物品分類
數據集時長分布
全能硬件，沒有金剛鉆難攬瓷器活
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