高品質 Physical AI 數據集：開啟機器人「感知-決策-動作」閉環的鑰匙

在 AI 從虛擬數位世界邁向真實物理環境的過程中，Physical AI（物理人工智慧，亦稱具身智能） 正成為下一代 AI 發展的核心路徑。然而，目前的機器人模型在複雜場景中的泛化能力與適應性，仍受限於高品質、多模態互動數據的嚴重匱乏。

Physical AI 要實現突破，關鍵在於建立能完整覆蓋「感知－決策－動作」閉環的訓練數據。本期「Appen 數據集月度精選」聚焦兩大 Physical AI 核心資料集，協助全球頂尖機器人研發團隊攻克三大技術瓶頸：跨模態資訊融合、動態環境適應，以及從示範到自主的技能遷移。

數據：Physical AI 發展的核心瓶頸

Physical AI 的資料價值不僅在於數據規模，更取決於它能否支撐機器人在真實物理世界中具備「通用人工智慧（AGI）」的處理能力。具體而言，高品質數據具備以下三大層面的戰略價值：

促進通用智能的形成

透過整合視覺、觸覺、力覺等多模態互動訊號，Physical AI 資料集能協助機器人理解動態環境與物體狀態的微小變化，為「類人智慧」的演化奠定物理基礎。

強化環境理解與適應性

不同於傳統的靜態影像數據，Physical AI 數據捕捉了機器人與環境間的「即時互動回饋」，使其能精準感知並適應複雜、非結構化的真實場景。

支援任務遷移與泛化

涵蓋家務、工業、服務等多領域的標準化資料集，能有效推動模型從「單一任務」擴展至更具彈性的「通用任務」，加速機器人在不同場景的商用落地。

Physical AI 數據的品質分層

目前市場上用於 Physical AI 的數據依品質與取得難度，大致可分為三個層級：

第一層：網路爬取的人體動作影片

優點： 數據量極大、取得成本低。

缺點： 品質參差不齊，缺乏精準標註與真實物理交互資訊（如力道）。

第二層：專門採集的人類動作影片

優點： 數據品質提升、動作清晰且可控性高。

缺點： 仍缺乏真實的觸覺/力覺回饋，以及多模態同步資訊。

第三層：機械臂遙操作（Teleoperation）數據

優點： 品質最高。完整記錄交互過程中的力覺、軌跡與視覺訊號。

地位： 對於機器人的模仿學習（Imitation Learning）與策略訓練具有不可替代的價值，是目前頂尖實驗室的首選。

為了解決高品質數據稀缺的挑戰，Appen 精選了兩大 Physical AI 資料集，分別從「高精度控制」與「人類行為理解」兩個維度，為機器人模型訓練提供最強大的底座。

Appen 1000 小時實採機械臂遙操作數據集

Appen 打造的 1000 小時實採機械臂遙操作數據集，完整收錄了橫跨日常生活、醫療輔助、基礎工業操作與照護陪伴等多種類型的通用任務。數據以 MCAP、HDF5、LeRobot 等主流格式提供，確保開發者能直接導入模型訓練。

數據集核心優勢

• 任務通用性： 涵蓋生活、醫療、工業與照護等跨場景互動，提升模型的通用化能力。

• 場景多樣性： 收錄多種真實環境，確保模型在非實驗室環境下也能優異泛化。

多模態同步記錄：

• 高保真視覺（High-Fidelity Vision）

• 本體感知（Proprioception）： 關節位置、扭矩、施力、速度。

• 觸覺回饋（Tactile Feedback）： 精準的力覺數據。

• 控制訊號： 操作者的即時控制指令。

• 完整任務上下文： 提供精確的動作標籤與任務流程資訊，幫助模型學習人類的意圖邏輯。

適用模型訓練方向

這套數據集專為以下前沿技術設計：

• 模仿學習（Imitation Learning） 與 行為複製（Behavior Cloning）

• 強化學習（Reinforcement Learning） 的預訓練

• 通用機器人模型（Generalist Robot Models）

• Physical AI 與 AGI for Robotics 研究

關於 Appen

Appen 提供超過 800 款現成數據集，涵蓋近 10 萬小時的音訊、超過 50 萬張影像，以及上億字/詞的文本數據，支援 80 多種語言與方言。針對 Physical AI 領域，我們持續開發高品質的機器人示範數據，協助全球企業在 AI 部署上取得領先。

• 專家團隊： 提供大規模、高品質的客製化數據供給。

• 快速部署： 低成本、高效率地導入現成數據集。

• 全面支援： 涵蓋視覺、語音、文本及傳感器等所有數據型態。