高品質具身智能數據集：開啟機器人「感知－決策－動作」閉環的關鍵

在 AI 從虛擬世界邁向真實物理環境的過程中，具身智能（Embodied Intelligence）正成為下一代人工智慧的重要方向。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、多模態互動數據的不足。

具身智能要突破瓶頸，關鍵在於建立能完整覆蓋「感知－決策－動作」閉環的訓練數據。文章聚焦兩大核心具身智能資料集，正協助全球領先的機器人團隊突破三大難題：

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。

1. 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，具身智能資料集能協助機器人理解動態環境與物體狀態的變化，為類人智慧的發展奠定基礎。

2. 強化環境理解與適應性：

不同於傳統靜態資料，具身智能資料能捕捉機器人與環境的即時互動回饋，使其能更精準地感知並適應複雜、非結構化的場景。

3. 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，可有效推動模型從單一任務擴展至更具泛化能力的通用任務，加速機器人在不同場景的落地應用。

目前，具身智能（Embodied AI）的數據依品質與取得方式，大致可分成三個層級：

1. 網路爬取的人體動作影片

• 數據量大、取得成本低

• 但品質不穩定

• 缺乏精準標註與真實物理交互資訊

2. 專門採集的人類動作影片

• 數據品質顯著提升、動作更清晰
• 可控性高

• 但通常仍缺乏真實的觸覺／力覺回饋，以及多模態同步資訊

3. 機械臂遙操作數據

• 數據品質最高
• 能完整記錄交互過程中的力覺、軌跡與視覺訊號
• 但採集成本高、產能有限
• 對技能模仿學習與策略訓練具有不可替代的價值

為解決上述挑戰，Appen 精選了兩大高品質的具身智能資料集，分別從「高精度控制」與「人類行為理解」兩個方向著力，為機器人模型訓練提供更完善的數據基礎。

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，完整收錄橫跨日常生活、簡化醫療流程、基礎工業操作與照護陪伴等多種類型的通用任務互動數據。

資料以 MCAP、HDF5、LeRobot 等主流格式提供，確保高相容性並方便模型訓練直接使用。

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，使模型更具通用化能力。
• 場景多樣性

• 收錄多種家庭／工業／醫療場景，使模型在真實世界能更好泛化。

• 多模態同步

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、力覺、觸覺回饋（Force & Tactile Feedback）、操作者控制訊號（Human Teleoperation Signals）

• 精細動作捕捉：捕捉微動作與細微交互，對於操作型技能學習特別關鍵。

• 完整任務上下文：提供動作標籤 、任務流程資訊與示範目標，有助於模型學習意圖與任務邏輯。

適用模型訓練方向

數據集完整支援：

• 模仿學習（Imitation Learning）

• 行為複製（Behavior Cloning）

• 強化學習（Reinforcement Learning）

• 具身智能模型（Embodied AI Models）

• 通用機器人（Generalist Robot Models / AGI for Robotics）

這套數據集致力於加速通用機器人在真實環境中的學習、推理與技能泛化，推動具身智能（Embodied AI）在生活場景、醫療與工業領域的落地應用突破。