行业背景与核心瓶颈 - 具身智能迈向真实世界应用的关键阶段，大规模、高质量、多平台兼容的机器人操作数据已成为制约技术突破的核心瓶颈 [2] - 双臂操作作为最贴近人类行为的“刚需”形态，正成为行业主流趋势，但相关数据因采集成本高昂与标注复杂而极度稀缺 [2] - 现有数据集普遍存在真实场景覆盖不足、任务单一、过度实验室化等问题，且大多仅适配特定或有限种类的机器人本体与构型，缺乏跨平台通用性 [2] 数据挑战与行业痛点 - 当前具身智能数据面临“标准缺失、质控薄弱、工具分散”三大核心痛点，严重制约行业发展 [3] - 标准缺失导致“数据孤岛”：不同机器人平台数据格式互不兼容，坐标系、量纲单位缺乏统一规范，元信息完整度参差，数据无法直接复用，预处理成本高昂 [6] - 质控薄弱造成数据质量堪忧：人工遥操作采集的数据常伴随丢帧、卡顿、花屏、噪点等记录缺陷，以及操作员动作过快/过慢、抖动等行为偏差，直接影响模型训练效果 [6] - 工具分散严重抬高研发门槛：数据采集、处理、标注、管理等环节工具链分散独立，导致研发流程割裂、效率低下，难以实现规模化高效产出 [6] RoboCOIN数据集核心优势 - 由北京智源人工智能研究院牵头，联合蚂蚁天玑实验室、银河通用、乐聚等产业先锋及清华大学、斯坦福等顶尖学术力量共同打造发布 [2] - 是全球“本体数最多、标注最精细、使用最便捷”的高质量双臂机器人真机数据集 [2] - 涵盖15款异构机器人平台，包括双臂机械臂、半人形和全人形机器人，涉及夹爪与灵巧手两类末端执行器 [5] - 覆盖16类现实环境（家庭、办公室、工厂等），包含432种物体（刚性、铰接、可变形）和36种双臂操作技能，构建了从简单到复杂的渐进式任务体系 [7] - 通过人类遥操作采集超过18万条真实轨迹，每条均配备多视角图像、关节状态、末端位姿，并严格对齐时间戳，统一坐标系和量纲，确保数据物理一致性与语义完整性 [8][9] - 与现有主流数据集相比，在双臂（Dual Arm）数据规模、任务多样性及标注层级方面具有显著优势 [9] 首创“能力金字塔”标注体系 - 首次提出“层级能力金字塔”，实现从宏观任务理解到微观动作控制的全栈式标注 [9] - 轨迹层：描述整体场景、物体属性（颜色、材质、形状等），支持全局规划 [17] - 片段层：将任务分解为可执行子步骤（如“右手抓篮子”“左手放桃子”），支持时序推理与错误恢复 [17] - 帧层：逐帧标注运动状态（速度、加速度、夹爪开合），支撑精准闭环控制 [17] - 该多分辨率标注体系提升了数据的信息密度和教学价值，使模型能同时学习“做什么”“怎么做”和“如何做准”，从而增强泛化能力、训练效率与系统可解释性 [10] CoRobot软件框架 - 为系统性解决数据挑战，智源研究院研发了“面向异构本体、规范操作流程、提高研发效率”的具身数据软件框架CoRobot，作为构建RoboCOIN数据集的技术基座 [4] - 框架包含三大核心组件，旨在实现“定标准、保质量、提效率” [4][12] - RTML：首创机器人轨迹标记语言，通过YAML定义运动约束（速度、加速度、工作空间等），自动评估并过滤低质量轨迹，显著提升数据可靠性 [13] - 自动化标注工具链：融合视觉语言模型与规则引擎，实现场景描述、子任务分割、运动语义标签的半自动标注，大幅降低人工成本 [14] - 统一多本体管理平台：基于LeRobot扩展，支持跨平台控制、原子化存储、按需组合下载，调用数据集使用工具链只需一行代码“pip install robocoin”，做到“开箱即用” [16] 实测性能提升 - 在Realman与Unitree真机平台上，对π0、GR00T-N1.5等先进视觉语言动作模型的实验表明，引入RoboCOIN的层级标注后，复杂任务（如“将桃子放入抽屉并关闭”）成功率从20%提升至70% [19] - 使用RTML过滤后的高质量数据训练，模型平均成功率提升23%，验证了“质量优于数量”的数据范式 [20] 开源生态与行业倡议 - 项目已全面开源，旨在以开源生态为基，聚产业创新之力，促具身智能落地 [25] - 智源研究院具身数据负责人表示，取名RoboCOIN寓意每一份高质量数据如同一枚“金币”，呼吁全行业齐心协力积累数据，共同迈向物理AGI [22] - 诚邀全球研究者与开发者加入RoboCOIN社区，共筑具身数据新生态，推动具身智能从实验室走向千行百业 [23]