10Kh RealOmni-Open：大规模开源具身智能数据集，赋能真实场景机器人技能学习

10Kh RealOmni-Open是Gen Robot.AI团队研发的大规模开源具身智能数据集，凭借超10000小时有效数据、百万级任务剪辑与95TB存储总量，跻身行业内规模领先的开源具身智能数据资源。数据集聚焦家庭场景核心任务，依托真实家庭环境采集、高精度数据标注与多模态信息融合，为家庭服务机器人训练、具身智能算法研究提供高质量的数据支撑。

10Kh RealOmni-Open核心功能与数据优势：

1、超大规模覆盖，技能深度拉满：

涵盖超10000小时连续数据、100万+任务剪辑，总存储量达95TB，聚焦整理物品、清洁桌面等10类常见家庭任务，且每项技能配套超1万段细分剪辑，实现单一任务的全流程、多场景覆盖，满足机器人技能深度学习需求。

2、真实场景采集，泛化能力突出：

数据采集自3000个真实家庭环境，规避实验室模拟场景的局限性；其中99.2%为双手长程复杂任务，平均剪辑时长1分37秒，完整记录从任务启动到完成的全动作链路，完美适配机器人对真实操作逻辑与因果关系的学习。

3、高精度数据标注，细节信息完整：

– 视觉数据：画面分辨率达1600×1296像素、帧率30fps，清晰捕捉环境细节与操作动作；

– 轨迹数据：依托高精度IMU硬件与云端重建技术，实现亚厘米级轨迹精度，同时精准记录机械夹爪的开合角度、位移变化等核心操作参数；

– 多模态融合：整合视觉、听觉等多维度数据，为机器人的环境感知、动作决策提供全面信息。

4、高效存储与易用性设计，降低开发门槛：

– 采用MCAP格式进行标准化存储，第一阶段开放数据即包含950小时时长、39761个任务剪辑，支持开发者按需调用；

– 配套网页工具与开源工具包，支持中英文双语操作，遵循 CC-BY-SA-4.0 开源协议，允许商用场景使用；同时提供详细使用文档与指导教程，零基础也能快速上手。

5、持续迭代更新，生态不断完善：

数据集处于持续扩充状态，以“数字化人类所有技能”为长期目标，支持用户反馈与需求征集，不断丰富任务类型与场景覆盖范围。

10Kh RealOmni-Open核心数据特点：

10Kh RealOmni-Open典型应用场景

1、家庭服务机器人训练：

为扫地机器人、家务助手等家庭服务机器人提供丰富的任务数据，助力其学习整理收纳、桌面清洁、物品搬运等核心家务技能，提升机器人在真实家庭场景的适配能力。

2、强化学习算法研究：

提供大规模真实环境的任务数据，支持强化学习算法在复杂长程任务中的训练与优化，帮助算法模型提升动作决策的准确性与鲁棒性。

3、机器人视觉-动作协同研究：

基于多模态融合数据，支撑机器人视觉感知与动作执行的协同算法研发，让机器人能够精准识别环境目标，并规划最优操作路径。

4、技能迁移与泛化研究：

依托多样化的家庭场景与任务数据，助力机器人技能迁移算法的开发，实现“一处学习、多处应用”，让机器人快速适配不同户型、不同物品摆放的家庭环境。

5、人机交互优化：

通过分析真实家庭中的人机协作数据，优化机器人的交互逻辑与动作设计，提升机器人与人类协同完成任务的自然性与效率。

6、具身智能模型开发：

为具身智能基础模型的训练提供高质量数据底座，加速模型在环境理解、任务规划、动作执行等核心能力上的迭代，推动具身智能技术的落地应用。

进入项目Hugging Face模型库官网入口

Ring-1T-preview官网：蚁集团开源的一款万亿参数大模型预览版（附预览网址）

Meeseeks模型：已在魔搭社区、GitHub、Huggingface上线（附链接）

FastRTC：Hugging Face推出的Python实时通信库，简化音频和视频流开发

1查

argo：一款支持本地下载并运行Huggingface及Ollama模型等

标签： Huggingface, 场景机器人, 智能数据集

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