（来源：千龙网）

机器人想要认识世界、理解世界，就需要大量来自物理世界的数据“教材”。如今，北京正在加速打造面向全球的具身智能“数据超级工厂”。昨天，北京人形机器人创新中心宣布，其开源数据集RoboMIND全球下载量突破2000万次，短短一个月下载量实现翻倍的背后，是我国人形机器人开源数据生态获得全球研发群体的广泛认可。

走进北京人形具身智能机器人数据与训练基地，近6000平方米的实训空间，一派忙碌的采集景象映入眼帘。家居、商超、工业装配、仓储物流、医疗辅助、特种作业等40余个模拟实景分区排布，数据采集员穿戴采集设备，在不同模拟场景中反复完成抓取物件、开关设备、分拣零件、整理物料、姿态调整等各类实操动作。除了搭建的模拟实景，在动作捕捉区域，动捕人员穿着特定装备完成高难度动作，头顶光学捕捉摄像头，把动作细节完整记录。每天，这些采集下来的高质量数据会源源不断汇入数据平台，经过多轮清洗、标注、校验、质检，最终形成标准化样本，用于算法模型训练，帮助机器人不断认识、理解世界。

自2025年12月开源以来，Robo-MIND已累计释放30万余条双臂操作轨迹，覆盖700余项实操任务，面向全球开发者全量开放。整个数据基地建成不到一年，部署了40种构型共计150余台机器人设备，搭建起多机型协同采集体系，年数据产能可达18万小时，已经对外交付近3万小时高质量数据，七成以上产能服务行业客户。

目前，数据基地已经搭建起覆盖家庭生活、工业生产、商业服务等多领域的场景矩阵，并持续扩充任务库与动作样本库，长远目标瞄准产出100万小时高质量人形机器人交互数据。同时，基地深度参与多项国家、行业标准编制，搭建起从数据采集、标注、评测到交付的标准化体系，为整个行业输出统一的数据规范。不久前的世界人形机器人运动会赛场，依托基地产出的海量训练数据，天工机器人跑出百米8.64秒的好成绩。

伴随具身智能产业浪潮兴起，高质量数据已成为具身智能迭代进化的核心燃料。不同于语言大模型主要学习文本语义，人形机器人需要深度理解纷繁复杂的真实物理世界，物体软硬程度、表面摩擦力、空间距离、环境光照变化、突发障碍物等大量动态变量，无法全部依靠人工编写代码预设。此前很长一段时间里，国内人形机器人赛道面临高质量具身数据稀缺、各家数据格式不统一、数据生态碎片化等难题，不少企业需要投入高额成本自建采集体系，研发门槛居高不下。RoboMIND下载量突破2000万次，正是整个行业对于标准化、可复用开源数据资源强烈需求的直观印证。

这份来自北京的开源数据成果，对国内人形机器人产业发展有着深远意义。数据集面向全球开放共享，打破行业的数据壁垒，有效降低中小机器人企业、高校科研团队的研发门槛，避免头部企业形成技术垄断，凝聚产学研协同创新合力。不止于产出数据集本身，依托北京人形数据基地的持续建设，北京正在系统性夯实人形机器人产业底层数据基座，逐步打通采集、标注、训练、评测、部署、场景回流的完整数据闭环。