北京人形机器人创新中心昨日宣布，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。这一数据背后，是我国人形机器人开源数据生态获得全球研发群体广泛认可。
机器人想要认识世界、理解世界，需要大量来自物理世界的数据“教材”。北京正加速打造面向全球的具身智能“数据超级工厂”。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景象。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、姿态调整等实操动作。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，将动作细节完整记录下来。这些高质量数据每天汇入数据平台，经多轮清洗、标注、校验、质检后，形成标准化样本，用于算法模型训练。
自2025年12月开源以来，RoboMIND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。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，基地已搭建覆盖家庭生活、工业生产、商业服务等领域的场景矩阵，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。不久前的世界人形机器人运动会赛场上，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。
高质量数据已成为具身智能迭代进化的核心燃料。与语言大模型主要学习文本语义不同，人形机器人需要深度理解真实物理世界，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，难以完全依靠人工编码预设。此前较长一段时间，国内人形机器人赛道面临高质量数据稀缺、数据格式不统一、数据生态碎片化等难题，企业自建采集体系成本高，研发门槛居高不下。RoboMIND下载量突破2000万次，正体现出行业对标准化、可复用开源数据资源的强烈需求。
这份来自北京的开源数据成果意义深远。数据集面向全球开放共享，打破行业数据壁垒，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。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。
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