在AI从虚拟世界走向物理世界的过程中，具身智能正成为下一代人工智能的核心方向。然而，当前机器人模型在复杂环境中的泛化能力与适应性，仍受限于高质量、多模态交互数据的稀缺。
具身智能的突破关键，在于构建能够闭环覆盖"感知-决策-动作"全链路的训练数据。本期"澳鹏数据集月度精选"聚焦两大具身智能核心数据集，它们正帮助全球领先的机器人团队攻克三大瓶颈：跨模态信息融合、动态环境适应性、 以及从演示到自主的技能迁移。
数据是具身智能发展的核心瓶颈。 具身智能数据集的价值不仅在于规模，更在于其能否支撑机器人在真实世界中实现通用任务能力。具体而言，其价值体现在三个层面：
**促进通用智能形成：**通过融合视觉、触觉、力觉等多模态交互数据，具身智能数据集帮助机器人理解动态环境与物体状态变化，为类人智能的演化提供基础。
**增强环境理解与适应性：**与传统静态数据不同，具身智能数据捕捉机器人与环境的实时交互反馈，使其能够精准感知并适应复杂、非结构化的场景。
**支持任务迁移与泛化：**覆盖家政、工业、服务等多行业场景的标准化数据集，可有效推动模型从单一任务向通用任务的能力迁移，加速机器人跨场景落地。
当前，具身智能数据在质量与获取方式上，可分为三个层级：
**互联网爬取的人体动作视频：**数据规模大、成本低，但质量粗糙，缺乏精准标注与物理交互信息。
**专门采集的人类动作视频：**质量显著提升，动作清晰可控，但通常缺少真实物理反馈与多模态同步信息。
**机械臂遥操数据：**数据质量高，完整记录交互过程中的力觉、轨迹与视觉信息，难点在于采集成本高、产能有限，但其对于技能学习具有不可替代的价值。
为应对上述挑战，澳鹏精选两大高质量具身智能数据集，分别从**"高精度控制"** 与**"人类行为理解"**两个维度，为机器人模型训练提供高质量数据支持。
澳鹏一千小时实采机械臂遥操数据集
澳鹏1000小时实采机械臂遥操数据集，系统采集覆盖日常生活、简化医疗程序、基础工业操作与看护陪伴等多类通用任务的交互数据。数据以MCAP、HDF5、LeRobot等主流格式提供，确保易用性与兼容性。
数据集核心优势在于任务通用性、场景多样性、多模态同步与精细动作捕捉；同步记录高保真视觉、本体感知（关节位置、力反馈等）多模态数据，并附带动作标签与任务上下文，全面支持模仿学习与强化学习算法的训练与验证，致力于推动通用机器人在真实场景中的研究与应用突破。
▲ 数据样例示意：机械臂抓取
澳鹏第一人称视角手部操作数据集
数据集以第一人称视角系统采集真实人手在家庭、办公、市场、工业、餐厅等多样化场景中的操作视频 ，所有操作均由具备相应技能的专业人员执行，确保动作的专业性与真实性。
澳鹏第一人称视角手部操作视频数据集，通过高质量、场景覆盖广泛的视频内容，帮助模型学习手部关节运动规律、物体交互逻辑与动作序列之间的关联 ，旨在解决具身智能在"感知-决策-动作"闭环中的手部行为理解与模仿难题，特别适用于服务机器人、工业协作机器人及穿戴式设备的行为建模与技能迁移，提升其在复杂环境中的操作精度与人机协作安全性。
▲ 数据样例示意：打印机维修
澳鹏提供800+个成品数据集，包含近10万小时的采集或网络公开的音频资源、50万+幅图像和超过一亿字/词文本，涵盖80+种语言和方言。我们也在不断构建新的数据集，以满足全球企业用户的部署需求。
▲ 专家团队，大规模、高质量的数据供给
▲ 快速部署，低成本高效益
▲ 支持所有数据类型