当机器人智能逐步从单一动作执行走向复杂任务协作，行业对通用机器人能力的期待不断提高。相比模型结构本身，能够真实反映多本体、多任务、多场景操作的数据，正在成为制约具身智能发展的关键因素。

在这一背景下，OpenLoong 开源社区推出了白虎数据集（Baihu Dataset）。该数据集是一个面向机器人操作学习的综合性开源数据集，针对多种机器人平台系统构建，旨在为具身智能模型提供更贴近真实应用场景的数据基础。

目前，白虎数据集已正式上线 AtomGit AI 开源社区。

👉 数据集地址：https://ai.gitcode.com/openloong/baihu-dataset

👉 社区官网：https://www.openloong.org.cn/cn/datasets/baihu

在具身智能（Embodied AI）领域，模型需要学习的不只是感知或理解，而是在真实世界中完成感知、决策与执行的闭环，包括跨机器人本体的策略迁移、复杂动作执行，以及自然语言指令到动作序列的稳定转化。

实现这些能力的关键，在于高质量的真实操作数据。模型不仅要理解场景和指令，还需要应对不同本体结构、多样化任务场景以及多模态传感信息带来的复杂性，这对数据的真实性、规模和规范性提出了更高要求。

相比仿真数据，真实机器人在真实物理环境中的任务执行更能反映操作约束与环境变化。在这一背景下，诞生于全国首个异构人形机器人训练场的白虎数据集，为具身智能训练提供了重要的数据基础。

01｜异构机器人平台覆盖

白虎数据集覆盖多种主流机器人形态，包括但不限于：全尺寸人形机器人、类人形轮式机器人以及机械臂系统。

不同机器人在自由度配置、驱动方式与控制策略上存在显著差异，这种异构性为模型在不同本体之间进行策略迁移与泛化能力验证，提供了关键的数据基础。

02｜真实多场景任务数据采集

白虎数据集100% 来源于真实世界物理执行，而非仿真生成。

数据采集覆盖工业制造、家居与家政、餐饮与商超等多种真实应用环境，以及通用抓取与放置任务，共涵盖30 余类高频操作任务，如抓取、放置、旋转、递交等。

每条数据均来自真实机器人执行过程，并配备自然语言描述、场景标签、传感器信息与机器人硬件参数，形成一套多模态、结构统一的语义标注体系，对模型的现实可用性与泛化能力支持更强。

03｜面向模型训练的即用型设计

白虎数据集提供配套的数据解析示例与训练脚本，支持快速接入现有算法流程。

开发者可直接将数据用于模仿学习、控制策略优化、强化学习训练、动作识别等研究方向，减少前期工程适配成本，加快模型验证与迭代。

04｜多本体一致任务采集

同一任务，在不同机器人上重复执行。

白虎数据集支持：

• 相同任务在不同机器人平台上采集

• 对比不同本体的执行策略与效果

• 支撑跨平台策略训练与泛化评估

数据采集横跨多个具有代表性的机器人本体，每一平台均执行多种任务类型，并在不同真实场景中完成高质量采集，实现了多本体、多任务、跨场景的系统性数据构建。

05｜多尺度任务轨迹，支撑层级动作理解

白虎数据集对机器人任务执行过程进行全程采集，覆盖短程、中程到长程的多时间尺度操作轨迹，系统刻画从基础动作到完整任务的执行过程。

• 短程动作：抓取、分拣、插画等基础操作；

智元A2D 冰箱拿取物品

青龙 多个电池分拣

青龙-插花

• 中程动作：递送、扫码、上下料等连续动作；

智元A2-递物

乐聚夸父-扫码

智元A2D-铰链盒上下料

• 长程动作：清洁打扫、流水线作业等复杂连续任务。

星海图R1-流水线上料

06｜多模态标注与统一数据标准

不是“数据多”，而是“数据可用”。

白虎数据集在设计阶段即统一了数据结构与标注规范，覆盖自然语言任务描述、场景与任务标签、多传感器观测信息，以及机器人本体与硬件参数等关键要素。

这种标准化的数据体系减少了格式适配与工程处理成本，使开发者能够更专注于算法设计与模型训练，有效降低跨平台学习与策略迁移的技术门槛。

这种分层化的数据设计，使模型能够理解动作节奏、阶段目标与任务时序关系，支持从单一操作到完整任务规划的层级行为学习。

相关数据已在多款机器人平台上完成验证，包括青龙机器人执行蔬菜分拣、插花与桌面操作，智元 A2D 完成冰箱取物与铰链盒上下料，星海图 R1 实现扫码与流水线上料，乐聚夸父完成扫码任务等，体现了数据在真实任务中的可用性与泛化价值。

从数据闭环到开源社区

白虎数据集的背后是一套旨在推动行业协同发展的开放式生态体系。

数据集源于国家地方共建人形机器人创新中心建设的全球首个异构人形机器人训练场。

从异构本体接入、实时数据监测，到云端数据清洗、人工审核与标注，最终形成高质量的数据交付，整个流程形成了系统化的工程能力，保障了数据的持续生产和迭代。

通过 OpenLoong开源社区，白虎数据集正逐步向全球开发者和研究者开放。

这种模式鼓励产学研各方共建基准测试、开展开源评测、研究技能迁移，共同推动“真实数据-算法建模-智能演化-实体应用”这一核心闭环的打通，加速具身智能技术的整体进步。

白虎数据集性能与优势展示

• 大规模真实任务数据：初次开源版本已涵盖10万+ 条真实物理执行数据，未来全面开放后总规模预计突破百万级，为大规模具身智能训练提供基础数据支撑。

• 异构机器人平台覆盖：数据覆盖多种典型机器人本体（如青龙、智元A2D、傅利叶GR2、乐聚夸父），并包含不同末端执行器类型（夹爪与灵巧手），为跨本体策略泛化与迁移学习提供重要素材。
• 统一高质量数据标准：所有数据按照统一规范采集与标注，包含自然语言任务描述、场景信息、动作与技能标签、传感器与硬件参数等多模态结构，有效降低数据格式不一致带来的训练门槛。
• 多场景、多任务覆盖：真实采集中涉及工业制造、家居/家政、餐饮服务、商超药店、通用抓取放置等多种场景，以及十余类高频操作任务，显著提升模型在现实复杂场景中的泛化能力。
• 质量权威认证支持：数据集已通过中国信息通信研究院具身智能数据集质量评估并取得权威认证，成为国内具身智能机器人数据集领域的重要质量背书。
• 国家级生态建设基础：

  依托全国首个异构人形机器人训练场和标准化数据治理体系，集数据采集、质量管理与模型训练闭环一体化建设，为行业标准制定与产业协作提供长期基础。

当具身智能从实验室走向真实世界，决定机器人能走多远的，往往不只是模型能力，而是是否拥有真实、规范、可复用的数据基础。

白虎数据集以多本体、真实场景、标准化结构为核心，为机器人跨平台学习与任务泛化提供了可靠的数据支撑。它不是一个单点示例的数据集合，而是一套面向工程落地与长期演进的数据基础设施。

目前，白虎数据集已在AtomGit AI 社区开源。我们希望通过开放与共建，让更多开发者、研究者和团队能够在真实数据之上，加速具身智能能力的验证与落地。

👉 数据集地址：https://ai.gitcode.com/openloong/baihu-dataset