A Tutorial on Data-Driven Embodied Intelligence: Training Robots with Real-World Data
一线见闻录丨“特训学堂”为具身智能加注“数据燃料”
The article describes the process of collecting and processing high-quality data for training humanoid robots, including simulation environments, optical motion capture, and data standardization. It highlights the importance of real-world data in enabling robots to learn and adapt, and discusses the role of open-source data sets like RoboMIND in accelerating the development of embodied intelligence.
The article explains how high-quality data is collected and used to train embodied intelligent robots, emphasizing the importance of real-world data in enabling autonomous behavior and decision-making. It highlights the role of data centers like the Beijing Humanoid Robot Innovation Center in generating and standardizing data for the industry.
Source: Robotics — Chinese web discovery · Read original article ↗
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What the source reports
Publisher-reported claims, with original evidence. These results have not been independently verified by RoboSignal.
- Environment
- Controlled physical settingOpen source S6
Reported numbers
data_hours
30,000 hours
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目前，基地已对外交付近3万小时高质量数据，并打通了从数据采集、清洗、质检、标注到模型训练、真机评测、模型部署、数据回流的完整闭环链路。
Open source S15data_downloads
20,000,000
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2025年12月，北京人形面向全球开发者开源开放具身智能数据集RoboMIND，在一个月内全球下载量实现翻倍增长，目前全球下载量已突破2000万次。
Open source S20training_fields_area
≈200
data_hours_produced
30,000 hours
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目前，基地已对外交付近3万小时高质量数据，并打通了从数据采集、清洗、质检、标注到模型训练、真机评测、模型部署、数据回流的完整闭环链路。
Open source S15data_hours_global
30,000 hours
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目前，基地已对外交付近3万小时高质量数据，并打通了从数据采集、清洗、质检、标注到模型训练、真机评测、模型部署、数据回流的完整闭环链路。
Open source S15training_centers
>70
- dataset: not_reported
- code: not_reported
- weights: not_reported
- paper: not_reported
Source excerpts and review record
Automatically extracted; no manual editorial approval recorded.
在这个占地近6000平方米的基地里，家居、商超、工业装配、化学实验室、康养护理等模拟实景分区排布，构成一座面向人形机器人的“实景实训工厂”，源源不断产出高质量数据。
Open source S6
目前，基地已对外交付近3万小时高质量数据，并打通了从数据采集、清洗、质检、标注到模型训练、真机评测、模型部署、数据回流的完整闭环链路。
Open source S15
2025年12月，北京人形面向全球开发者开源开放具身智能数据集RoboMIND，在一个月内全球下载量实现翻倍增长，目前全球下载量已突破2000万次。
Open source S20
中国信息通信研究院近期发布的《具身智能训练场研究报告（2026年）》显示，全球可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时级，而机器人要迎来“ChatGPT时刻”，则需要千万小时级的真实数据，供需之间存在量级差距。
Open source S23
基地不仅搭建了模拟实景，还建设了约200平方米的专业光学动作捕捉场地，为机器人的拟人化动作提供了高精度的采集环境。
Open source S13
在这里，分拣快递、折叠衣服、抓取药品……40种构型各异的机器人伫立在不同的操作台前，在数据训练师的遥控下反复练习。
Open source S3
截至今年6月底，全国共建成启用超过70家具身智能训练场，在建或规划中的训练场有40多家。
Open source S24
Source：Robotics — Chinese web discovery · finance.sina.com.cn