10Kh RealOmni-Open

10Kh RealOmni-Open – Gen Robot.AI开源的具身智能数据集

10Kh RealOmni-Open：解锁具身智能新纪元的大型开源数据集

由Gen Robot.AI团队倾力打造并开源的10Kh RealOmni-Open，正以前所未有的规模和深度，为具身智能领域的研究者和开发者铺就一条通往未来的坦途。作为当下行业内规模最为宏大的开源数据集之一，它汇聚了海量的真实世界数据，为构建更强大、更智能的机器人奠定了坚实的基础。该数据集的总数据时长突破10000小时，囊括了超过100万个任务剪辑，其存储总量高达95TB，尽显其庞大体量。

核心功能：深度与广度的完美融合

• 海量数据，无惧挑战：10Kh RealOmni-Open以其超过10000小时的数据量和100万+的任务剪辑，以及95TB的惊人存储容量，确立了其在行业内的领先地位，为各种具身智能研究提供了充足的。
• 聚焦日常，精益求精：数据集精心挑选了10项最常见的家庭任务作为研究焦点，并为每一项技能提供了超过1万段的详细剪辑，确保了技能训练的深度和有效性，让机器人能够真正掌握生活中的各项技能。
• 品质卓越，细节尽显：数据采集过程一丝不苟，画面分辨率高达1600×1296像素，帧率为30fps，清晰捕捉每一个细节。机器人的轨迹精度更是达到了亚厘米级别，同时，夹抓的开合角度和位移等关键信息也得到了精确记录，为精细化控制提供了保障。
• 真实场景，泛化无忧：数据源于3000个真实的家庭环境，99.2%的任务为双手长程操作，平均剪辑时长达到1分37秒，完整记录了动作的全过程。这使得数据集能够更好地模拟真实世界的复杂性和多样性，大大提升了机器人在各种实际场景中的泛化能力。
• 高效存储，便捷调用：采用MCAP格式进行数据存储，第一阶段数据总时长950小时，包含39761个任务剪辑，这种高效的存储方式使得开发者能够根据自身需求，精准地调用所需数据，极大地提高了开发效率。
• 多语言支持，易于上手：提供网页工具和开源工具包，并支持中英文双语，极大地降低了全球开发者的使用门槛。遵循CC-BY-SA-4.0协议，允许商业用途，并附带详细的使用指南，确保用户能够轻松上手并充分利用数据集的价值。
• 持续进化，共创未来：10Kh RealOmni-Open并非静止不变，它仍在不断更新迭代，致力于实现“数字化人类所有技能”的宏伟目标。开发者社区的反馈和建议将是推动其不断进步的重要力量。

数据亮点：精雕细琢，尽显专业

• 规模空前：超10000小时的数据录制和100万+的任务剪辑，95TB的存储量，使其成为具身智能领域名副其实的“巨无霸”。
• 技能深度挖掘：10项核心家庭任务，每项拥有万余段剪辑，确保了技能学习的全面性和深入性。
• 高清视界：1600×1296分辨率，30fps的帧率，提供媲美真实世界的视觉体验，让每一个操作细节都清晰可见。
• 精准导航：亚厘米级别的轨迹精度，为机器人精细操作提供了可靠的定位基础。
• 多维感知：融合视觉、听觉等多模态信息，并精确记录夹抓的开合角度与位移，构建全面的感知体系。
• 真实肌理：源自3000个家庭的真实场景数据，确保了模型的鲁棒性和泛化能力。
• 长程任务演绎：99.2%的长程双手任务，平均1分37秒的剪辑长度，完整展现动作逻辑与因果关系。
• 高效存储格式：MCAP格式，第一阶段950小时，39761个任务剪辑，数据调用更加灵活高效。
• 易用性至上：网页工具、开源工具包、中英双语支持，以及允许商用的CC-BY-SA-4.0协议，全面提升用户体验。

项目入口：畅游数据海洋

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/datasets/genrobot2025/10Kh-RealOmin-OpenData

应用场景：赋能百业，引领创新

• 家庭服务机器人训练：为家庭服务机器人提供海量真实任务数据，加速其在日常家务领域的学习与优化。
• 强化学习研究新基石：为强化学习算法提供大规模、高质量的真实环境数据，助力算法在复杂任务中的突破。
• 机器人视觉与动作协同的深度探索：通过多模态数据，促进机器人对视觉信息与动作执行的协同理解与执行。
• 技能迁移与泛化能力的研究平台：在多样化的家庭场景下，支持机器人技能的有效迁移和泛化。
• 人机交互的革新推手：通过真实的交互数据，优化机器人与人类的协作方式，提升交互的自然度和效率。
• 具身智能模型的加速器：为开发更强大的具身智能模型提供关键数据支持，加速其在真实世界的落地应用。