简智机器人开源 600 小时 Gen-HumanWholeBody 全身操作数据集

简智机器人正式对外开源 Gen-HumanWholeBody 全身操作数据集，总时长达到 600 小时，有效填补了当前具身智能领域里高质量全身动作训练数据不足的行业缺口，这套多模态结构化数据可以直接拿来训练人形机器人的全身运动策略，大幅降低科研团队与企业的模型训练成本。过去行业里绝大多数公开数据集只包含上半身手部操作内容，缺少行走、弯腰、肢体联动这类全身连贯动作，而且传统光学动捕必须在封闭实验室里采集，场景单一、成本高昂，很难产出海量真实环境下的全身交互数据。简智机器人采用轻量化第一视角采集设备，走进家庭、办公、仓储等真实场景，再依靠自研 DFM 数据基础模型做自动处理，把原始影像转换成时空对齐的全身关节轨迹，整套方案不用大型动捕棚，能够低成本持续产出大规模全身动作数据。科研人员使用这套数据集时，只需要完成数据下载、环境配置、模型加载三个基础步骤，就能把全身动作轨迹导入模仿学习框架，用来训练机器人完成行走、搬运、全身协作等长时序任务。这套开源数据集覆盖上万真实场景与上千种人类实操技能，动作重建精度稳定，即便遇到肢体遮挡、快速移动的复杂工况，依然可以输出连续平滑的全身运动轨迹，为通用人形机器人的落地提供扎实的数据支撑。

一、Gen-HumanWholeBody 数据集核心基础参数

1. 基础规模信息

表格

2. 多模态数据构成

• 视觉数据：第一视角高清视频、深度图像、场景物体标注；
• 运动数据：全身 20 + 关节三维位置、速度、姿态时序轨迹；
• 交互数据：手部接触状态、物体夹持动作、任务文本语义标签；
• 时空属性：全部模态统一到同一时间坐标系，帧与帧严格对齐。

二、数据采集与标准化处理完整流程

1. 野外实地采集环节

采用轻量化穿戴设备，无需搭建光学动捕场地，直接在家庭家务、车间作业、仓储搬运等自然环境下录制人类全身动作，记录行走、弯腰、起身、双手协同作业等连贯行为，全程保留真实环境里的物体遮挡、光线变化等现实条件。

2. 原始数据清洗环节

通过自研算法剔除画面抖动、动作中断、无效空镜头片段，只保留完整连续的全身操作轨迹，保证每一段数据都具备模型训练价值。

3. 全身动作重建环节

依托 DFM 数据基础模型，从视频画面里还原出全身三维关节运动轨迹，自动修正画面遮挡带来的追踪偏差，保障弯腰、长距离移动等复杂动作依然可以生成稳定连续的姿态数据。

4. 多模态对齐封装环节

把视频画面、关节轨迹、物体交互信息做时序同步，统一数据格式，输出可以直接接入机器人学习框架的结构化文件，省去科研人员二次加工的工作量。

三、数据集适配的主流应用场景

1. 人形机器人全身运动策略训练

用于训练机器人行走、越障、全身搬运、肢体平衡控制，补齐仅依靠手部数据带来的动作不连贯问题。

2. 具身大模型预训练素材

把全身动作、视觉画面、任务文字结合在一起，用于训练世界模型，让 AI 理解完整的人体全身行为逻辑。

3. 动作重定向算法验证

将人类全身轨迹迁移到多款人形机器人本体上，用来测试动作重定向模型的稳定性与还原度。

4. 机器人真机实操仿真

在仿真环境中复现真人全身操作流程，提前完成算法调试，减少真机测试损耗。

四、数据集获取与基础使用步骤

1. 下载渠道

可在 HuggingFace 开源仓库、阿里魔搭社区、百度百舸平台获取完整数据包，国内平台可以实现高速稳定下载。

2. 环境部署

配置 Python 环境，安装机器人运动学、时序数据处理依赖包，导入数据集自带的读取脚本。

3. 数据加载

调用官方接口批量读取全身关节轨迹、视频帧与任务标签，一键转换成模仿学习可用的训练样本。

4. 模型训练

把处理好的全身动作序列输入 ACT、DP 等主流机器人策略模型，开启全身联动动作的迭代训练。

【常见问题】

问题 1：简智机器人开源 600 小时全身操作数据集，能够解决行业哪些数据短板？

回答 1：简智机器人开源 600 小时全身操作数据集，能够有效解决具身智能领域全身动作训练数据稀缺的短板。以往公开数据集大多只有手部操作数据，缺少行走、弯腰、肢体联动等全身连贯动作；同时传统动捕只能在实验室采集，场景单一。这套 600 小时开源数据来自上万真实场景，包含上千种全身技能，而且实现了视频、关节轨迹、交互信息多模态对齐，可直接用于全身运动模型训练，大幅弥补真人全身交互数据供给不足的现状。

问题 2：简智机器人 600 小时 Gen-HumanWholeBody 全身操作数据集，动作重建精度达到什么水平？

回答 2：简智机器人 600 小时 Gen-HumanWholeBody 全身操作数据集，动作重建精度表现稳定。上半身平均关节位置误差约 2 厘米，下半身平均误差约 3.5 厘米，全身整体平均误差控制在 3 厘米以内；即便遇到肢体遮挡、快速移动、长程连续运动等复杂工况，依然可以重建出连续平稳的全身运动轨迹，满足人形机器人动作训练的精度要求。

问题 3：简智机器人这款全身操作数据集，是在实验室环境采集还是真实场景采集？

回答 3：简智机器人这款全身操作数据集全部在真实场景采集完成。项目没有使用封闭实验室光学动捕棚，依靠轻量化第一视角穿戴设备，深入家庭、办公、仓储等自然环境录制人类全身操作行为，保留真实环境里的光线变化、物体遮挡等现实条件，让训练出来的机器人动作更贴合真实世界使用需求。

问题 4：简智机器人 600 小时全身操作数据集，支持在哪些平台下载使用？

回答 4：简智机器人 600 小时全身操作数据集支持多平台下载，海外用户可以在 HuggingFace 开源仓库获取数据包；国内用户可以选择阿里魔搭社区、百度百舸平台高速下载，数据集附带完整读取脚本，支持主流机器人模仿学习框架直接加载使用，无需额外做格式转换。

【数据来源】

[2026-10-26] 简智机器人开源 600 小时全身操作数据集，DoNews

[2026-10-26] Gen-HumanWholeBody

[2026-07-20] 简智机器人搭建 Human Data 全身数据底座，36 氪

[2026-01-12] 简智机器人开源万小时具身智能数据集，腾讯云开发者社区

[2026-09-26] 简智机器人完成 A

免责声明：本文全部数据集参数、采集方案、精度指标均来自简智机器人官方公开发布内容与权威科技媒体实测报道；该开源数据集仅限科研学习、算法模型研发与技术验证使用，不得用于商业数据转售；使用者需严格遵守开源协议条款，按照许可范围开展数据应用，超出协议范围使用产生的相关责任由使用者自行承担。

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