10Kh RealOmni-Open: Gen Robot.AI开源全球最大具身智能数据集（1万小时/95TB）

💡 站外导读：具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但其发展长期受制于高质量、大规模真实场景数据的匮乏。当前主流的机器人学习多依赖实验室环境或仿真数据，导致模型在真实家庭中泛化能力不足。Gen Robot.AI团队开源的10Kh RealOmni-Open数据集，旨在从根本上解决这一瓶颈。该数据集来自3000个真实家庭，提供超过1万小时、95TB的原始数据，聚焦10项核心家务技能，为机器人从仿真走向真实世界提供了前所未有的基石。

10Kh RealOmni-Open是什么

10Kh RealOmni-Open是Gen Robot.AI团队开源的具身智能数据集，是目前行业内规模最大的开源数据集之一。包含超过10000小时的数据、100万+任务剪辑，存储总量达95TB。数据集聚焦于10个常见家庭任务，每项技能有超过1万段剪辑，确保了技能深度。数据采集自3000个真实家庭，画面清晰度高（1600×1296像素，30fps），轨迹精度达到亚厘米级别，且包含夹抓的开合角度和位移信息。

10Kh RealOmni-Open的主要功能

• 大规模数据覆盖：包含超过10000小时的数据和100万+任务剪辑，存储总量达95TB，是行业内规模领先的开源具身智能数据集。
• 聚焦核心技能：数据集专注于10个常见家庭任务，每项技能拥有超过1万段剪辑，确保了技能的深度覆盖。
• 高质量数据采集：画面清晰度高（1600×1296像素，30fps），轨迹精度达到亚厘米级别，同时包含夹抓的开合角度和位移信息。
• 真实场景泛化：数据采集自3000个真实家庭，99.2%为双手长程任务，平均剪辑长度为1分37秒，记录了完整的动作过程，适合多种真实场景的应用。
• 高效数据存储：采用MCAP格式存储，第一阶段数据总时长950小时，包含39761个任务剪辑，方便开发者按需调用。
• 易用性支持：提供网页工具和开源工具包，支持中英文双语，遵循CC-BY-SA-4.0协议，允许商用，同时提供详细使用指导。
• 持续更新与反馈：数据集仍在不断更新中，实现“数字化人类所有技能”，欢迎用户反馈和建议。

10Kh RealOmni-Open的数据特点

• 规模庞大：包含超10000小时数据、100万+任务剪辑，存储总量达95TB，是目前行业内规模最大的开源具身智能数据集之一。
• 技能深度：聚焦于10个常见家庭任务，每项技能有超过1万段剪辑，确保了技能的深度和丰富性。
• 高质量画面：画面清晰度高，分辨率达1600×1296，帧率为30fps，能够全方位录制环境和操作细节。
• 高精度轨迹：轨迹精度达到亚厘米级别，通过高精度IMU硬件和云端重建技术实现，适合机器人学习。
• 多模态数据：包含视觉、听觉等多种模态数据，同时记录夹抓的开合角度和位移信息。
• 真实场景采集：数据来自3000个真实家庭，场景和目标泛化能力强，操作自然，避免了单一场景和重复动作的问题。
• 长程任务记录：99.2%为双手长程任务，平均剪辑长度为1分37秒，记录了完整的动作过程，适合动作逻辑与因果的学习。
• 高效存储格式：采用MCAP格式存储，第一阶段数据总时长950小时，包含39761个任务剪辑，便于开发者按需调用。
• 易用性支持：提供网页工具和开源工具包，支持中英文双语，遵循CC-BY-SA-4.0协议，允许商用，且提供详细使用指导。

10Kh RealOmni-Open的项目地址

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

10Kh RealOmni-Open的应用场景

• 家庭服务机器人训练：为家庭服务机器人提供丰富的任务数据，帮助机器人学习和优化日常家务技能，如整理物品、清洁桌面等。
• 强化学习研究：为强化学习算法提供大规模的真实环境数据，支持算法在复杂任务中的训练和优化，提升机器人的决策能力。
• 机器人视觉与动作协同研究：通过多模态数据，支持机器人视觉与动作协同的研究，帮助机器人更好地理解和执行任务。
• 技能迁移与泛化研究：基于多样化的家庭场景和任务，支持机器人技能的迁移和泛化研究，能适应不同的环境和任务需求。
• 人机交互优化：通过记录真实的人机交互数据，帮助优化机器人与人类的协作方式，提升交互的自然性和效率。
• 具身智能模型开发：为开发具身智能模型提供高质量的数据支持，助力模型在真实场景中的应用和落地。