北京
6月15日，均普智能（SH：688306）方面發布消息稱，均普智能旗下寧波具身智能機器人創新中心聯合博登智能、上海交通大學MINT實驗室，正式開源全球首個面向真實機器人強化學習（RW-RL）的大規模數據集RW-RL-Dataset首批數據，該數據集徹底打破了傳統機器人數據只記錄"成功軌跡"的局限，為全球具身智能團隊提供了可擴展、可復現、可協作的真實世界數據底座，標志著工業機器人從"會模仿"向"能自愈"的關鍵跨越。
機器人進入真實環境后，會遇到大量離線示教覆蓋不全的變化，只有把真實執行反饋帶回訓練，策略才有機會從可演示走向可部署。均普智能表示，RW-RL-Dataset數據集正是瞄準了這一核心需求，解決了機器人"只會模仿、不會自救"的行業痛點。
據了解，均普機器人創新中心依托均普智能在智能制造領域的深厚積累，將拆裝箱、穿線插接、零件分揀等真實制造環節中的典型任務，轉化為覆蓋抓取、插接、放置、擰緊四大核心技能的高質量真機數據，并在物品、環境、位置等維度進行充分泛化，完整記錄了機器人執行過程中的成功、失敗與恢復全過程。數據集不僅包含多視角視頻、機器人狀態等基礎信息，更提供完整的Reward信號和RL訓練標簽，可直接加載至主流強化學習框架。
大規模數據集RW-RL-Dataset第一版包含1000+小時真實機器人數據，覆蓋4+類機器人系列、9+個場景域、30+任務模板和3類數據形態，面向人類在環、真機自主探索以及離線/在線強化學習訓練。在本次發布的真機交互數據中，工業場景數據由均普創新中心采集構建。這批源自真實工業需求的數據，恰恰是訓練魯棒性工業機器人最稀缺的數據資產，也構成了RW-RL-Dataset區別于現有數據集的核心工業屬性。
開源這類數據的意義在于，它讓不同團隊能夠在同一批真實軌跡上復現實驗、比較方法，并把分散在不同本體和場景中的寶貴經驗沉淀下來。"機器人通用本體與工業場景之間的'最后一公里'鴻溝，核心在于高質量工業數據的缺失。"均普機器人創新中心負責人何川表示，"本次開源只是起點，我們將持續擴充數據集規模，計劃2026年底前達到3000小時以上，重點增加工業精密裝配等高價值場景數據，推動具身智能技術真正走向規模化工業落地。"
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