具身智能被视为人工智能发展的下一波浪潮。赋予机器人拟人化的泛化能力是其发展的核心目标之一，实现这一目标的关键在于大量优质的训练数据。

而收集机器人训练数据远比收集文本或图像数据困难得多，不仅需要昂贵的硬件设备，还需投入大量人力。目前大规模多构型具身智能数据集和Benchmark是极为稀缺的资源。

为此，北京人形机器人创新中心与北京大学联合推出了一个大规模多构型智能机器人数据集和Benchmark——RoboMIND。该数据集包含5万5千条机器人轨迹数据，涉及279项不同的任务，涵盖了61种不同的物体，覆盖了家居、厨房、工厂、办公、零售等大部分生活服务场景。此外，该数据集还包含根据真实场景搭建的数字孪生场景，进一步丰富了数据集的多样性，同时提升数据采集效率。

今年3月，北京人形又发布了首个“一脑多能”、“一脑多机”的通用具身智能平台“慧思开物”。该平台依托北京人形构建的具身智能数据全链路解决方案，以及标准化通用具身智能数据集和Benchmark RoboMIND，实现了对多模态数据的高效利用与精准学习。

“慧思开物”由大模型驱动的任务规划具身大脑和数据驱动的端到端技能执行具身小脑构成，能够实现从任务理解到执行的全流程智能化，具备处理多场景复杂任务的泛化能力。它能够将任务拆解成多项元技能，仅需少量数据即可高效训练并成功执行，不仅提升了数据利用效率，还能在长程任务执行中实现子任务间的平滑过渡。

此外，“慧思开物”还能在机械臂、轮式机器人、人形机器人等多构型本体上的兼容，适应多样化的应用场景和任务，为具身智能机器人提供强大的感知、决策与执行能力。

5月15日晚7点，智猩猩邀请到北京人形机器人创新中心具身数据负责人李广宇参与「智猩猩大讲堂人形机器人系列」第2期，主讲《数据驱动下的具身智能进化范式》。

李广宇博士将结合最新发布的通用具身智能平台“慧思开物”，讲解如何通过数据全链路解决方案，打造出通用具身智能；同时会介绍行业首个标准化通用具身智能数据集和Benchmark RoboMIND，以及相关的数据采集和模型训练范式探索。