在机器人操作领域，拟人化双臂协同操作是实现复杂任务的关键，但现有数据集普遍存在多本体覆盖不足、结构化标注缺失、开放易用性差等核心痛点，制约了机器人操作技能的高效学习与泛化。机器人数据集已历经 “单任务虚拟数据”和“规模化单臂多本体数据” 两大阶段，当前双臂操作探索阶段仍缺乏统一、开放的高质量数据集支撑。

为此，北京智源人工智能研究院联合联合蚂蚁天玑实验室、银河通用、乐聚、星海图、智平方、睿尔曼等企业，以及清华大学、北京大学、电子科技大学、斯坦福大学等高校，发布了双臂机器人真机数据集RoboCOIN，是全球本体数最多、标注最精细、使用最便捷的高质量双臂机器人真机数据集。

RoboCOIN覆盖15种机器人平台、18万+高质量演示轨迹、421个任务及16类场景，涵盖刚性、铰链、柔性等多种物体操作。RoboCOIN创新采用分层标注体系：轨迹级标注、片段级标注、帧级标注，实现了结构化语义与空间关系的精准刻画。

为了有效支持RoboCOIN的数据构建和部署基础设施，该团队进一步开发了CoRobot框架，包含三个关键组件：1）RTML 轨迹质量评估语言；2）半自动化标注工具链；3）多本体统一平台及一键安装工具集。CoRobot能够大幅降低数据集使用门槛，仅需一行代码"pip install robocoin"，真正做到开箱即用。

研究人员从以下三个方面进行了全面的评估：

RQ1.RoboCOIN数据集在不同VLA和双臂机器人本体上的泛化性如何？

RQ2.所提出的分层标注体系能否提升VLA的性能？

RQ3.RTML在提升数据质量和模型性能方面有多大作用？

实验结果验证表明，RoboCOIN数据集在多模型、多平台上具备良好泛化性，分层标注可使复杂任务成功率提升50%，RTML过滤能有效剔除35.3% 低质量轨迹。

RoboCOIN以开放、共建、共享为核心理念，构建了全开源生态，为机器人双臂操作研究提供标准化基准，降低研发成本，加速机器人在真实场景的落地应用。

2月5日晚7点，「智猩猩×智源研究院具身智能技术公开课」第2期将开讲。由RoboCOIN项目负责人&通讯作者、智源研究院具身数据负责人姚国才，RoboCOIN一作、智源研究院具身数据团队实习研究员吴世涵两位老师主讲，以《面向一体化操作的大规模开源双臂机器人数据集RoboCOIN》为主题进行实时视频讲解与答疑互动。