随着国内数据要素市场建设进入确权赋能的深水区，以及具身智能、智慧教育数字化两大赛道的交叉融合，垂直场景下的高质量具身操作训练数据的合规流通价值持续凸显。作为国内首个系统性落地数据知识产权登记制度的省份，浙江近日新增一项垂直场景数据登记成果：2026年5月14日，浙江杭绍具身智能科技创新有限公司旗下的智慧教育胶头滴管移液场景具身智能数据，正式在浙江省数据知识产权登记平台完成权属登记。
作为浙江省级官方打造的公共数据基础设施，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据权属确认、流通凭证出具、维权举证支撑等核心职能，是当地构建数据要素市场化配置体系的核心环节，本次登记也意味着该数据集的知识产权归属得到官方认可，后续可依法开展数据交易、质押融资、授权使用等商业化操作。
本次登记的数据集专门面向智慧教育场景中教学实验辅助机器人的应用需求，聚焦基础化学实验中溶剂转移与量取这一对操作精度、力度控制要求极高的典型操作任务，系统采集机器人在实际实验辅助作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与挤压状态、操作控制时序信息以及与实验器材（胶头滴管、烧杯、量筒、滴管架等）交互相关数据，真实反映教学实验环境下标准实验操作流程与动作特征。
相关数据可用于支撑教学实验辅助机器人实验操作流程建模、标准实验动作复现、操作路径与力度参数优化以及实验过程稳定性验证，提升机器人在实验教学环境中的精细操作能力、实验操作规范性及动作一致性，为智慧教育实验辅助机器人产品研发、教学系统集成及实验教学智能化应用推广提供基础数据支撑。除此之外，该数据集还可应用于中小学理化实验AI操作评分系统研发、职业院校实验技能数字孪生实训平台搭建、通用具身智能机器人精细操作算法的迁移训练等多个典型场景，进一步释放数据价值。
数据集核心构成
1. 数据采集
本数据集采集机器人在实际实验辅助作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与挤压状态、操作控制时序信息以及与实验器材（胶头滴管、烧杯、量筒、滴管架等）交互相关数据，真实反映教学实验环境下标准实验操作流程与动作特征。数据来源为机器人本体控制系统、视觉感知系统及多类型传感器采集系统。采集的基础数据以“控制周期帧”为最小时间粒度，结合全局控制频率（fps，帧/秒）与视觉采集频率（camera_fps，帧/秒）进行同步记录。末端执行器为Omnipicker。
采集字段主要包括：机器人末端执行器空间位置与姿态数据、关节状态数据、动作控制指令数据、多视角视觉感知数据、机器人本体位姿数据及作业任务语义信息等，上述数据构成机器人具身操作行为建模及算法训练的基础数据来源。
2. 数据处理
对采集到的原始机器人操作数据进行清洗、校准及标准化处理：
（1） 异常与无效数据清理
去除传感器丢帧、通信异常、动作指令丢失及状态跳变异常数据，确保分析对象为真实有效的机器人作业过程数据。
（2） 帧同步处理
基于timestep（单位：步）与fps 建立统一时间轴，对视觉数据、状态数据及动作数据进行时间对齐，确保数据满足时序因果关系要求。
3. 轨迹学习
算法以机器人历史操作数据为训练基础，将机器人在时刻t的本体状态向量 S(t)与环境视觉感知特征向量V(t)进行融合建模，通过基于专家示教数据的模仿学习或行为克隆方法，利用深度时序策略网络学习专家操作轨迹特征，构建控制策略函数 F，实现机器人动作决策预测：
A(t+1)=F(S(t),V(t))
其中：
S(t)：机器人状态向量(state相关字段)，包括关节状态、末端位姿、执行器状态等；
V(t)：环境视觉感知特征（photo、video相关字段），包括图像特征、视频时序特征等；
F：为基于深度时序建模网络（如Transformer、Diffusion Policy 或RNN类结构）构建的控制策略模型。
A(t+1)：（action相关字段）机器人下一时刻动作控制向量。
从行业发展维度来看，本次数据登记的落地为国内垂直场景具身智能数据的确权流通提供了可复制的参考样本。不同于通用互联网数据，具身智能场景数据涉及硬件控制、多传感器同步、人机交互等多个维度的权属界定，本次登记明确了数据集的采集、加工、算法训练全流程的知识产权归属，为后续同类数据的合规交易、商业化应用扫清了权属障碍，也将进一步丰富浙江数据要素市场的垂直赛道供给，助力数字经济核心产业创新发展。
登记内容：
_1769672084863.jpg)