近年来，随着具身智能赛道的快速升温，工业机器人、人形机器人的商业化落地进程不断加速，而机器人控制算法、行为识别模型的训练迭代，高度依赖高质量的实机采集多模态数据。但由于实机测试场景搭建成本高、数据标注流程复杂，垂直领域的公开训练数据集始终处于供不应求的状态，成为制约中小研发团队技术迭代的核心瓶颈之一。
2026年4月22日，Nesaispas正式上线机器人领域专用数据集record-test_11，该产品首发上架HuggingFace平台，聚焦机器人控制、行为数据训练场景，为行业提供了标准化的多模态训练数据供给。
Nesaispas本次发布的数据集record-test_11，该数据集是使用LeRobot创建的机器人领域数据集，包含11个episodes和3555帧数据。数据集结构包括动作、观察状态、图像等特征，具体包括6个关节位置的动作数据、相同关节位置的观察状态数据、两种分辨率的视频图像数据（480x640x3），以及时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储，总数据量约300MB（数据文件100MB，视频文件200MB）。
从应用场景来看，该多模态数据集可覆盖多个机器人研发方向：可用于机械臂轨迹规划算法、机器人关节控制策略的训练与验证，大幅降低研发团队的实机数据采集成本；也可支撑机器人行为模仿学习、多模态感知融合模型的调优，同时还可为机器人安全控制策略测试、异常行为识别模型训练提供标准化的测试数据源，对不同技术路线的机器人控制方案都具备适配性。
本次record-test_11数据集的发布，也进一步丰富了国内机器人领域的公开数据供给，对于降低具身智能赛道的研发门槛、加速机器人控制技术的落地迭代具有积极意义，也符合当前数据要素市场垂直领域高价值数据资源开放共享的发展趋势。
Dataset card内容：
Files and versions内容：
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