当前，全球具身智能产业正处于技术落地的关键阶段，机器人的动作控制精度、多场景适配能力直接决定产品落地效果，而覆盖关节动作数据、同步感知数据的高质量标注数据集，一直是制约机器人控制算法迭代的核心瓶颈之一。近日，科技机构kb127正式发布机器人技术与动作控制领域专用数据集eval_act75_300k_03，该数据集由LeRobot打造，于2026年4月23日首发上线全球最大的AI开源社区HuggingFace，为全球机器人研发团队提供标准化的训练数据支撑。
kb127本次发布的数据集eval_act75_300k_03，主要面向机器人技术领域研发需求打造，数据维度覆盖机器人全链路动作与感知信息：其中动作数据包含肩部、肘部、腕部和夹持器的位置信息，可直接用于机器人关节控制算法的训练与校验；状态观察数据与动作数据维度匹配，可支撑机器人动作反馈逻辑的研发；感知层数据包含来自前视和顶视双视角摄像头的图像数据，以30fps帧率的视频格式存储，分辨率为480x640、3通道，可满足多模态机器人决策模型的训练需求。此外，数据集还配套了时间戳、帧索引、片段索引和任务索引等结构化标注信息，所有结构化数据采用高效解析的parquet格式存储，其中结构化数据文件总大小为100MB，视频文件总大小为200MB，轻量化的存储设计大幅降低了研发团队的下载与使用门槛。
从行业应用来看，该数据集可广泛适配多类机器人研发场景：在工业协作机器人领域，可用于精密组装、物料搬运等场景的动作轨迹优化，帮助研发团队在虚拟环境中完成算法预训练，减少实体机器人调试的成本与损耗；在服务机器人领域，结合双视角图像与动作数据，可训练机器人动态抓取、路径规划等能力，提升服务机器人的场景适配性；在人形机器人研发领域，数据集的上肢关节动作数据也可为人形机器人的动作仿真、交互逻辑优化提供标准化的对照参考。此次优质细分场景数据集的开放，也将进一步丰富人工智能领域的数据要素供给，助力具身智能产业的技术迭代与落地。
Dataset card内容：
Files and versions内容：
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