近年来，随着工业柔性生产、仓储自动化需求的持续提升，视觉抓取、视觉引导操作已经成为协作机器人、工业移动机器人的核心能力模块，但细分场景下的结构化标注训练数据稀缺，始终是制约相关算法迭代、技术落地的核心痛点之一。针对这一行业共性需求，机器人技术研发主体kunhsiang正式发布专用场景数据集eval_nhsiang_pi05_so101_sc1_new_30k_grasp_the_blue_box_20260504-190548，该数据集于2026年5月4日首发于全球最大的AI开源社区HuggingFace，面向全行业开放使用。
该数据集基于全球主流的机器人学习开源框架LeRobot构建，聚焦工业、仓储场景中高频出现的蓝盒抓取场景完成数据采集与标准化标注，总计包含1项核心任务、2520帧结构化标注数据，单数据集文件总大小为100MB，配套原始视频文件大小为200MB，采集帧率为30fps，可满足轻量级算法训练、模型基准测试的核心需求。
本次发布的数据集标注维度覆盖机器人操作全链路核心参数，无需二次转化即可直接用于模型训练：既包含动作、观察状态两类运动控制数据，各对应6个关节位置的精准标注，可直接对接主流六轴机械臂的运动控制模型；同时配套前视、顶部、夹爪三个视角的480*640分辨率RGB图像数据，可支撑多模态视觉抓取算法的训练，帮助模型学习不同角度、不同姿态下的蓝盒识别与抓取路径规划。
该数据集采用Apache-2.0开源许可证，支持个人学习、科研使用以及商业化二次开发，无需额外授权。从典型应用场景来看，该数据集可广泛应用于3C电子产线蓝色料盒的自动上下料、电商仓储蓝色周转箱的分拣码垛、实验室蓝色试剂存储盒的自动化转运等场景的抓取算法训练，也可作为基准数据集用于机器人视觉引导精度测试、夹爪力控算法验证等研发环节，将大幅降低相关企业、科研团队的自主数据采集成本，缩短算法迭代周期。
作为机器人细分场景专用数据集的重要补充，本次开源数据集的发布也为数据要素在智能制造领域的落地提供了参考样本：垂直场景的标准化开源数据开放，正在成为降低产业研发门槛、加速技术普惠的核心公共资源，将持续推动工业机器人领域的技术创新与落地。
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