近年具身智能、服务机器人赛道进入商业化落地关键期，而垂直场景下的高质量标注动作数据集，始终是制约机器人精细操作能力迭代的核心瓶颈，尤其是面向家用场景的小样本专项训练数据供给缺口显著。本次CoRL2026-CSI发布的专项数据集，正是瞄准这一产业需求推出的垂直领域数据产品。
该数据集是依托LeRobot框架打造的机器人领域专用数据集，核心围绕远程操作关闭锅盖的典型动作任务设计，全量包含100个动作片段，累计57173帧数据，结构化数据文件大小为100MB，配套视频文件大小为200MB。数据集维度覆盖多模态特征：包含6个关节位置的动作数据、同维度的观测状态数据，分辨率为480×640、帧率30fps的手腕视角与顶部视角双路图像数据，以及配套的时间戳、帧索引、片段索引等标注信息。采集所用机器人型号为so_follower，全量数据采用parquet格式存储，兼容主流深度学习框架与具身智能训练平台，可直接接入算法训练流程。
作为聚焦厨房场景精细操作的专项数据集，该成果可支撑多个领域的技术研发：在家用服务机器人赛道，可用于训练烹饪辅助机器人的锅盖关合、溢锅应急处置等功能，提升家居场景下的自动化服务能力；在工业遥操作领域，可作为基础动作样本支撑高危场景下的阀门操作、精密组件装配等遥操作动作的模仿学习；在算法研发层面，也可作为机器人动作模仿、强化学习的基准测试数据集，用于验证不同算法的动作还原准确率、复杂场景泛化能力等核心指标。
当前我国数据要素市场正加速向垂直细分领域渗透，具身智能作为数字经济与实体经济融合的核心赛道，高质量标注数据集的供给是产业规模化落地的核心基础。本次专项数据集的发布，进一步完善了机器人操作类数据集的品类覆盖，为细分场景的算法迭代降低了数据获取门槛，对推动服务机器人、工业协作机器人的商业化落地具有积极意义。
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