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国内首个人形机器人数据集质量评价标准立项！优必选已领衔制定八项人形机器人国行标
近日，国家标准计划《人形机器人数据集 第6部分：质量评价》正式立项。该项目由全国机器人标准化技术委员会(TC591)归口、全国机器人标准化技术委员会人形机器人分会(TC591SC5)执行，TC591秘书处单位北京机械工业自动化研究所有限公司联合优必选牵头起草。该标准的研制，将进一步完善人形机器人数据标准体系，推动人形机器人数据从“有无”向“质优、可信、可用”转变，实现从数据堆量到质量驱动的升级。
具身智能的训练离不开真实世界数据。相较于普通图像或文本数据，人形机器人数据具有多模态、强时序、高频、强任务耦合等特征。时间标记错位、传感器不同步、动作与状态不匹配、标注不一致等问题，均可能导致数据无法有效支撑模型训练。而数据质量失控将引发“采集量大、有效量小”“训练频次高、效果不稳定”“同一数据、评价各异”等问题，低质量数据所携带的噪声与偏差会直接影响机器人的感知、决策与执行能力。
结合人形机器人数据集的特点，该标准研制拟围绕质量评价对象、评价原则、评价指标、评价流程、评价方法以及评价结果表达等内容建立统一规则，让数据质量实现可定义、可度量、可复核，重点聚焦数据可靠性、多模态对齐、任务覆盖度、标注可复核及评价可比性五个方向。
对产业而言，该标准贯穿数据采集、处理、标注、存储、发布及应用全过程，将为数据集选型、质量分级、第三方评测及供需验收提供统一标准，帮助研发团队减少无效数据与返工，推动数据采集从数量导向转向质量导向，降低产业链沟通与交易成本。
人形机器人数据质量不是“纸面指标”，而是在产品研发和场景落地中一点点磨出来的工程能力。优必选Walker S系列已经落地汽车制造、智慧物流、3C电子制造、半导体制造、航空制造、工业数据采集等工业场景，通过规模化部署机器人采集工业场景数据，反哺多模态大模型训练，形成“硬件部署—数据积累—算法优化”的闭环。
优必选将结合真实场景中的实践经验，围绕多模态数据同步、动作—状态关联、任务覆盖、标注审核、异常数据识别和质量追溯等关键问题，与产学研用各方共同完善可落地、可验证、可推广的评价规则。
目前，优必选已牵头制定八项人形机器人首批国家标准和行业标准，包括《人形机器人安全要求第2部分：工业领域》《人形机器人技术要求 第5部分：作业操作》《人形机器人技术要求 第6部分：定位导航》《人形机器人技术要求 第7部分：人机交互》《人形机器人数据训练场建设规范》《工业用人形机器人技术规范》《人工智能 关键基础技术 面向工业的具身群体智能协同系统控制接口规范》《人形机器人数据集 第6部分：质量评价》。
未来，优必选将继续发挥在人形机器人技术研发、场景应用和标准化工作中的积累，携手行业伙伴推进标准研制与实践验证，以标准凝聚共识，以高质量数据支撑人形机器人在更多场景中落地应用。
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