全球首个！10万小时人类数据全开源，Hugging Face罕见站台- 大数跨境

新智元

2026-08-25

新智元报道

上周，Dyna Robotics 公司发布的 DYNA-2 模型引发行业震动。该模型在预训练阶段未使用任何机器人动作数据，而是灌入了超 100 万小时的人类第一视角视频。数据显示，随着数据量从 1000 小时增至 100 万小时，机器人智能水平呈现持续的幂律增长趋势，标志着物理 AI 正式迎来 Scaling Law（扩展定律）。

这一发现宣告：训练机器人的核心瓶颈并非 GPU 或算法，而是高质量的人类行为视频数据。然而，关键拐点所需的数据往往被锁在各家公司的硬盘中。直到 8 月 20 日，在 2026 世界机器人大会（WRC 2026）上，光轮智能宣布将 10 万小时全模态人类行为数据全部开源，彻底打破了这一壁垒。

全球最大开源数据集 EgoSuite-Open100K 正式发布

光轮智能联合 Hugging Face 发布了名为 EgoSuite-Open100K 的数据集，首批内容已上线 Hugging Face Hub 和 AtomGit，支持学术研究与商业训练。这是迄今为止全球规模最大的全标注开源第一人称人类数据集，被视为具身智能领域最宝贵的资产。

消息发布后，全球开源 AI 社区反响热烈。Hugging Face 官方账号罕见地单独转发力挺，其旗下机器人项目 LeRobot 及多位领域专家纷纷给予高度评价，认为这是训练灵巧操作不可多得的素材，标志着开源成为新的技术护城河。

为何是 10 万小时？锁定跨具身迁移拐点

10 万小时的数据量并非随意设定，而是基于物理 AI 领域的最新研究成果。英伟达 EgoScale 框架及 Generalist AI 等研究均表明，人类示范数据越多、场景覆盖越广，机器人模型越强，且这种提升遵循可预测的对数线性规律。

Dyna Robotics 的核心发现指出，跨具身迁移的拐点位于 1 万至 10 万小时之间。低于 1 万小时，机器人难以泛化；而达到 10 万小时级别，跨设备、跨场景的迁移能力变得稳定明确。光轮智能此次开源的 10 万小时数据集，精准命中了这一关键阈值，为行业验证 Scaling Law 提供了宝贵基准。

打造机器人“言传身教百科全书”：规模与质量并重

采集 10 万小时高质量数据面临规模、多样性和标注质量的“不可能三角”挑战。光轮智能通过规范化作业流程，成功实现了三者的平衡：

极致多样性：涵盖 15,000+ 独立真实场景、15,000+ 具体任务，跨越家居、餐旅、零售、工业等 7 大类环境及 128 种场景类型，填补了现有数据集在复杂工业与商业场景中的空白。
三层全模态标注：包含手部 21 关节点位姿、身体全身协调位姿以及事件级语义标注，让模型不仅知道“手怎么动”，更理解“为何这么动”。
双视角互补：EgoStandard 提供头戴第一视角，EgoPro 额外增加腕部视角，捕捉手指接触物体的精细瞬间，解决了头戴视角易遮挡的难题。

此外，光轮智能作为 EgoVerse 全球人类数据委员会成员，正联合斯坦福、ScaleAI 等机构共建数据标准，解决了以往各家数据格式不一、无法混用的痛点，为全球研究人员提供了统一的可复现基准。

从数据到应用：SimFoundry 仿真与 RoboFinals 评测闭环

拥有高质量数据只是第一步，如何验证其价值？光轮智能构建了“人类数据教材 + SimFoundry 仿真练习场 + RoboFinals 考场”的 Real2Sim2Real 持续学习闭环。

依托自研的 SimFoundry 物理仿真平台，系统可将真实任务映射到虚拟环境进行大规模并行试错与评估。RoboFinals 评测系统则通过标准化任务定义和固定随机种子，实现了不同团队、不同模型结果的横向对比。相比高昂且高风险的真机测试，仿真评测将周期压缩至小时级，成本大幅降低，同时能精准定位模型失败原因与性能退化边界。

结语：共建具身智能开放生态

光轮智能不仅是 EgoVerse 人类数据委员会成员，也是 Newton 仿真技术委员会中唯一的中国公司，深度参与制定全球具身智能的数据与仿真标准。此次开源 10 万小时数据仅是起点，公司同时启动了"5 年 100 亿小时”数据共建计划，旨在统一数据标准、定向补采缺口数据，并优化多源数据组合方式。

正如光轮智能创始人兼 CEO 谢晨博士所言：“人类文明来源于群体智慧，机器人的文明也不应由一家公司创造。”从 10 万到 100 亿小时的跃升，将是把人类百万年积累的身体经验翻译成机器语言的过程，这也是开启物理世界 ASI 文明的关键一页。

编辑：所罗门

【声明】内容源于网络

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