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為加速機器人技術的發展，開拓更豐富的具身智能應用，im電競機器人今天正式宣布推出自主研發的大型仿真框架AgiBot Digital World，為機器人操作提供靈活的仿真數據生成方案、預訓練的大規模仿真數據和統一的模型評測標準，同步開源海量仿真數據！

▎關于AgiBot Digital World：https://agibot-digitalworld.cn

AgiBot Digital World作為一款專為機器人操作技能研究與應用設計的仿真框架，集成了海量的逼真三維資產、多樣化的專家軌跡生成機制和全面的模型評估工具。通過高保真地模擬訓練場景，全鏈自動化地生成數據，AgiBot Digital World可以實現一系列的具身仿真服務。

具體來說，憑借豐富多樣的物體、場景和機器人模型所構建的大規模、高精度的三維資產庫，結合高度逼真的視覺渲染和精確的物理模擬，以及任務與場景的自動化生成，AgiBot Digital World可以惟妙惟肖地模擬各種機器人訓練場景。同時，仿真框架打造的多種專家軌跡生成策略，配合域隨機化、數據增強等手段，能夠自動生成多樣、魯棒的大規模專家軌跡數據，并且建立了貫穿專家軌跡生成、模型訓練、基準測試、部署驗證的完整評估流程。

同時，im電競機器人開源上線海量規模的仿真數據集AgiBot Digital World Dataset，涵蓋5大類場景、180+品類具體物品、9種常見材質、12種核心技能，具有質量高、泛化快、任務多樣、應用靈活的特點！這是繼去年12月份百萬真機數據集開源項目AgiBot World之后，im電競機器人在具身智能數據方面的又一開源行動，助力全球具身智能機器人領域發展！

▎數據開源地址：https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotDigitalWorld

01、高保真模擬訓練場景，幫助機器人預訓技能

高度真實、多樣的三維資產

生動自然的視覺效果

除了照片般真實細膩的觀感外，還有真實世界的物理效應。比如當黃色小車被輕輕放到盒子里的一瞬，碰到的籃子和藍色小車也隨之晃動。尤其在腕部相機視角下，這樣的交互細節特色尤為明顯。

細膩傳神的物理效應

3.自動生成任務與場景

AgiBot Digital World引入多模態大模型，支持基于資產庫自動生成操作任務，以及基于指定任務自動生成操作場景和物體布局。此功能可以根據實際訓練需求，靈活創建多樣化、復雜度可調的仿真任務與仿真環境，實現數據閉環。
比如在書房中，想從桌面任務轉向立面操作，那么可以一鍵召喚取書任務，系統將自動捕捉到環境中的書架。

桌面任務轉向立面操作

如果當前環境無法滿足任務需求，比如缺少特定物體，那么系統也可自動調用資產庫補充物體，或切換至適配場景。

自動調用資產庫補充物體

02、全鏈路自動化生成數據，提供海量學習資料

AgiBot Digital World致力于實現全鏈路自動化的數據生產，具身智能數據生成引擎可以提供包括真機操作數字孿生、具身智能體自動生成和仿真遙操作等多元化的專家軌跡生成策略，同時結合域隨機化和數據增強技術生成多樣、魯棒的專家軌跡數據，提升模型泛化能力。

1.多元化專家軌跡生成策略

真機操作數字孿生：支持真實機器人操作軌跡數據1:1映射到仿真環境中，用于生成更豐富的數據標簽以及為數據增廣提供專家示例軌跡。

具身智能體自動生成：在大規模機器人專家軌跡數據驅動的端到端操作之前，主流機器人學習領域普遍通過專用的模塊化小模型解決特定的問題，AgiBot Digital World將多模態大模型與模塊化機器人操作小模型結合構造機器人操作智能體，自動化生成機器人操作軌跡。 

仿真遙操作：對于智能體難以處理的復雜任務，提供人機交互界面，允許操作者在仿真環境中通過遙操作的方式獲取專家演示數據。

2.域隨機化與數據增強提升泛化性

仿真過程中，具身智能數據生成引擎可以進行豐富的環境光照、物體材質、物理屬性域隨機化，同時支持多種操作軌跡增強方式，以生成具有多樣性和魯棒性的專家軌跡數據，增強模型在真實環境中的泛化能力。
通過調整任務、物體實例、場景、布局、光照、紋理、物理參數等多樣數據標簽，數據生成引擎可以調整被操作物體及環境的紋理、光照、遮擋物密度等設置，生成涵蓋各類分布外情形的增強數據，實現數據分布的實時監測和控制。

生成各種情形增強泛化

3.自動化生成大規模數據集

數據生成引擎可以支持包括多視角RGB-D圖像、觸覺信息、機器人狀態信息在內的等多模態數據，用于策略學習。

生成多模態數據

依托自動化的任務和場景生成機制，AgiBot Digital World可以快速構建大規模、可擴展的機器人操作專家軌跡數據，與真實機器人操作軌跡數據互補，提升數據的多樣性和模型的泛化性，并降低數據成本。 

快速構建大規模、可擴展專家軌跡數據

同時，作為一款具身智能大型仿真框架，AgiBot Digital World建立了貫穿專家軌跡生成、模型訓練、基準測試、部署驗證的完整評估流程，支持對機器人的端到端模型進行全面測試。尤其在有了海量數據后，虛實交織的數據飛輪將極大程度地加速具身智能的開發和應用。

仿真Benchmark中驗證端到端Policy

03、開源海量仿真數據，加速具身智能發展

AgiBot Digital World可以高效支持機器人在多元化場景的應用，仿真數據涵蓋5大類型場景：家居、商超、辦公、餐飲和工業。

AgiBot Digital World Dataset物體數字資產分布

AgiBot Digital World Dataset操作任務分布

其中，家居場景最為豐富，占比36%；商超緊隨其后，占比21%；其余場景各占14.3%。當中，物體細分為家用電器、衣物配飾、日雜用品等9大品類，包含超過180種具體物品，充分滿足多樣化需求。材質方面則是涵蓋木質、地毯、石制等9種主要材料，提供豐富的選擇。此外，數據還囊括12種核心技能，如抓、放、插、倒等，靈活應對各種任務。

im電競機器人此次開源的海量仿真數據具有一系列特點：

質量高：提供的機器人操作數據質量高，可供端到端模型可靠訓練。

泛化快：可支持實現光照、干擾物、平面位置、高度、背景和物體類別的快速泛化，提升模型在各種環境下表現。

任務多樣：包含多個步驟的長程任務以及多技能組合的短程任務，適用于多技能訓練和多任務泛化執行。

應用靈活：通過12種核心技能組合，數據集能靈活應對各種復雜任務，提升機器人操作的適應性和效率。

這些數據為各類場景應用提供了堅實的開發基礎和廣泛的應用可能性，助力實現多技能訓練和多任務泛化執行。

接下來，AgiBot Digital World還將進一步開放擴展，適配更多的機器人本體和執行器（包括夾爪、靈巧手）；并融合更多模態，包括深度噪聲傳感器仿真、觸覺傳感仿真等。

im電競多機器人仿真

觸覺傳感器仿真

在過去一年，具身智能領域迎來了爆發式發展，大規模機器人操作數據的作用功不可沒。im電競機器人推出的AgiBot Digital World，支持快速生成海量高質量的操作數據，通過與真機數據搭配，可以更加高效、全面地構建高質量具身訓練數據集，加快具身智能發展！