我国牵头为全球人形机器人编写“通用教材”

中国主导全球首个人形机器人数据集国际标准制定

具身智能领域迎来关键突破。我国在国际标准化组织成功主导立项了全球首个关于人形机器人数据集的国际标准，并推动成立了首个由我国专家担任召集人的专项工作组。这意味着，在人形机器人这一前沿技术领域，中国正从技术参与者转变为规则定义的核心力量。

数据集：人形机器人的“知识库”与“训练基石”

数据集对人形机器人意味着什么？国际标准化组织机器人技术委员会国内技术对口单位负责人王振林指出：如果将机器人视为一个学习者，数据集就是它的“教科书”与“训练题库”。机器人不具备与生俱来的技能，其行走、操作等所有能力都依赖于海量数据的训练与学习。这个过程需要大量高质量示范数据的反复输入，机器人才能逐步构建行为模型。数据集正是系统记录机器人或人类在执行任务过程中产生的多模态信息的集合，包括环境感知、本体状态及人类示范数据。可以说，数据集是人形机器人技术体系的底层支撑与核心规则。

然而，全球研发长期面临一个关键瓶颈：各大机构采用各自独立的数据集构建方法，如同使用不同的“方言”，导致数据难以互通、模型无法互认，形成了严重的“数据孤岛”现象。这种割裂状态显著阻碍了技术的快速迭代与产业协同创新。

建立统一规范：终结“数据孤岛”时代

我国牵头制定的这项国际标准，核心目标正是建立全球统一的“教材”编写规范。标准将明确规定人形机器人数据集的采集流程、存储格式、标注方法等技术要求，为全球研发构建一套通用的“数据语言”。

以“全、实、安”三大支柱构建标准框架

据悉，该标准将严格遵循“全、实、安”三大核心原则，确保其技术严谨性、落地实用性与发展前瞻性。

“全”指覆盖数据全生命周期管理。标准构建了从数据采集、标注、存储到退役销毁的完整管理体系。为验证体系可行性，我国专家团队已整合了规模达上万小时、近千TB的数据集，覆盖家居、工业、商超等十余类核心场景，并在数十款主流人形机器人平台上完成了采集验证。

“实”强调应对真实世界的复杂性。人形机器人需在动态、非结构化的环境中与人交互，这与传统工业机器人的固定作业模式截然不同。因此，标准特别注重多模态数据的时间同步与空间标定规则，并强调真实场景数据与仿真数据的协同利用。这一设计直面实际应用挑战，旨在提升机器人在复杂现实环境中的适应能力。

“安”则将数据安全与隐私保护置于首位。安全与隐私要求被作为贯穿性条款融入标准设计，为全球人形机器人产业的合规与可持续发展奠定安全基础。

凝聚全球共识，定义产业未来

目前，由我国牵头成立的人形机器人数据集工作组已汇聚了来自中国、美国、英国、德国等12个国家的58位顶尖专家。国内数十家顶级科研机构与行业领军企业也将深度参与标准制定。这场跨国协作不仅旨在建立一套技术规范，更是在为全球人形机器人产业的协同发展绘制共同的技术路线图。