在具身智能的这条、充满了“巴别塔”式困境的漫漫长路上——即，每一种不同的机器人，都说着一种自己独有的、无法与其他机器人通用的“动作语言”——一场旨在建立一种“通用机器人语”的、史无前例的“标准化运动”，正由中国的顶尖科研与产业力量，联手发动。
近日，由北京智源人工智能研究院（BAAI）牵头，联合了包括蚂蚁天玑实验室、银河通用、乐聚、清华、北大、斯坦福、伯克利在内的、一个堪称“全明星阵容”的产学研联盟，共同打造并宣布全面开源了RoboCOIN。
这，并非又一个简单的、针对某个特定任务的机器人数据集。
它，是全球首个，在“本体多样性、标注精细度和使用便捷性”这三个核心维度上，都达到了前所未有高度的、高质量的双臂机器人真机操作数据集。
RoboCOIN的诞生，其核心，是为了攻克那个，长期以来，一直制约着“通用机器人”发展的、最根本的、也是最致命的瓶颈：
高质量、多机型、大规模的、真实世界双臂协同操作数据的极度稀缺。
而RoboCOIN，正是以一种近乎于“暴力美学”的、系统性的方式，来正面地，回应这个挑战。
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硬件平台的“多样性”：一口气囊括15种异构机器人。
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该数据集，史无前例地，同时覆盖了双机械臂机器人、半人形机器人和全尺寸人形机器人这三大主流类别。
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其中，既有配备了简单并行夹爪的Agilex Cobot Magic，也有搭载了复杂多指灵巧手的Unitree G1。这种硬件上的“多样性”，确保了，基于该数据集训练出的AI模型，将具备一种前所未有的、跨机器人本体的“泛化能力”。
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任务场景的“全面性”：覆盖421项细分任务与16个真实场景。
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其累计采集的，超过18万条的人类遥操作演示轨迹，覆盖了从住宅（厨房、客厅）、商业（餐厅、收费站），到工业（工厂、仓库）的、几乎所有典型应用场景。
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任务的设计，也极其精细，涵盖了从简单的“将毛巾放入篮子”，到复杂的“传递碗具并同时关闭抽屉”，再到需要精细力控的“抓取一颗葡萄并将其放入盘子”等，各种不同难度、不同协作程度的任务。
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然而，比其数据规模，更具革命性的，是其三级金字塔式的标注体系。
传统的机器人数据集，往往只提供原始的、未经解释的动作轨迹数据。机器人，只能去进行机械的、像素级的模仿，而无法，真正地，“理解”一个任务背后的内在逻辑。
而RoboCOIN，则为每一条数据，都构建了一套，从宏观到微观的、完整的“语义上下文”：
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顶层（轨迹级标注）：让机器人，“理解”任务的全局目标。
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例如，“在一个白色的桌子上，有一个篮子和一个粉色的桃子。你的任务是，将桃子，放入篮子。”
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中间层（段级标注）：让机器人，“学会”任务的逻辑步骤。
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将上述任务，拆解为一系列，可被执行的子任务序列，例如，“左手，移动并靠近桃子”→“左手，抓起桃子”→“将桃-子，传递给右手”→“右手，将桃子，放入篮子”。
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底层（帧级标注）：让机器人，“掌握”每一个动作的精细细节。
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在毫秒级的、每一帧的颗粒度上，标注出机械臂的运动方向、速度、加速度，以及夹爪的开合状态等，最底层的运动学信息。
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这套“从战略到战术，再到执行”的三级标注体系，第一次，让机器人，在学习一个任务时，不仅能够“知其然”（模仿动作），更能够“知其所以然”（理解逻辑）。
在Realman和Unitree这两个不同形态的机器人平台上，进行的严格的实证测试，也无可辩驳地，验证了RoboCOIN的卓越价值。
在将这套三级标注体系，整合进π₀和GR00T-N1.5这两个主流的视觉语言动作模型之后：
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对于简单的任务（“将毛巾放入篮子”），其成功率，从80%，提升至了90%。
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而对于更为复杂的、高难度的任务（“将桃子放入抽屉，并随手关上抽屉”），其成功率，更是从区区的20%，飙升至了70%——实现了高达50个百分点的巨大性能提升。
RTML对数据质量与模型性能的影响
爱力方的分析认为，RoboCOIN的开源发布，其意义，已远超一次单纯的、高质量的学术资源的共享。
它，更像是一次深刻的“行业基础设施共建”。
它，通过提供一套统一的、高质量的、并且“开箱即用”的“教科书”（RoboCOIN数据集）和“学习工具”（CoRobot数据处理框架），极大地，降低了全球所有开发者，进行“通用机器人”研究的门槛。
当15种，形态各异、语言不通的机器人，开始，共同地，学习同一本“教科书”，并开始，逐渐地，掌握一种通用的、可被迁移的“动作语言”时：
一个真正属于“通用具身智能”的、百花齐放的“寒武纪”大爆发，或许，才算真正地，拉开了序幕。
论文地址：arxiv.org/abs/2511.17441
项目地址：flagopen.github.io/RoboCOIN/
