全球首个基于视频转3D具身数据的数据集开源！动捕、遥操获取数据的时代要结束了？

通过互联网视频提取具身智能训练数据，已成为行业突破 "数据荒"的 重要 方向 ， 特斯拉早在 2025 年就明 确布局，Optimus 机器人已实现通过第一视角视频 学习 扫地、炒菜等 16 项任务，后续更 是加大使用 互联 网第三人称视频扩大训练规模，复刻 FSD 的成功路径。 国内不少企业也 在 跟进这一 技术路线 ，但行业 依旧 处于各自为战的状态 ， 多数企业的数据仅服务于自有 模型，既不对外开源，也缺乏统一的质量评估标准，导致数据精度、一致性等核心指标无法量化验证，难以形 成协同效应。 不过，现在这种现状即将迎来转机。 在机器人学习领域， "数据荒" 一直是制约技术落地的核心痛点。传统机器人训练依赖昂贵的遥操作设备或专 业动捕工作室，不仅成本高企，还难以覆盖真实世界的多样化场景。而互联网上海量的人类手-物交互视频， 却因物理不一致、形态不匹配等问题，长期被挡在机器人训练的数据大门外 ， 如果能够有效解决这个棘手问 题，那么机器人产业将面临一次彻底的变革。 近日，清华大学与枢途科技研发团队联合推出的 RoboWheel数据引擎正式发布 。该引擎可将普通单目 RGB/RGB-D 相机拍摄的人类手-物交互 ...