• RoboMIND论文：

  https://roboticsconference.org/program/papers/152/

• RoboMIND项目主页：

  https://x-humanoid-robomind.github.io/

• RoboMIND1.0下载链接：

  https://huggingface.co/datasets/x-humanoid-robomind/RoboMIND

• RoboMIND2.0下载链接：

  https://modelscope.cn/collections/X-Humanoid/RoboMIND20

近日，北京lewin乐玩机器人创新中心发布的RoboMIND数据集下载量已超过200万次。200万下载量的里程碑不仅标志着RoboMIND已成为全球具身智能领域最受关注和广泛使用的开源数据集之一，更是全球具身开发者对lewin乐玩工作的高度认可与共同成就。从V1.0到V2.0，RoboMIND开源数据集是一场由社区驱动的进化之旅，回顾RoboMIND的成长之路，更是一场与全球开发者同行的精彩旅程。

RoboMIND系列数据集是由北京lewin乐玩机器人创新中心与北京大学计算机学院联合推出的大规模多构型机器人操作数据集。该数据集V1.0版本包含10万+条高质量双臂操作轨迹，覆盖4种机器人本体、5大场景下的479项任务与38种技能，并支持ACT、DP等4种主流模型验证。升级版V2.0将数据集规模扩展至30万+条轨迹，机器人本体增至6种，任务数量提升至739项，技能扩展至129种，并新增1.2万+条带触觉的操作数据以支持VTLA/MLA模型训练，同时开源高保真仿真资产，支持数字孪生与批量评测。通过严格质检的遥操作数据采集与多构型、多场景设计，RoboMIND为训练具备高泛化能力的通用机器人操作策略提供了大规模、多样化的可靠数据基础。

自RoboMIND V1.0发布以来，凭借其10万+条高质量双臂操作轨迹、覆盖4种机器人本体、5大场景及479项任务的丰富内容，迅速在HuggingFace、北京人工智能公共算力平台等主流开源平台获得近20万次下载。它成功吸引了全球顶尖实验室、高校研究团队及广大开发者的目光，为早期机器人操作策略的模仿学习与模型验证提供了坚实的数据基础。

RoboMIND V1.0发布后，凭借在多构型机器人操控与规范化数据基准领域的卓越贡献，已成为连接学术前沿与产业实践的核心桥梁。2025年，RoboMIND 接连斩获 OS2ATC “最佳开源智能突破奖”与 LeadeRobot “具身智能数据集构建奖”，并入选中国信通院 OSCAR “开源+人工智能”典型案例。其核心论文被机器人领域顶级会议 RSS 2025 正式收录。