多模态与视觉感知数据集-评估基准 - 机器人/具身智能 (EBench-Dataset)
图像时间序列强化学习科学/学术工业/制造无语言更新时间 2026·07·08
数据集简介
数据内容包括： 机器人任务执行轨迹数据 多步骤操作行为数据 抓取、放置、移动等动作序列 长流程任务训练数据 室内机器人交互数据 Vision-Language-Action（VLA）训练数据 多场景、多任务操作数据 泛化能力测试数据 支持的能力方向包括： 机器人操作学习（Manipulation Learning） 移动机器人任务训练 长时序任务执行 多模态机器人模型训练 具身智能（Embodied AI） VLA 模型训练与评测 仿真环境下的策略学习 适用于： 机器人 AI 模型训练 具身智能大模型研发 动作策略学习 多任务机器人训练 Benchmark 评测与算法验证 仿真到真实场景（Sim2Real）研究
数据质量
记录时效性
按需更新
记录结构化
NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet，支持定制化
记录云交付
Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive
记录标准化
为保证数据的一致性与可用性，数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理，包括：（1）单位标准化：统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位；（2）格式标准化：统一日期、时间、数值字段的表示格式；（3）文本清洗：去除 HTML 标签、多余空格及异常字符；（4）字段规范化：统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性，便于后续分析与建模。
记录代表性
数据覆盖全量业务场景，样本均衡，具备行业代表性
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