在机器人技术领域的最新进展中，智元机器人公司近期宣布推出了一项名为AgiBot Digital World的创新仿真框架，为机器人操作技能的研究与应用提供了强有力的支持。该框架不仅包含了灵活的仿真数据生成方案，还预训练了大规模仿真数据，并建立了一套统一的模型评测标准，同时开源了海量仿真数据资源。
AgiBot Digital World专为机器人操作技能设计，集成了海量且逼真的三维资产，多样化的专家轨迹生成机制，以及全面的模型评估工具。通过高度模拟训练场景，并全链自动化生成数据，该框架能够实现各种具身仿真服务，如精确模拟机器人训练场景等。
智元机器人同步开源的仿真数据集AgiBot Digital World Dataset，覆盖了家居、商超、办公、餐饮和工业五大场景，共计180多种具体物品，9种常见材质，以及12种核心技能。这些数据资源的丰富性，为机器人操作技能的训练提供了坚实基础。
AgiBot Digital World的三维资产库通过人工精细建模、三维重建技术和生成式人工智能（AIGC）等途径构建，拥有多样化的物体、场景和机器人模型。这些资产能够满足各种复杂机器人操作任务的仿真需求，为机器人提供高保真模拟训练场景。
基于NVIDIA Isaac-Sim仿真平台，AgiBot Digital World能够提供高度逼真的视觉渲染和精确的物理模拟。仿真情景与真实世界之间的域差异小，感知和交互的细节真实，如光透过玻璃窗投射的光影、随机器人动作变动的倒影等，视觉效果极为自然。
AgiBot Digital World还引入了多模态大模型，支持基于资产库自动生成操作任务，并根据指定任务自动生成操作场景和物体布局。这一功能能够根据实际训练需求，灵活创建多样化、复杂度可调的仿真任务与仿真环境，实现数据闭环。例如，在书房环境中，若机器人需要从桌面任务转向书架上的立面操作，系统能够一键召唤取书任务，并自动捕捉到环境中的书架。
在数据生成方面，AgiBot Digital World提供了多元化专家轨迹生成策略，包括真机操作数字孪生、具身智能体自动生成以及仿真遥操作。这些策略能够生成具有多样性和鲁棒性的专家轨迹数据，增强模型在真实环境中的泛化能力。同时，数据生成引擎还支持包括多视角RGB-D图像、触觉信息、机器人状态信息在内的多模态数据，为策略学习提供了丰富资源。
智元机器人此次开源的仿真数据，不仅质量高，可供端到端模型可靠训练，还支持快速泛化，能够应对各种环境下的挑战。同时，数据集中包含了多个步骤的长程任务以及多技能组合的短程任务，适用于多技能训练和多任务泛化执行。这些数据资源的灵活应用，将极大提升机器人操作的适应性和效率。
