当具身智能正从技术探索迈向产业落地的关键节点 —— 开源生态的成熟度已成为决定行业发展速度的核心变量！
《AI Robotics Open Source R&D Survey: Foundation Models, Datasets, Simulation, and Benchmark Platforms (2023-2025)》正是此时应运而生的 “行业全景图”——
这份横跨三年技术演进的权威综述，以四大核心支柱为框架，系统梳理了具身智能开源领域的突破性成果。
对于研究者，它是规避重复造轮子的 “文献捷径”；对于开发者，它是选型避坑的 “实战手册”；对于行业决策者，它更是预判技术趋势的 “导航罗盘”。
▲说明：2023-2025 年推动机器人领域变革的三大关键进展，从根本上由开源原则赋能©️【深蓝具身智能】编译
今天，我们就一同深入解读这份报告，看看开源究竟如何重塑机器人研发的格局。
数据集
要让机器人像人类一样学习和行动，海量且高质量的数据集是不可或缺的基础。
多embodiment数据集：实现跨场景、跨具身的泛化
Open X-Embodiment(2023-2024)
Open X-Embodiment数据集堪称数据集领域的“巨无霸”。
它由全球34个研究实验室共同打造，涵盖了22种不同的机器人embodiment，包含了超100万条真实机器人的演示轨迹，以及527项技能和160266个任务。
该数据集采用统一的RLDS（机器人学习数据集）格式，为跨embodiment学习奠定了基础。
DROID(2024-2025)
该数据集由北美、亚洲和欧洲的50名数据采集人员共同收集完成，包含了76000条演示轨迹，包含了13个机器人embodiment的564个场景和86项任务，场景从家庭空间（包括浴室、厨房、餐厅、卧室、实验室、洗衣房及办公室）延伸到实验室等专业环境。
今年4月，DROID 进行了更新，为36000个episode提供了改进的校准数据。
在数据存储和访问方面，DROID采用TensorFlow Datasets（TFDS）格式，存储在谷歌云平台上，全量数据集需要15TB存储空间，压缩后也要3TB。
专业多模态数据集：聚焦细分场景
RH20T(2023)
RH20T数据集专注于接触密集型操作场景，它包含超过110000条序列，整合了RGB图像、深度图像、力、音频以及200Hz指尖触觉传感等多模态数据，填补了触觉感知操作策略研发的数据空白。
在数据存储方面，RH20T全量数据集达40TB，其中RGB数据占5TB，resize后的RGBD数据为10GB。
考虑到存储压力，研发人员可以先从RGB+力数据子集入手开展初期实验，且数据集提供了跨模态对齐的时间戳，研发人员只需要做好实时应用中的缓冲处理即可。
基础模型
如果说数据集是机器人“学习”的教材，那么基础模型就是机器人“思考”和“行动”的核心大脑。
2023-2025年，开源基础模型不断涌现，彻底改变了过去顶尖模型少数机构掌握的局面。
视觉-语言-动作（VLA）模型：实现语义理解与动作执行的统一
RT-2(2023)
RT-2可以说是VLA模型领域的开创性成果。
它的核心创新在于将机器人动作视为文本令牌，融入到统一的词汇表中，从而实现了互联网规模视觉-语言数据与机器人动作数据的协同微调。
RT-2基于550亿参数的PaLI-X模型构建，在泛化任务上的性能是RT-1的3倍，在已见任务上的成功率高达97%，在未见任务上也能达到76%。
Gemini Robotics(2024)
Gemini Robotics则进一步推动了VLA模型的发展。它基于 Gemini 2.0构建，在泛化基准测试中的性能较之前的VLA 模型提升了一倍以上。
该模型新增了先进的空间推理能力和持续的环境监测功能，还引入了ASIMOV数据集用于语义安全评估。
在工业生产中，具备空间推理能力的Gemini Robotics模型，能够更精准地处理复杂的装配任务，比如在汽车制造中，它可以准确判断零部件的安装位置和角度，确保装配精度。
多模态基础模型：融合多源信息，提升机器人环境适应能力
PaLM-E(2023)
PaLM-E是多模态基础模型的典型代表，它将视觉、触觉、本体感觉等多模态传感器数据直接融入语言嵌入空间。
在机器人任务和通用视觉-语言基准测试中均取得了顶尖性能。PaLM-E最大的模型版本包含5620亿参数，不过在实际应用中，120亿参数的版本已能达到全量模型90%的性能，且仅需2-4块A100 GPU即可部署。
Microsoft Magma(2025)
Microsoft Magma则实现了跨领域的突破，它是首个能够在数字和物理环境中同时运行的VLA基础模型。
该模型采用创新的Set-of-Mark（SoM）和 Trace-of-Mark（ToM）技术，实现了动作的统一接地：
SoM技术确保了用户界面导航和机器人操作任务标注的一致性；
ToM技术则提升了模型的时间理解和动作规划能力。
在智能办公场景中，Magma模型可以同时处理电脑上的文档操作和协助整理桌面文件，实现了数字与物理世界的无缝协同。
专用架构与优化：适配场景，兼顾性能与效率
通用基础模型在机器人场景中往往实时性不足，因此可以从两方面进行优化提升：
设计场景专用架构的模型
以CLIP-RT架构为例，它通过将CLIP的“自然语言监督”思路专门为机器人任务进行优化。
利用“机器人轨迹+自然语言描述” 的配对数据训练，让仅10亿参数的小模型，在机器人任务上，性能达到了70亿参数的通用模型的效果；
其推理速度达15-30Hz，仅需1块RTX A5000显卡便能适配多数机器人的实时控制需求。
使用模型压缩优化技术
仿真平台
在机器人研发过程中，真实环境中的测试往往面临成本高、风险大、周期长等问题。而仿真平台则为机器人提供了一个安全、高效、低成本的“练兵场”，让研发人员能够在虚拟环境中对机器人进行大量的训练和测试。2023-2025年，开源仿真平台的快速发展，进一步降低了机器人研发的门槛。
高保真物理仿真平台：还原真实物理世界，提升训练可靠性
NVIDIA Isaac Sim 5.0(2025)
NVIDIA Isaac Sim是工业级机器人仿真的佼佼者。它借助RTX光线追踪技术和 PhysX 5.0物理引擎，能够实现高度逼真的物理模拟和渲染效果。
2025年推出的开源 Isaac Sim 5.0版本，该平台拥有超过1000个SimReady资产，涵盖了最新的人形机器人和操作机器人，还原生支持ROS 2生态系统，方便与实际机器人硬件进行对接。
不过，Isaac Sim对硬件配置有一定要求，推荐使用NVIDIA RTX 3080及以上型号的GPU，且需要32GB以上的内存来应对复杂场景。
MuJoCo 3.0(2023~2025)
MuJoCo 3.0则在高性能接触仿真方面表现突出。它引入了MuJoCo XLA（MJX）技术，实现了GPU/TPU加速，在多智能体场景下的仿真速度较之前提升了3倍，能够达到每秒数百万次的仿真步骤。
该平台还支持接触岛（Contact Islands）技术，可对复杂接触场景进行优化并行处理，同时新增了符号距离函数（SDF）碰撞检测功能，提升了对复杂几何形状的处理能力。
在机器人运动控制算法的研发中，MuJoCo 3.0能够为研发人员提供高精度的物理仿真支持，精确模拟机器人在不同地形（如草地、山地、雪地）上的运动状态。
专业仿真框架：聚焦特定场景，满足细分需求
Robosuite v1.5(2024)
Robosuite v1.5是一款专注于机器人操作仿真的模块化框架。它支持多种机器人 embodiment，包括人形机器人，还提供了复合控制器和增强的遥操作功能。
该平台的模块化设计使得研发人员能够快速搭建不同的机器人配置、gripper组合和控制策略，标准化的接口也方便了不同算法之间的比较和复现。
同时，该平台还内置了领域随机化功能，能够随机调整虚拟环境中的物理参数（如物体质量、摩擦系数）和视觉参数（如光照强度、物体颜色），从而提高模型的泛化能力。
AI Habitat 3.0(2023)
AI Habitat 3.0则专注于导航和具身AI领域，特别强化了人机协作功能。它支持高精度的人形机器人仿真和VR接口，在单GPU设备上就能实现每秒10000帧以上的仿真速度。
该平台还提供了丰富的场景数据库，包括HM3D、Matterport3D、Gibson等数据集，可满足不同导航场景的训练需求。在室内导航机器人的研发中，AI Habitat 3.0能够为机器人提供多样化的虚拟室内环境。
基准测试框架：标准化评估，推动算法进步
Meta-World(2023~2025)
Meta-World是多任务学习和元学习领域的重要基准测试框架。它提供了MT50（50项多任务学习任务）和ML45（45项元学习任务）两个主要基准，涵盖了50种不同的操作任务。
在机器人算法的研发过程中，Meta-World为研发人员提供了统一的评估标准。
(2) LIBERO (2023)
LIBERO则聚焦于机器人终身学习的评估。它包含130项任务，分为四个专业套件：LIBERO-Spatial（空间关系理解）、LIBERO-Object（物体类型泛化）、LIBERO-Goal（目标条件变化）和LIBERO-100（大规模多样化任务）。
该框架能够系统地评估机器人在长期学习过程中的知识迁移能力、灾难性遗忘问题等。
机器人开源生态
2023-2025年AI机器人领域的突破性进展，本质上是开源生态协同发展的成果：成功破解了机器人研发过程中“硬件成本高昂、测试场景有限、跨主体协作不足”的核心痛点，为行业规模化创新奠定了基础。
开源生态的核心组件
基础中间件
硬件标准
领域解决方案
开源模型和数据集
在开源基础模型方面，2024-2025年头部企业与社区成果显著：
Physical Intelligence：于2025年2月开源估值超4亿美元的Pi0基础模型，支持低数据微调（1-20小时任务数据即可适配场景）、多硬件兼容且易用性强；
Isaac GR00T N1：NVIDIA联合谷歌DeepMind、迪士尼研究推出全球首个类人机器人全定制化开源模型，以“双系统认知架构”兼顾快速反应与复杂决策，且支持核心算法修改；
Hugging Face机器人：计划打造“机器人领域GitHub+模型Hub”，推出LeRobot 库、标准化硬件参考平台及基础模型Hub，降低协作门槛。
协作式数据集方面，开发从“单一embodiment采集”到“全球协同构建”转变：
DROID：采用“全球分布式采集+集中式质量管控”，50个采集者覆盖了13个embodiment，硬件标准化且数据可直接调用；
集成与部署考量
有了数据、模型、仿真平台，如何把它们整合起来落地？
接下来我们将讨论项目的集成和部署。
开源集成架构：以ROS2为核心
使用"标准集成架构中间件"，例如通过ROS2来连接基础模型、运动规划、安全监控等组件：
架构逻辑：
① 基础模型（如Pi0、RT-2）生成动作计划；
② ROS2传递计划给运动规划模块（如MoveIt）；
③ 安全监控模块（开源OpenRoboticsMonitor）验证轨迹安全性；
④ 最终通过ROS2发送控制信号给硬件。
核心优势：
避免厂商绑定（可替换不同品牌的机器人）、社区验证安全（代码经全球开发者审查）、快速迭代（能及时获取开源组件的更新）；
部署策略：“逐步推进，控制风险”
机器人部署不能“一步到位”，需分5个阶段逐步推进，每个阶段都有明确的风险控制目标：
阶段一：仿真验证
在Isaac Sim/MuJoCo中做海量测试，确保模型在虚拟环境中成功率≥95%；
阶段二：受限现实测试
在封闭环境（如实验室）中测试，全程有人监督，限定任务范围；
阶段三：监督自主
扩大环境范围，但保留人类干预能力，任何动作都需要人工确认；
阶段四：半自主
减少人工监督，仅在异常情况下干预；
阶段五：完全自主
独立运行，但需实时监控性能，设置紧急停机机制。
结论
在科技发展的浪潮中，AI机器人领域正经历着前所未有的变革。
2023-2025年，开源协作成为推动该领域进步的核心动力，它打破了技术壁垒，让前沿科技触手可及，也催生了社区规模的创新。
未来的机器人势必建立在开放、协作的基础上。
编辑｜木木伞
审编｜具身君
Ref
论文题目：AI Robotics Open Source R&D Survey: Foundation Models, Datasets, Simulation, and Benchmarks Platforms (2023-2025)
>>>现在成为星友，特享99元/年<<<
【具身宝典】｜｜｜｜
【技术深度】｜｜｜｜｜｜｜
【先锋观点】｜｜｜
【非开源代码复现】｜｜
我们开设此账号，想要向各位对【具身智能】感兴趣的人传递最前沿最权威的知识讯息外，也想和大家一起见证它到底是泡沫还是又一场热浪？
欢迎关注【深蓝具身智能】👇
【深蓝具身智能】的内容均由作者团队倾注个人心血制作而成，希望各位遵守原创规则珍惜作者们的劳动成果。
投稿｜商务合作｜转载：SL13126828869（微信）
点击❤收藏并推荐本文
