A medida que la investigación en robótica va más allá de los entornos de laboratorio controlados hacia entornos-del mundo real, la demanda de datos a gran-escala y alta-calidad se ha vuelto cada vez más crítica, según AGIBOT. La compañía lanzó hoy AGIBOT WORLD 2026, un conjunto de datos heterogéneos de código abierto-que, según afirma, está diseñado para respaldar sistemáticamente cinco vías de investigación clave en inteligencia incorporada.
"El conjunto de datos presenta datos de robots del mundo real-estructurados, de alta{0}}calidad y anotados con precisión, lo que proporciona a los desarrolladores e investigadores una base sólida para entrenar sistemas de IA incorporados de próxima-generación", dijo AGIBOT.
AGIBOT WORLD sigue una estrategia de recopilación-de datos-de forma gratuita
AGIBOT WORLD 2026 abarca una amplia gama de entornos del mundo real-, incluidos espacios comerciales, hogares y escenarios cotidianos. AGIBOT dijo que esto captura la complejidad, variabilidad e imprevisibilidad que los robots deben manejar en la práctica.
A diferencia de los conjuntos de datos convencionales creados a partir de demostraciones repetitivas y programadas, la empresa-con sede en Shanghai ha adoptado un enfoque de recopilación de datos-de formato libre-, en el que los teleoperadores realizan tareas dinámicamente basadas en condiciones de tiempo-real.
Afirmó que esta estrategia puede mejorar significativamente la diversidad dentro de cada episodio y mejorar la generalización en múltiples dimensiones, incluidas categorías de objetos, configuraciones iniciales y secuencias de ejecución de tareas. AGIBOT dijo que su robot utiliza una base con ruedas flexible, movimientos articulados de cabeza y cintura y capacidades de inclinación de elevación-para una recopilación de datos eficiente, natural y altamente transferible.
Paralelamente, AGIBOT construye entornos de gemelos digitales 1:1 en simulación, y todos los datos de simulación correspondientes se publican junto con el conjunto de datos del mundo real-.
Las innovaciones cierran la brecha entre los datos y el comportamiento real de los robots
"Queda una pregunta fundamental en la IA incorporada: ¿los datos reflejan realmente cómo opera un robot como un sistema integrado?" señaló AGIBOT. Para solucionar este problema, la empresa ha introducido varias características:
Control-de todo el cuerpo (WBC):Esto permite el control coordinado de brazos, cintura y manos, lo que permite a los robots realizar tareas de forma más fluida como un sistema unificado en lugar de mediante movimientos aislados.
Teleoperación de la primera-persona más allá del-alcance visual-:La percepción del robot está alineada con la del operador, lo que permite un control más intuitivo, continuo y transferible.
Forzar-la recopilación de datos controlada:AGIBOT dijo que ha incorporado dinámica de contacto y retroalimentación de fuerza, capturando no sólo trayectorias de movimiento, sino también interacciones físicas reales.
"Juntas, estas capacidades garantizan que el conjunto de datos represente con mayor precisión el comportamiento de los robots en el mundo real-", afirmó la empresa.
El hardware de nivel industrial- alimenta el flujo de datos
AGIBOT explicó que el conjunto de datos se recopila en su plataforma de hardware G2, que integra actuadores conjuntos de alto-rendimiento, sensores multi-modales y un controlador de dominio de alto-rendimiento para respaldar un control de fuerza preciso y un desarrollo escalable.
Equipado con pinzas Zhixing 90D y el diestro OmniHand, el G2 captura datos sincronizados multi-modales-incluidos RGB(D), señales táctiles, nubes de puntos LIDAR, datos IMU y-estados de las articulaciones del cuerpo completo- dentro de una tubería unificada.
AGIBOT añadió que cada episodio de datos se somete a una rigurosa limpieza y validación a través de su sistema de procesamiento de datos-de "grado{0}}industrial", lo que garantiza la preparación para aplicaciones de investigación y capacitación de modelos a gran-escala.
Lanzamiento de la fase 1: aprendizaje por imitación
La compañía dijo que planea lanzar AGIBOT WORLD 2026 en cinco fases, cada una alineada con una dirección de investigación central en inteligencia incorporada.
La primera versión se centra en el aprendizaje por imitación, un paradigma clave que permite a los robots adquirir habilidades físicas complejas a partir de demostraciones de expertos. Esta fase incluye cientos de horas de datos-del mundo real recopilados principalmente en entornos comerciales y de servicios. El conjunto de datos combina:
Descripciones de nivel-de tarea (instrucciones de nivel-de segmento)
Secuencias de acción (ejecución paso-a-paso)
Etiquetas de habilidades atómicas (p. ej., tirar, colocar)
Anotaciones de objetos (cuadros delimitadores 2D y atributos como nombre y color)
"Es importante destacar que las trayectorias de recuperación de errores-también se conservan y anotan", afirmó AGIBOT. "Este marco de anotación jerárquica-que abarca desde tareas de alto-nivel hasta acciones de bajo-nivel-proporciona la fidelidad y los antecedentes correctivos necesarios para entrenar agentes incorporados más sólidos y adaptables".
AGIBOT WORLD forma parte de un compromiso-a largo plazo con el ecosistema de IA incorporado
AGIBOT dijo que forma parte de un pequeño grupo de nuevas empresas que adoptan un enfoque a largo plazo-impulsado por la infraestructura-para la inteligencia incorporada.
Reconociendo desde el principio que los datos de alta-calidad son fundamentales para desbloquear la próxima generación de capacidades robóticas, la empresa ha abierto constantemente-fuentes-millones de-escalas de datos del mundo real-y de simulación.
AGIBOT dijo que este esfuerzo refleja su objetivo más amplio en materia de inteligencia incorporada: democratizar el acceso a datos de robots de alta-calidad. A través de la evolución continua del ecosistema AGIBOT WORLD, la empresa pretende contribuir a la comunidad robótica global y acelerar la transición de la IA incorporada desde los laboratorios de investigación a las aplicaciones del mundo real-.