6月16日，CHINGMU 青瞳视觉联合 EnDecodeX 编解码正式发布了“MotionDecode数据开放计划”，首期1000小时高质量人体动作数据集面向全球免费开放申请。

一经发布，MotionDecode便受到了广泛关注。今天，我们就进一步拆解关于 MotionDecode 数据集的核心能力，为大家补上那些还没来得及细说的亮点！

01丨MotionDecode是什么

具身智能的发展越来越依赖真实、高质量的数据。

机器人想真正理解人类动作，仅有视频远远不够，还需要能够直接用于训练的高精度、多模态运动数据。

MotionDecode 正是由青瞳视觉联合编解码打造，面向具身智能训练、机器人学习与仿真验证，构建覆盖身体、手部、物体、视频、环境与任务标签的高质量运动数据体系，提供从真实动作采集、多模态同步、质量筛选、机器人重定向到定制化交付的全链路数据服务能力。

02丨核心特点

•  更大规模

已构建3000小时数据储备，首期1000小时高精度人体动作数据免费开放，预计年产50万小时。

•  更高精度

基于青瞳视觉光学动捕系统采集，提供亚毫米级空间定位能力，关节角度误差 < 0.5°，保障数据的工业级精度，满足机器人控制训练的严苛要求。

• 更多模态

身体（Body）、手部（Hand，含力反馈）、第一视角（Ego）、第三视角（Exo）、物体6D、环境场景等多维度数据

•  更广场景

覆盖工业制造、家庭服务、超市零售、医疗康复、物流仓储、球类互动、数字娱乐等典型应用场景，包含500+项人机任务、200+种物体工具道具，为垂直场景算法训练提供充足素材。

• 更易应用

兼容BVH、FBX、CSV等10余种通用数据格式，支持MuJoCo / Isaac / URDF等主流机器人仿真格式适配，降低接入门槛，让算法团队聚焦模型本身。

03丨标准化数据生产流程

MotionDecode 并不是简单完成一次动作采集。从任务规划开始，到最终的资产交付，每一份数据都会经过标准化流程：

04丨多场景动作演示

MotionDecode数据集已覆盖丰富的动作类型，经过机器人重定向后可直接迁移至人形机器人、模仿学习及技能训练。

02丨开源数据如何获取？

诚邀加入MotionDecode 数据早期试用与反馈计划，首期1000小时高质量人体动作数据集已开放扫码免费申请通道，并将持续迭代更新。更多样例数据将陆续通过GitHub、Hugging Face开放，敬请关注青瞳视觉官网最新信息。

数据筑基，方能智启未来。青瞳视觉期待与全球具身智能开发者、科研机构及产业伙伴一道，共建数据生态，加速机器人走向千行百业！

MotionDecode主页：https://chingmudata.github.io/MotionDecode/  

 MotionDecode数据集：https://huggingface.co/datasets/CMRobot/MotionDecode

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