在2026世界机器人大会现场，诺亦腾机器人正式对外发布HiPHI高精度人体运动与人—物交互数据集，开源开放累计617小时的亚毫米级高精度人体运动数据，为全球人形机器人、数字人建模与具身智能算法研究提供海量优质底层素材。作为目前全球公开规模领先的高精度运动数据集，该成果的免费开源，有效破解行业高质量动作数据稀缺难题，为人形机器人运动控制、精细操作、拟人交互能力迭代筑牢数据根基。

当前具身智能产业高速发展，大模型算法、机器人硬件结构持续迭代优化，但高质量实景运动数据短缺，始终是制约行业进阶的核心瓶颈。过往公开数据集普遍存在时长较短、精度不足、场景单一、交互缺失等问题，大多仅记录人体基础姿态变化，无法覆盖人与物体、人与环境的动态交互细节。这导致机器人只能学习简单固定动作，难以掌握人类自然流畅的运动逻辑与柔性操作习惯，出现动作僵硬、适配性弱、复杂任务成功率低等问题，严重限制通用具身智能的落地能力。

本次诺亦腾开源的HiPHI数据集实现行业突破性升级，整体数据时长超617小时，总计约2.001亿帧有效数据，涵盖132名不同体态动捕演员的海量真实动作样本，数据体量与丰富度均处于行业顶尖水平。数据集细分结构完善，包含371.8小时全身人体基础运动数据与245.7小时人-物交互专项数据，全面覆盖日常起居、精细操作、场景互动、姿态切换等多元化生活化动作，极大丰富了机器人训练素材库。

在数据精度与维度上，该数据集优势尤为突出。依托诺亦腾成熟的光学动作捕捉技术体系，数据采集精度达到亚毫米级，可精准捕捉人体骨骼、手指关节、肢体姿态的细微变化。同时整合视觉成像、压力感知、位姿追踪等多模态信息，完整还原真实物理场景中的运动规律、受力状态与交互逻辑，彻底区别于低精度、单一维度的传统数据集，能够精准复刻人类自然、柔性、多变的运动行为。

目前该数据集已正式上线Hugging Face平台，面向全球科研机构、高校团队与科创企业免费开放，适配多元研发场景。不仅可用于人形机器人运动控制算法训练、仿生动作优化、复杂交互能力打磨，还能广泛应用于数字人仿真建模、计算机图形学、沉浸式交互体验开发等领域。极低的使用门槛，将大幅降低全球具身智能领域的科研创新成本，助力行业快速突破技术瓶颈。

相较于传统仿真数据，HiPHI真实采集数据具备不可替代的实战价值。仿真数据逻辑规整、误差较小，但脱离真实物理世界的不确定性，训练出的机器人适配实景能力薄弱；而诺亦腾海量实景动作数据，包含真实场景中的动作偏差、姿态微调、动态适配细节，能够帮助AI模型深度理解物理世界运动规律，让机器人动作更自然、操控更精准、场景泛化能力更强，有效解决仿真训练与实景落地脱节的行业痛点。

业内人士表示，具身智能的进阶核心在于数据驱动，高质量运动数据是机器人实现拟人化、通用化的核心基石。诺亦腾本次开源超大尺度高精度数据集，为行业搭建起优质的数据共享平台，补齐了国产具身智能底层数据短板。未来，依托海量优质数据的持续赋能，人形机器人的运动流畅度、精细操作能力与场景适配性将持续升级，加速推动具身智能从技术演示走向规模化商用，助力全球机器人产业高质量创新发展。