RoboMIND作为国内领先的具身智能开源数据集，涵盖479种不同任务、涉及96类独特物体的10.7万条真实世界演示轨迹。自发布以来，受到了广泛的关注，不论你是计算机、自动化、电子信息领域的科研工作者，还是热衷于探索人工智能新边界的开发者，都可以在RoboMIND数据集的支持下，实现从理论到实践的完美转化。

今年 Open X-Humanoid开源社区开启首届专栏征文大赛，本次活动基于RoboMIND数据集分为模型预训练与测试、具身任务基准性能提升与创新、跨任务/跨场景迁移与泛化能力研究三大方向，无论是你“学术巨佬”，或是工业界翘楚，我们都真切期待你的参与！

征文方向

赛道一：基于RoboMIND的模型预训练与测试

• 描述：使用数据集进行模型预训练或微调，定量对比并展示模型效果的提升，或利用数据集设计测试案例，系统评估大模型在特定维度的能力边界与局限，例如对物体方向、颜色、材质等属性的识别与理解能力。

赛道二：基于RoboMIND的具身任务基准性能提升与创新

• 描述: 使用该数据集，针对特定的具身任务（如物体操作、多任务学习、人机协作等），提出新的算法、模型架构、学习策略或训练技巧，显著提升在该数据集上的性能指标（成功率、效率、鲁棒性等）。可提供详细的实验设置、结果比较（与基线方法）和分析。

赛道三：跨任务/跨场景迁移与泛化能力研究

• 描述：探索模型在数据集内不同任务之间、或数据集提供的不同场景/环境之间的知识迁移和泛化能力。例如：

  • 在一个任务/场景上学到的模型，如何快速适应到新的、未见过的任务/场景？

  • 设计模型或训练策略以提升泛化能力，评估数据集本身在多大程度上支持或挑战了模型的泛化性。

投稿要求

• 字数1000字以上，内容结构完整，逻辑清晰。

• 加分项：提供实现代码（GitHub/Gitee链接）。图表分析或可视化成果（如机器人操作视频、训练曲线对比图等）。

• 禁止直接用AI生成文章的全部内容。

活动时间

• 投稿时间：即日起-8月20日

• 文章评审：8月21日-8月30日

• 结果公布：8月31日

参与方式

• 社区平台提交：登录Open X-Humanoid开源社区官网“博客”上传稿件[需注册社区账号]。标题格式：【RoboMIND征文】+案例名称

• Open X-Humanoid开源社区官网：https://opensource.x-humanoid-cloud.com/

奖金设置

• 卓越奖（1名）：￥2000

• 优秀奖（3名）：￥1000

• 潜力奖（5名）：￥500

成果推广

• 优秀案例将收录至社区RoboMIND案例集并通过社区资源全渠道推广

• 优秀开发者可被Open X-Humanoid社区专访

• 有机会代表Open X-Humanoid社区对外参加顶级技术峰会演讲

关于RoboMIND

RoboMIND数据集汇集了多种机器人平台的操作数据，包括52,926条Franka Emika Panda单臂机器人轨迹、19,152条"天工"人形机器人轨迹、10,629条AgileX Cobot Magic V2.0双臂机器人轨迹、以及25,170条UR-5e单臂机器人轨迹数据。通过涵盖广泛的任务类型和多种物体类别，RoboMIND 为研究人员和开发者提供了一个宝贵的资源，以推动机器人学习和自动化技术的发展。此数据集不仅数量庞大，而且质量上乘，确保了其在实际应用中的有效性和可靠性。

项目主页：https://x-humanoid-robomind.github.io/

Hugging Face：https://huggingface.co/datasets/x-humanoid-robomind/RoboMIND