2026年6月3日，大象新闻记者从智元获悉，智元正式开源AGIBOT WORLD 2026数据集第二期主题“多样交互(Rich Interaction)”。这是行业首个聚焦物理交互的开源具身数据集，面向世界模型、神经仿真器、物理感知以及表征进建等具身智能钻研，系统纪录机械人与真实物理世界之间复杂、高密度、非梦想的交互过程，旨在补齐当前世界模型训练中持久缺失的真实物理交互数据。
本期数据集已在Hugging Face平台盛开下载。继此前颁布以“仿照进建”为主题的第一期数据集后，AGIBOT WORLD 2026进一步将数据建设从专家示范和成功轨迹，推动到真实环境中更复杂、更不确定、也更靠近物理世界性质的交互进建阶段。
持久以来，具身智能数据集大多萦绕尺度工作、专家示范和成功案例发展。然而，真实世界并不总是梦想、不变和可控的�；等嗽谙质祷肪持谢崞等杂龅阶ト∈О堋⑽锾寤洹⒁獗砼鲎病⒁禾宸山Α⒉剂媳湫蔚确浅叨惹榫�。对于人类而言，这些是日常生涯中习以为常的经验；但对于机械人而言，刚好是它们理解接触、摩擦、沉心、形变和反馈等物理法规的关键入口。
为了补齐当前世界模型训练中持久缺失的真实物理交互数据，AGIBOT WORLD 2026第二期“多样交互”数据集应运而生。与传统具身数据集中只关注“成功示范案例”的采集逻辑分歧，智元这次开源的“多样交互”主题数据集自动保留并强调非梦想行为的钻研价值。该数据集基于100%真实场景采集，系统纪录了机械人与分歧材质、状态和结构物体之间的丰硕物理互动，覆盖成功与失败、预期与意表、不变与混沌等多种交互状态。通过盛开这批数据，智元但愿为世界模型提供更靠近真实世界运行法规的数据基础，推动机械人从“进建若何实现工作”进一步走向“理解作为若何扭转世界”。
这些从前常被视为“失败”或“噪声”的数据，在成为世界模型钻研中贵重的资产。对于世界模型而言，若是训练数据只蕴含尺度作为和成功示范，模型往往容易停顿在对成功状态的拟合上。当面对少见作为、复杂接触和非梦想情况时，模型可能难以正确预测真实世界中的失败散布与物理演化。只有见过足够丰硕的成功与失败过程，模型能力更好地仿照真实未来场景，削减不切合物理法规的天生了局。
智元在尝试中证实，基于其世界模型仿真器Genie Envisioner-Sim 2.0，多样交互数据与失败数据对于提升Action-Conditioned World Model的建模能力拥有沉要意思。相比仅基于成功示范训练的模型，纳入更丰硕作为散布、接触过程和非梦想交互了局的数据，有助于模型更正确地理解“作为若何扭转世界”，并提升未来状态预测的物理一致性。
本期数据集的颁布，意味着具身智能数据建设在进入新的阶段。从前，机械人更多是在进建“若何成功执行作为”；此刻，机械人必要进一步进建对世界的建模——“真实世界若何回应作为”。从成功到失败，从作为到反馈，从工作实现到世界理解，AGIBOT WORLD 2026正试图为下一代世界模型、机械人进建和物理智能钻研搭建更齐全的数据底座。
随着“多样交互”数据集开源，智元但愿推动全球钻研者共同索求真实物理世界中的复杂交互法规，加快世界模型、具身智能和物理智能的发展。
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