艾欧智能开源SenseXperience UMI数据集助力ICRA 2026 WBCD挑战赛

背景

2026 年 6 月 1 日至 5 日，IEEE International Conference on Robotics & Automation（ICRA 2026）将在奥地利维也纳举行。作为机器人与自动化领域最具影响力的国际学术会议之一，ICRA 持续汇聚全球顶尖的研究机构、开发者及产业生态伙伴，旨在推动机器人技术在真实世界场景中的研发与落地应用。

在此背景下，艾欧智能（IO-AI TECH）继续亮相 ICRA 2026（展位号：Booth #106）。除了常规的展会参与，今年艾欧智能重点参与了第二届 WBCD（What Bimanuals Can Do）Competition 的合作支持工作，主要聚焦于比赛相关的数据支持与生态合作，旨在通过提供高质量的真实任务数据和硬件适配方案，降低参赛团队的开发门槛，推动具身智能领域的技术演进。

核心内容

WBCD 挑战赛概况

WBCD（What Bimanuals Can Do）是基于 ICRA 平台的双臂机器人挑战赛，其官方口号为“Real Tasks. Real Robots. Real Benchmarks.”。该比赛致力于围绕真实世界中的机器人任务展开，覆盖物流、实验室操作、柔性物体处理等多种复杂场景，并支持 VR、外骨骼、UMI（Universal Manipulation Interface）等多种形式的人类操作与数据采集方式。

今年的第二届 WBCD Challenge 共设置四个细分赛道，其中 Track 1 聚焦于基于 Unitree G1 平台的物流分拣任务。

艾欧智能的过往成就与今年支持

在 2025 年首届 WBCD 比赛中，艾欧智能曾完成基于 TeleXperience 的跨国远程遥操作实验。该实验由中国深圳的操作员远程控制位于美国赛场的机器人，完成了生命科学实验场景中的多步骤 manipulation task，并荣获最佳应用奖。

今年，艾欧智能进一步深入支持 WBCD Track 1，主要提供以下两方面支持：

1. 数据支持：提供与比赛任务高度相关的 SenseXperience UMI 类型数据，并开放对应数据集供社区访问与使用。
2. 硬件与软件适配：针对 Unitree G1 平台，提供可快速安装的配套执行器夹爪方案，并开放对应 SDK 用于夹爪控制与开发，以降低参赛团队在任务搭建与数据验证过程中的适配成本。

Task-Relevant Data 的重要性

艾欧智能强调，对于具身智能而言，关键不仅在于“获得更多数据”，更在于“获得与目标任务强相关的数据”。本次提供的 SenseXperience UMI 数据并非泛化的演示数据，而是围绕真实比赛任务采集，覆盖目标物体操作、分拣流程、第一视角操作过程等细节，更贴近真实任务中的操作逻辑。相比泛化 demonstration，task-relevant data 往往能更有效地支持机器人在真实任务中的学习与执行。

开源 SenseXperience UMI 数据集

为支持 WBCD 参赛团队及社区开发者，艾欧智能已在 Hugging Face 开源了 SenseXperience UMI 数据集。该数据集围绕 Unitree G1 物流分拣任务采集，由 SenseXperience 人类数据采集系统完成，包含真实任务场景中的第一视角操作数据与 UMI 类型 demonstration data。

• 数据集访问地址：https://huggingface.co/datasets/ICRA-WBCD/IO-AI-SenseXperience-UMI

学术研究：Adaptor 辅助遥操作框架

除了数据与硬件支持，艾欧智能联合吉林大学在辅助遥操作、shared control 与 demonstration understanding 方向进行了深入研究，成果以论文《Adaptor: Advancing Assistive Teleoperation with Few-Shot Learning and Cross-Operator Generalization》形式在 ICRA 期间公开。

该研究针对辅助遥操作中不同操作者习惯、熟练程度及动作风格导致的轨迹分布差异问题，提出了一种少样本意图识别与动作生成框架。其核心机制包括：

1. 通过噪声注入合成 trajectory perturbations。
2. 使用 geometry-aware keyframe extraction 提取关键轨迹信息。
3. 利用 Intention Expert 编码人类意图。
4. 结合 VLM（Vision-Language Model）context 条件化 Action Expert 生成动作。

相比传统“针对单一操作者进行动作补全”的方案，Adaptor 进一步探索了“面向多操作者的意图理解和泛化辅助”，旨在解决跨操作者泛化难题。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2604.09462

关键要点

• 会议与展位：ICRA 2026 于 2026 年 6 月 1-5 日在奥地利维也纳举办，艾欧智能展位号为 #106。
• 合作角色：艾欧智能作为第二届 WBCD Competition 的合作支持方，重点提供数据与生态支持。
• 赛道聚焦：WBCD Track 1 聚焦基于 Unitree G1 的物流分拣任务。
• 数据策略转变：从追求数据量转向追求“Task-Relevant Data”（任务相关数据），强调数据与真实任务场景的高度契合性。
• 开源资源：已在 Hugging Face 开源 SenseXperience UMI 数据集，包含 Unitree G1 物流分拣任务的第一视角操作数据及 UMI demonstration data。
• 硬件支持：提供 Unitree G1 配套执行器夹爪方案及开放 SDK，降低适配成本。
• 学术创新：联合吉林大学发布 Adaptor 框架，解决辅助遥操作中的少样本适应与跨操作者泛化问题，利用 VLM context 和 Intention Expert 提升多操作者意图理解能力。

意义与影响

艾欧智能在 ICRA 2026 的参与体现了具身智能领域从“概念验证”向“真实任务落地”深化的趋势。通过开放 SenseXperience UMI 数据集，艾欧智能不仅降低了 WBCD 参赛团队的技术门槛，更为社区提供了高质量的、贴近真实场景的训练数据，有助于加速机器人模型在物流等垂直领域的迭代优化。

此外，Adaptor 框架的提出标志着辅助遥操作技术从“单用户适配”向“多用户泛化”迈进，解决了实际应用中因操作者个体差异导致系统性能下降的痛点。这种对 task-relevant data 的重视以及对跨操作者泛化能力的探索，对于提升具身智能系统的鲁棒性和实用性具有重要的行业参考价值，也为后续真实世界机器人任务的标准化评估提供了新的数据基准。