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(让机器人能想会做，智元开源首个真实场景Physical Agent数据集，时长共1分45秒)
让机器人能想会做，智元开源首个真实场景Physical Agent数据集
“帮我准备下出门物品。”收到指令后，Agent首先调用工具查询明天的天气，再根据天气预报判断需要携带哪些物品，由机器人完成取放。如果明天阳光充足，就提前备好防晒霜；如果天气转雨，则需要准备雨伞。
这个人类不假思索的决策过程，恰恰是当前具身智能最难的关口：机器人光会“照着做”还不够，还得学会“看情况做”。
10月22日，智元正式开源AGIBOT WORLD 2026第四期“具身推理”（Physical Reasoning）——首个真实场景Physical Agent数据集。本期数据集任务设计重点首次从“操作难度”转向“决策难度”，把真实任务中的目标理解、过程记忆与动作执行贯通起来。其覆盖九类逻辑推理场景，围绕同一任务人为构造多种现实状态与执行分支，同时提供高层问答和低层动作轨迹，支撑从任务决策到真机执行的协同训练，让机器人既能“想清楚”，也能“做出来”。
真实世界里的任务，从来不是固定动作的组合。把客房迷你吧的饮料“补到3瓶”：机器人要先区分空瓶与满瓶、数清现有数量，再决定回收几瓶、补充几瓶——初始状态不同，操作步骤完全不同。从多个抽屉里找洗漱用品：哪怕当前画面一模一样，“已经查过哪个抽屉”也会改变下一步的搜索位置。完成状态判断、步骤依赖、外部条件理解……这些决策需求遍布客房清洁、烹饪、出门准备等日常任务。
要让机器人自主完成这些事，只有“如何执行动作”的数据远远不够——必须有“如何根据目标与条件做出决策”的数据。本期数据集以真实任务目标为驱动，围绕物品数量、遮挡关系、位置占用、任务进度四类关键因素，刻意采集同一任务在不同状态与约束下的决策与执行过程：
目标同是取出盒子后的钥匙——空间够就直接抓，被挡住了就得先移开盒子。目标相同，现场条件不同，行动路径就不同。
配资官方门户数据集组织了九类核心推理能力的任务覆盖：属性约束选择、情境条件化选择、操作可行性评估、前置条件推理、目标导向搜索、状态与数量推理、长程规划、记忆状态维护、子任务顺序推理。这些能力在真实任务中交叉出现——补货要同时做商品辨别、数量判断与状态维护；寻物要结合搜索策略、历史记录与空间条件持续决策。
元股证券:ygzq.hk基于本期数据，研究者可开展联合训练与端到端训练，提升模型的情境理解、过程记忆与任务推理能力；也可用于具身Agent的决策-执行协同训练。长期来看，这有助于推动机器人融入家庭服务、酒店餐饮和商业运营的完整流程，承担需要持续判断与执行的现实工作，为具身智能在实体经济中的规模化应用奠定基础。
南方+记者 郜小平老牌配资平台
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