3月17日，上海 —— 傅利叶正式开源全尺寸人形机器人数据集Fourier ActionNet，并发布全球首个全流程工具链。首批上线超3万条高质量真机训练数据，包含多种自由度灵巧手的训练数据及专门针对手部任务的模仿学习数据，面向全球开发者及科研机构开源共享，提供从数据采集、训练、部署的一站式解决方案。

数据高质量，提升训练有效性

高质量机器人动作数据是具身智能发展的核心驱动力。然而真实场景下的机器人动作数据长期面临采集成本高、标注精度不足等问题，制约着行业进步。Fourier ActionNet数据集囊括傅利叶GRx系列所有机型的各类任务训练，完整记录机器人在真实环境中的任务执行数据，涵盖了对常用工具、家居用品、食物等多种物体的精确取放、倾倒等操作，以及在不同环境条件下实现泛化执行。

1、多模态+高质量+万级体量：万级真机训练数据，包含专门针对手部任务的模仿学习数据，适配多自由度灵巧手任务；

2、VLM标注+人工核验：所有数据均采用视觉语言模型（VLM）进行自动标注，并通过人工二次核验，确保数据精度与准确性。

全球首个全流程工具链，降低研发门槛

除了数据集的开源以外，傅利叶同步开放了全球首个包含采集算法、训练算法以及数据部署算法的全流程工具链，最大程度上与全球开发者共享研究成果。开源的训练框架（如DP、ACT、iDP3）和部署工具，进一步降低了人形机器人技术研发门槛。

1. 自带数据质量评估：基于扩散策略（DP）、Transformer动作分块策略（ACT）及改进3D扩散策略（iDP3）对数据集进行系统性验证，在GRx全系列机型中均可稳定执行开柜门、抓取柠檬、倾倒豆子等高难度任务；
2. 配套开发工具支持：同步开源基于LeRobot生态的DP、ACT、iDP3等主流训练框架和部署框架，提供从数据管理到算法部署的全流程支持。

共建开源生态，推动技术共享

目前，傅利叶已与国内外20多家顶尖科研院校及行业领军企业开展合作，基于GRx人形机器人平台在强化学习、模仿学习、VLM大模型、感知系统等研究领域产出多项突破性成果。此次数据集开源标志着傅利叶从技术攻坚向生态共建的战略升级，未来还将持续开放更多覆盖全身运控、多任务协同的进阶数据模块。

傅利叶始终致力于推动人形机器人开源生态建设，助力全球机器人技术共享与创新。我们诚邀所有对人形机器人研究感兴趣的开发者和科研伙伴加入这一开源浪潮，共同参与数据贡献与算法优化，迎接机器人技术赋能未来的无限可能。

获取方式：

• Fourier ActionNet开源链接：https://action-net.org/
• 开源生态合作：gr_opensource@fftai.com