亦晗 8月19日至23日，2026世界机器人大会（WRC 2026）在北京举行。会上，诺亦腾机器人（Noitom Robotics）正式发布高精度人体运动数据集HiPHI，并同步上线Hugging Face，面向科研社区免费开放。据介绍，该数据集总时长达617.5小时，是目前公开发布规模最大的高精度人体运动数据集之一。
HiPHI主要面向具身智能、Physical AI、人形机器人以及数字人等领域。此次公开的数据来自132名动捕演员，包括371.8小时全身人体运动数据和245.7小时人—物交互数据，其中包含左右镜像数据。
在数据精度方面，HiPHI采用光学动作捕捉系统，以90Hz频率、亚毫米级精度进行采集。与单纯记录人体动作不同，在人—物交互数据中，HiPHI还同步记录交互物体的运动轨迹和3D Mesh，使模型能够同时学习人的动作以及人与物体之间的空间和接触关系。
诺亦腾机器人表示，HiPHI在数据采集前即针对动作覆盖度进行系统设计，并依据FrameNet的人类动作语义框架，以动作单元进行结构化整理。数据集同时提供标准化BVH文件、同步物体轨迹以及语义化动作索引等内容。
目前，基于HiPHI数据训练的模型已经在宇树G1人形机器人真机上完成验证，可实现跑步、坐下、爬行、搬运箱子以及拖拉行李箱等动作。除人形机器人动作跟踪和模仿学习外，该数据集还可用于动作生成、具身基础模型、数字人和计算机图形学等领域。
诺亦腾机器人创始人兼CEO戴若犁表示，Physical AI当前的数据瓶颈并非数据总量不足，而是能够真正被机器学习、同时具备足够物理信息的数据仍然稀缺。互联网视频规模庞大，但通常缺乏精确的物理状态和交互信息；实验室动捕数据精度较高，但受制于采集成本，规模和行为覆盖度往往有限。
HiPHI也是诺亦腾机器人基于“World Compiler”理念公开发布的首个数据集。其核心思路是将真实世界中的人体运动、交互和行为转化为机器可学习的结构化数据。
诺亦腾机器人首席科学家韩磊表示，动作覆盖度、逐帧数据质量以及交互物体状态，是人形机器人从人类运动数据中学习能力的关键。目前，依托公司的数据生产基础设施，每年可为合作伙伴生产超过10万小时的高质量数据。
据悉，HiPHI目前已根据ModalityNet开放研究许可协议向科研社区免费开放。诺亦腾机器人还计划继续开放更多数据集，并于今年晚些时候发布一套全模态交互数据语料，后续版本还将支持SMPL、SOMA等主流数据格式。（袁宁）
