日前，在2026世界人工智能大会（WAIC2026）上，跨维智能正式发布并开源了全球首个贯通人类到仿真到真机，实现时间、空间、动作三维对齐的大规模数据集——Aligned DexWorld，为具身智能模型突破规模化瓶颈提供标准化、可复用、可组合的核心数据基础设施。

作为专为具身模型大规模预训练打造的高质量异构数据集，Aligned DexWorld整合了Droid、AgiBotWorld-Beta、RoboMIND、RH20T、LIBERO、RoboTwin、VITRA等主流公开数据集，统一完成标准化后处理，数据集覆盖人类示教、真机遥操作、仿真合成、第一视角等多元数据类型。

在规模上，Aligned DexWorld总计包含超200万条人类与机器人数据样本，包括了来自于不同本体的真机数据（人形机器人与机械臂）、仿真数据、第一人称人手演示数据。

图片来源：跨维智能

区别于传统仅做格式规整的数据集，Aligned DexWorld核心价值在于深度物理级对齐，从空间、动作、时间三个核心维度，实现所有异构数据的统一物理对齐，让模型观测的三维世界、执行的机器人动作完全对应互通。

针对200万条大规模异构数据的对齐需求，数据集搭建了人工校准、几何求解、模型辅助、人工核验的闭环标准化流程。通过可视化校准工具配合算法优化，精准修正数据偏差，规避全自动处理的误差问题，让每一条数据的对齐逻辑均可追溯、可核验、可复现。

鉴于海量数据依靠人工分段标注成本极高，跨维配套搭建了全自动标注流程，分为行为分段、分段语义标注两步。先基于机器人运动速度、夹爪开合状态生成候选片段，再交由VLM合并候选片段、划分标准子任务并自动生成文本标注，实现全流程自动化。

这套自动化标注方案大幅削减人力成本，高效产出标准化、统一对齐的海量子任务数据；高质量模块化数据能够显著提升具身模型泛化能力，降低新任务训练所需的数据量，为整个机器人行业搭建低成本、可复用的数据生产底座，加速通用物理AI规模化落地。