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2026年3月31日，蚂蚁灵波科技正式开源大规模RGB-D深度数据集LingBot-Depth-Dataset，总规模达2.71TB，包含300万对高质量样本，其中200万对为真实场景采集、100万对为渲染生成，覆盖6款主流深度相机，是当前开源社区规模最大的真实场景RGB-D数据集，将为具身智能、三维视觉、空间感知等领域研发提供核心数据支撑。
在具身智能、三维视觉领域，训练数据的真实性和丰富度，直接决定了AI模型的落地效果。但长期以来，公开渠道可获取的深度数据集普遍存在规模不足、真实场景占比低、适配硬件单一等问题，大量合成数据与真实传感器的成像特性存在明显偏差，不少研发团队不得不投入大量人力财力自行采集数据，拖慢了技术落地节奏。
此次开源的LingBot-Depth-Dataset，是目前开源社区中规模最大的真实场景RGB-D数据集，核心参数远超行业同类开源项目：总容量达2.71TB，共包含300万对高质量样本，其中200万对来自真实场景采集，覆盖家居、办公、工业生产等多个具身智能核心落地场景，剩余100万对为渲染生成样本，用于补充真实场景难以覆盖的极端情况。
不同于多数公开数据集仅适配单一硬件，该数据集覆盖了市面上6款主流消费级、工业级深度相机，同时提供传感器原始深度图与真值深度图，研发团队无需额外完成硬件适配和数据标注，即可直接用于模型训练与效果评估，大幅降低了研发门槛。
RGB-D数据是AI实现空间感知的核心基础，不管是服务机器人的避障导航、AR设备的空间定位，还是工业检测的三维重建，都依赖高质量的深度数据训练。此前行业常用的公开数据集样本量普遍不足百万级，且真实场景占比不足30%，训练出的模型往往在实验室环境下表现优异，落地到真实场景就容易出现识别误差大、适配性差等“水土不服”问题。
作为蚂蚁灵波内部研发沉淀的核心数据资产，此次开源的数据集真实样本占比超过60%，且涵盖了不同深度相机的噪声、空洞、材质成像特性，用其训练出的模型泛化性更强，能够直接适配多种硬件设备，大幅缩短从实验室到落地的周期。
近年来AI领域的开源生态正在逐步下沉，从此前的大语言模型、计算机视觉模型开源，逐渐延伸到底层数据、工具链的开放。不同于模型开源更多是降低技术使用门槛，底层数据集的开源能够直接减少全行业的重复投入，让中小团队不需要在数据采集环节投入数百万成本，就能参与到前沿技术的研发中。
据了解，蚂蚁灵波后续还将陆续开放更多细分场景的深度数据集，同时配套开源对应的模型训练工具链，进一步完善具身智能领域的开源生态，推动相关技术更快向消费、工业等场景落地。
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