大规模机器人数据是指在机器人感知、决策和控制过程中产生的海量多模态数据集合，涵盖视觉、力觉、运动轨迹、环境交互等多种信息类型。这类数据通常由成百上千台机器人设备在真实或仿真环境中长期运行积累而成，既包含结构化传感器读数，也包含非结构化感知数据，其核心价值在于能够完整记录机器人执行任务时的环境状态变化与动作响应之间的关联关系。
对于AI产品开发而言，大规模机器人数据是训练具身智能系统的关键养料。通过分析不同场景下的海量交互数据，算法能够学习到更鲁棒的环境理解能力和动作策略。例如仓储机器人通过分析数百万次货架搬运数据优化抓取路径，服务机器人通过数万小时的家庭环境数据提升导航精度。值得注意的是，这类数据的采集和处理需要特殊的基础设施支持，包括分布式存储系统、时间同步机制以及专门设计的元数据标注体系。