蚂蚁森林 LingBot 釋出開源 2.7T 資料集，涵蓋 6 台攝影機拍攝的 200 萬個真實樣本

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2026-05-15

BrianWalker

3月31日，螞蟻凌波科技正式開源了大型RGB-D資料集「LingBot-Depth-Dataset」。該資料集包含300萬組高品質樣本對，其中200萬組來自真實環境，100萬組為合成渲染。該資料集總容量達2.71TB，涵蓋六款主流深度相機的數據，使其成為目前規模最大且主要基於真實場景的開源RGB-D資料集。此次發布將提供更豐富、更貼近現實的數據，以推動具身智能、空間感知及3D視覺領域的研究進展。

（圖片：LingBot-Depth-Dataset 的範例。由上至下：RGB 影像、感測器的原始深度圖，以及 ground truth 深度圖。該資料集同時提供原始與 ground truth 深度資訊，為在真實世界條件下訓練與評估模型提供了強大的支援。）

公開的深度資料集長期以來面臨規模有限、真實場景覆蓋不足，以及過度依賴單一硬體類型的挑戰。許多資料集主要為合成資料，在噪聲模式、深度缺口及材質表現方面與真實感測器資料存在顯著差距，這阻礙了訓練模型的實際部署。

LingBot-Depth-Dataset 透過提供大規模的真實場景擷取資料，有效彌補了空間感知領域中的此項數據缺口。每個樣本包含一張 RGB 影像、原始感測器深度圖以及對應的真實深度圖，使其能直接用於訓練與評估深度估算及深度補全模型。本資料集支援六款常見的深度相機——Orbbec 335、335L，以及 Intel RealSense D405、D415、D435、D455——有助於提升模型在多元裝置與情境下的泛化能力與評估效果。

Ant Lingbo 先前開源的高精度空間感知模型 LingBot-Depth，即以此資料集作為核心訓練數據。相較於 PromptDA 和 PriorDA 等業界主流方法，LingBot-Depth 在室內場景中將深度預測誤差降低超過 70%，在稀疏深度補全任務中則降低約 47%。該模型部署後，能讓商用深度相機在透明玻璃、反射表面及逆光等嚴苛條件下，無需硬體改裝即可生成更完整、更平滑且更清晰的深度圖。在特定情境下，其表現可媲美頂級工業級深度相機。

對於學術及研究機構而言，這項開源計畫降低了資料收集與標註的門檻，加速了空間感知技術從研究階段向實際應用轉型的進程。隨著機器人技術與具身智能迅速融入實體環境，基於真實世界資料的大規模高品質資料集，將成為推動產業持續進步的關鍵基礎設施。

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