公司动态 - 公司宣布正式开放Realsee3D数据集，包含10,000个室内3D场景，用于学术研究和非商业目的 [1] - 该数据集可能是迄今为止全球最大的空间3D数据集，旨在为空间智能领域的研究者和开发者提供高质量数据基础，加速全行业技术迭代与应用落地 [1] - 此次开放的Realsee3D数据集是从公司积累的千万级3D空间数据库中精选出的高质量样本 [2] 数据集详情 - Realsee3D是一个大规模多视角RGB-D数据集，旨在推动室内3D感知、重建和场景理解的研究 [3] - 数据集规模庞大：包含10,000个独特的室内场景，涵盖95,962个房间和299,073个视点/RGB-D对 [8] - 数据丰富：包含全景RGB-D捕获，实现完整的房间级覆盖 [8] - 标注全面：包含CAD图纸、平面图、语义分割、3D检测标签等（即将推出） [8] - 场景多样：包含1,000个具有不同布局和装修风格的真实世界场景，以及9,000个利用超过100个设计师策划的风格模板程序化生成的场景，确保了多样化的家具模型和风格，用于稳健的训练和测试 [8] 技术背景与价值 - 此前，公司发布了空间深度估计大模型Argus 1.0，这是首个支持全景图像输入的空间深度估计大模型，基于公司积累的千万级3D空间数据库训练而成 [2] - 长期以来，空间智能领域的研究和应用面临一个瓶颈挑战：高质量空间数据存在巨大缺口，公司正凭借其在3D空间数据领域的技术积累和资源储备填补这一缺口 [6] - 该数据集适用于几何重建、多模态学习、具身AI等空间智能核心研究方向 [7] 数据获取 - 目前，Realsee3D数据集已通过官方渠道开放申请，可通过访问公司的GitHub仓库获取 [8]

核心观点 - 公司于2025年12月16日正式开放了全球目前最大规模的室内三维数据集Realsee3D，包含10000套数据，旨在为学术研究及非商业用途提供高质量数据基础，以加速空间智能领域的技术迭代与应用落地 [1] 数据集概况与规模 - 数据集名为Realsee3D，是一个大规模多视角RGB-D数据集，旨在推动室内三维感知、重建与场景理解领域的研究 [5] - 数据集包含10,000个独特的室内三维场景，细分房间单元达95,962个，并包含299,073组视点/RGB-D图像对 [6] 数据来源与构成 - 该数据集是从公司积累的千万级三维空间数据库中精选出的高质量样本 [4] - 数据构成采用“真实数据+程序化生成”的双引擎策略，以确保模型在复杂现实环境中的鲁棒性 [5] - 具体构成包括：1,000个真实采集场景（捕捉现实物理世界的复杂光照、布局与生活痕迹）以及9,000个基于100+专业设计师精心搭配的风格模板生成的合成场景 [6] 数据标注与类型 - 数据集提供了详尽的ground truth标注，以赋能多任务学习，标注不仅限于视觉，更延伸至几何与语义层面 [5] - 几何层标注提供高精度CAD图纸与平面图 [6] - 语义层标注包含2D语义分割与3D检测标签 [6] - 提供的数据类型包括：彩色全景图、深度图、位姿、CAD图纸、户型平面图、语义分割标签、3D物体检测标签以及表面法线图 [6][8][10][12][14] 行业意义与适用方向 - 空间智能领域的研究与应用长期面临高质量空间数据存在巨大缺口的“卡脖子”难题，公司正凭借其技术积累与资源沉淀填补这一缺口 [14] - 本数据集适用于几何重建、多模态学习、具身智能等空间智能核心研究方向 [14] 获取方式 - 目前，Realsee3D数据集已通过官方渠道开放申请，访问公司GitHub仓库即可获取 [14]