TongSIM-Asset

TongSIM-Asset是TongSIM平台的数字资产包，旨在为具身智能研究提供高保真、通用的训练和评估平台。该数据集包含100多个多样化的多房间室内场景，500多个类别的3000多个3D交互对象，10多个代理（成人和儿童）以及100多个代理动画。数据集适用于TongSIM模拟器中的具身家庭交互任务，如物体重新排列、视觉导航、多代理具身模拟等。所有场景均基于Unreal Engine 5.6构建，运行帧率超过60FPS。

原始信息汇总

TongSIM-Asset 数据集概述

数据集简介

TongSIM-Asset 是 TongSIM 平台的高保真数字资产包，旨在为具身智能体（embodied agents）的训练与评估提供统一且强大的工具。该数据集专为在 TongSIM 模拟器中执行家庭交互任务而设计，例如物体重排、视觉导航、多智能体具身模拟以及各种定制任务。

核心内容

• 场景：包含超过 100 个多样化的多房间室内场景，作为挑战评估的测试集，所有场景均可运行在 60FPS 以上。
• 物体：包含 3000 多个 3D 交互式物体，涵盖 500 多个类别。
• 智能体：包含 10 多个智能体模型，包括成人和儿童。
• 动画：包含 100 多个智能体动画。

技术规格

• 平台：基于 Unreal Engine 5.6 构建的项目。
• 许可证：所有材料均遵循 MIT 许可证（https://huggingface.co/datasets/bigai/TongSIM-Asset/blob/main/Docs/LICENSE）。
• 依赖：使用前需预先安装 Unreal Engine 5.6。

数据集结构

数据集仓库主要包含以下目录和文件：

• Config/：配置文件目录。
• Content/：核心资产目录，包含动画（Animations）、角色（Characters）、地图（Maps）和物体（Objects）的 .uasset 文件。
• Docs/：文档目录，包含说明文件和图片。
• TongSimLite.uproject：项目主文件。

引用信息

若在研究中使用 TongSIM-Asset，请引用以下论文：

• 论文标题：TongSIM: A General Platform for Simulating Intelligent Machines
• arXiv链接：https://arxiv.org/abs/2512.20206
• BibTeX：

@misc{sun2025tongsimgeneralplatformsimulating, title={TongSIM: A General Platform for Simulating Intelligent Machines}, author={Zhe Sun and Kunlun Wu and Chuanjian Fu and Zeming Song and Langyong Shi and Zihe Xue and Bohan Jing and Ying Yang and Xiaomeng Gao and Aijia Li and Tianyu Guo and Huiying Li and Xueyuan Yang and Rongkai Liu and Xinyi He and Yuxi Wang and Yue Li and Mingyuan Liu and Yujie Lu and Hongzhao Xie and Shiyun Zhao and Bo Dai and Wei Wang and Tao Yuan and Song-Chun Zhu and Yujia Peng and Zhenliang Zhang}, year={2025}, eprint={2512.20206}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.AI}, url={https://arxiv.org/abs/2512.20206}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在具身智能研究领域，高保真仿真环境的构建是推动智能体物理交互能力发展的基石。TongSIM-Asset作为TongSIM平台的数字资产包，其构建依托于虚幻引擎5.6版本，精心整合了超过100个多样化的多房间室内场景。这些场景作为挑战评估的测试集，均经过优化以确保运行帧率高于60FPS。资产包进一步囊括了涵盖500余个类别的3000多个可交互三维物体，并配备了包括成人与儿童在内的10余种智能体模型及上百种动作动画，形成了一个统一而强大的仿真资源集合，为具身智能研究提供了坚实的数字化环境基础。

特点

该数据集的核心特征在于其高度的真实性与丰富的交互可能性。其提供的室内场景不仅数量众多，而且结构多样，能够模拟真实家居环境中的复杂空间布局。数据集包含的物体类别广泛，覆盖日常生活中的常见物品，确保了智能体训练任务的多样性与实用性。同时，集成的人物智能体与配套动画为多智能体协作、人机交互等研究场景提供了关键要素。所有资产均经过精心设计，在保证视觉保真度的同时优化了性能，使得大规模、高效率的仿真实验成为可能，为具身智能从感知到行动的闭环研究搭建了桥梁。

使用方法

TongSIM-Asset数据集专为在TongSIM仿真平台中驱动具身智能研究而设计。研究人员首先需安装指定的虚幻引擎5.6版本，随后加载数据集提供的项目文件以访问全部数字资产。该数据集主要用于支持家庭环境下的具身交互任务，例如物体重排、视觉导航以及多智能体协同仿真等。用户可以在提供的多样化场景中部署智能体，利用丰富的物体与动画资源设计并运行定制化实验，从而评估和训练智能体在复杂物理环境中的感知、决策与执行能力。通过引用相关论文，该数据集的使用得以规范并融入更广泛的学术交流体系。

背景与挑战

背景概述

随着人工智能技术向多模态与具身智能的范式演进，研究焦点正从静态数据处理转向动态环境交互。TongSIM-Asset作为TongSIM平台的核心数字资产包，由研究团队于2025年正式发布，旨在为具身智能体提供高保真、通用化的训练与评估环境。该数据集依托虚幻引擎5.6构建，囊括百余个多房间室内场景、逾三千件可交互三维物体及十余类人物代理，其设计核心在于解决智能体在真实物理空间中的感知、决策与执行问题。通过开源共享，该资产包为物体重排、视觉导航及多智能体协同等任务建立了标准化测试基准，显著推动了具身人工智能在仿真模拟领域的可复现性与研究深度。

当前挑战

在具身智能领域，智能体需在复杂动态环境中实现跨模态理解与物理交互，这要求数据集具备高真实感的场景建模与精细的物体物性模拟。TongSIM-Asset面临的领域挑战包括如何构建具有丰富语义关联的多房间场景以支持长时序任务规划，以及如何确保数千件物体的物理属性与交互逻辑符合真实世界规律。在构建过程中，技术挑战集中于大规模三维资产的高效组织与渲染优化，需在维持视觉保真度的同时保障实时交互性能；同时，跨类别物体的统一行为标注与动画绑定亦需解决语义一致性与动作自然性的平衡问题，这对仿真平台的扩展性与通用性提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在具身智能研究领域，TongSIM-Asset数据集作为高保真仿真平台的核心资产，其经典使用场景聚焦于室内交互任务的训练与评估。该数据集通过提供超过100个多样化的多房间室内场景以及涵盖500余类别的数千个三维交互对象，为智能体在模拟环境中的物理交互与动作反馈提供了丰富的基础。研究人员可依托此平台开展物体重排、视觉导航等任务，使智能体在逼真的虚拟空间中学习感知、决策与执行能力，从而推动具身智能从理论探索迈向实践验证。

衍生相关工作

围绕TongSIM-Asset数据集，研究社区已衍生出一系列经典工作，主要集中在具身导航、物体操作与多智能体协同等方向。例如，基于该平台开发的基准测试任务被用于评估视觉-语言模型在物理环境中的接地能力；亦有研究利用其丰富的场景与对象库，训练智能体完成开放式指令跟随与长期规划。这些工作不仅拓展了数据集的适用边界，还催生了新的评估指标与算法框架，共同构成了具身智能仿真研究的重要基石。

数据集最近研究

最新研究方向

在具身智能领域，高保真仿真环境的构建正成为推动智能体与物理世界交互能力发展的关键。TongSIM-Asset作为开源数字资产包，凭借其丰富的多房间室内场景与数千个可交互三维物体，为通用具身智能体的训练与评估提供了统一平台。当前研究前沿聚焦于利用此类高仿真环境，探索智能体在物体重排、视觉导航及多智能体协同等复杂任务中的自主决策与学习机制。该数据集的出现，呼应了人工智能从单一模态向多模态及具身化演进的热点趋势，显著降低了相关研究的实验门槛，有望加速家庭服务机器人、虚拟仿真训练等实际应用的算法突破与落地进程。