机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 | 许丽思
编辑 | 漠影
具身智能要想从能跑能跳走向能干活的真实场景，除了身体的运动能力外，双手还必须能在复杂物理世界里稳定、可控地完成精细操作。
从家庭场景中的整理收纳，到物流仓库分拣形状各异的包裹，再到日化车间进行生产作业等等，这些看似简单的动作，背后都需要机器人的双手对力度、材质、接触状态的精准感知与判断。
机器人前瞻1月8日报道，近日，乐聚机器人正式开源首批 800 条高质量灵巧操作数据，这是国内首次面向真实作业场景的人形机器人灵巧操作真机数据，填补了国内填补高质量灵巧操作数据空白，已在乐聚OpenLET 社区上线。
▲灵巧手指尖触觉&腕部六维力矩
乐聚OpenLET社区是乐聚机器人在开放原子开源基金会平台发起建立的开源社区，以“LET人形机器人真机数据集”为核心资产，聚焦人形机器人领域的真实数据开源与生态共建，为全球开发者、科研团队及企业搭建协作桥梁，加速具身智能技术的研发与产业落地。
值得一提的是，后续乐聚还将开放工业场景的灵巧操作数据，相关动态可通过乐聚 OpenLET 社区持续关注。
这一数据集的开源，填补了具身智能领域高质量灵巧操作数据的迫切需求，将为行业技术创新提供关键数据支撑。
一、高质量物理交互数据缺失，机器人“看得见摸不准”
大模型与多模态融合技术为具身智能产业带来了巨大的发展机会，机器人不再局限于预设程序的机械执行，而是具备了更强的环境适应性，能够在复杂多变的环境中完成任务，让行业看到了规模化落地的曙光。
大模型带来了强烈的机器人能力跃迁的观感，但聚焦到操作现场，我们会发现，机器人虽然拥有了更聪明的大脑，知道要干什么，但常常“控制不住手”。
高质量物理交互数据的缺失，正是制约具身智能技术落地的核心一环。在真实场景中采集数据时，受到环境复杂性、数据采集设备限制等因素的影响，数据质量参差不齐，远远无法满足模型训练的需求。
同时，行业长期高度依赖视觉方案，机器人在面对抓取、装配等精细操作时，力度、材质、摩擦这些关键信息很难被准确捕捉，自然容易陷入“看得见摸不准”的窘境。
高质量物理交互数据的缺失，还意味着行业容易陷入的“重复造轮子”的情况。不少企业、科研团队都需要从零开始搭建采集系统、积累数据，不仅造成了大量的资源浪费，更延缓了整个行业的技术迭代速度。
正是洞察到行业这些痛点，乐聚机器人选择开源灵巧操作数据集，打破了单一视觉数据的局限，为机器人模型训练提供了更多维、精细的多模态数据来源。
二、以真实场景为核心，数据维度更丰富
乐聚此次开源的灵巧操作数据集，聚焦于真实作业场景，覆盖家庭、物流、日化三大具身智能落地的关键领域，包含 800 条高质量真机操作数据，并且数据维度更加丰富。
该数据集最核心的升级，在于新增两类关键数据维度：触觉数据与六维力数据，这也是灵巧操作里最关键、却最难从视觉里获取的训练信号。
触觉阵列数据：6×12×5指尖触觉传感器采集的时序压力数据，能让灵巧像人手一样，在触摸到物体的时候就能感知到材质、形状和接触状态；
六维力数据：记录抓取、放置等动作的三维力和力矩信息，精度达±0.5%。
这两类数据，能够让机器人在物理交互时理解该怎么接触、该用多大力、力要往哪使，从而显著提升精细操作的稳定性、鲁棒性。
该数据集还包含了另外三大维度：
RGB-D视觉数据：提供高分辨率彩色图与稠密深度图，精准还原场景完整外观与三维空间信息，为机器人定位物体提供基础；
同步动作信息：配套手部关节角度、速度等实时数据，实现 “视觉 – 力触 – 动作” 的全链路对齐，让模型清晰理解感知与动作的关联逻辑；
多场景标注：涵盖快递分拣、快消上料、家庭物品抓取等典型任务，每条数据均附带场景类型、物体材质、操作目标等多维度语义标签，支持自然语言与动作对齐建模。
为确保数据的可用性与一致性，避免因设备差异导致的数据偏差，统一采集本体至关重要。该数据集基于乐聚新一代灵巧手完成统一采集，这款灵巧手以 “全感知升级” 为核心，还融合了实时力觉反馈与指尖触觉感知技术。
这款灵巧手160–185°/s 的关节速度确保操作高效响应，0.35 秒的开合响应时间能够适配物流分拣等高速作业场景，±0.2 毫米的定位精度实现毫米级精准控制，满足日化抓放、工业装配等精细操作需求。
从家庭场景稳定抓取水果、快消场景无损抓放物料到快递场景高效分拣，它都能精准地完成。
▲家庭场景稳定抓取水果
▲快消场景无损放料
▲快递场景高效分拣
三、从数据集到产业飞轮
相较于仿真数据在模型训练存在的Sim2real鸿沟，真实数据源自真实环境中的物理交互，能精准还原力觉反馈、环境干扰等仿真数据难以模拟的细节，同步采集多维度数据，优势显著。
对模型训练而言，优质的真实灵巧操作数据能够提升训练效能与实用性，推动机器人从“看得见”向“操作得准”跨越，把演示成功率变成持续可复现的真实作业能力，其核心价值已在多个真实场景中得到验证。
该数据集多模态的触觉-视觉融合、力控策略的不断优化，打破了纯视觉方案的局限，赋予灵巧手像人手一样的环境感知能力，构建的稳定物理交互闭环，提升复杂环境下的操作稳定性。
模型的泛化能力在数据集的赋能下大幅增强，数据集覆盖不同材质、不同形态、不同场景的多样化操作样本，使得模型能够灵活应对各类物体的操作需求，跨场景适配能力显著提升。
高质量的物理交互数据能够显著提升任务成功率，这一点已在纸箱拆垛、顺丰快递分拣等场景得到验证，机器人能实时感知物体状态和力度，就算遇到条码遮挡、物品破损、表面湿滑等复杂情况，也能通过触觉补偿快速调整操作策略，精准完成任务。
▲纸箱拆垛
▲快递分拣
除此之外，该数据集还有望降低了行业研发落地门槛，配套的数据工具包和示例代码开箱即用，能够快速将数据应用于模型训练，大幅缩短研发周期。
灵巧操作数据集的价值远不止于单一技术优化，还打通了“算法研究 — 模型训练 — 场景测试 — 产业验证”的全链路环节。它既能够支撑触觉识别模型的训练评估，又能为抓取策略、力控算法提供真实验证环境，更深度赋能多模态融合、具身推理等前沿方向研究，推动具身智能技术的快速迭代与规模化落地。
结语：高质量物理交互数据，加快机器人进化与落地
当各大机器人厂商加速把机器人推向工业、商业与家庭等更复杂的真实场景，行业对高质量物理交互数据的需求水涨船高，这是从展台演示跨越到长期稳定运行的关键一环。
在这样的背景下，乐聚选择开源灵巧操作真机数据，不只是一次资源共享，也是向行业输出了标准化数据建设的实践经验。这有望帮助机器人提升动作精度与环境适应能力，增强跨场景泛化能力，缩短从算法研究到场景验证、再到规模化部署的链路，加快更多应用落地，让真正的商业化更早发生。
