如果说过去几年的人形机器人还在解决“能不能站起来走路”的问题，那么接下来的关键挑战，早已转向：“能不能像人一样用手做事？”然而，这条赛道上始终横亘着一道致命瓶颈：支撑机器人模型训练并实现精细操作的高质量灵巧操作数据极度稀缺。现有数据多依赖视觉维度，缺乏力度反馈、材质感知等关键信息，导致机器人在真实场景中陷入困境，如同没有触觉的双手，难以完成复杂的灵巧操作任务。数据的匮乏，已成为制约具身智能从实验室走向产业落地的“卡脖子”难题。

近日，国内首次面向真实作业场景的人形机器人灵巧操作数据集正式开源——乐聚机器人携手开放原子开源基金会，在乐聚OpenLET社区上线首批800条高质量灵巧操作数据。这一举措并非简单的“数据补充”，而是精准填补了具身智能领域多模态灵巧操作数据的空白，以“视觉-力触-动作”全链路数据体系，为行业注入了关键的“数据新燃料”，有望推动人形机器人从“机械抓取”向“精准操作、智能感知”的范式跃迁。

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灵巧操作数据

为何“一数据难求”？

人形机器人的灵巧操作数据，为何成为行业稀缺资源？背后是技术门槛与场景复杂性的双重制约。不同于视觉数据的易采集性，灵巧操作数据需要捕捉物体材质、接触压力、力矩变化等“隐性信息”，这些信息无法通过单一摄像头获取，必须依赖高精度力觉、触觉传感器与高性能灵巧手硬件的协同支撑。

图：灵巧手指尖触觉&腕部六维力矩

更关键的是，真实场景中的灵巧操作充满不确定性：家庭场景中精细的物品、物流场景中形状不规则的包裹、快消场景中需无损抓取的物料，每一种场景都对操作力度、接触角度有独特要求。仿真数据虽能批量生成，却始终无法还原真实物理世界的“细微差异”——物体表面的摩擦力、材质的弹性形变、环境的轻微干扰，这些仿真模型难以模拟的细节，恰恰是决定机器人能否操作成功的关键。

同时，数据采集的高成本也让多数企业望而却步：高精度灵巧手的研发与部署需要巨额投入，单条有效真机数据的采集成本居高不下；而行业缺乏统一标准，导致不同设备采集的数据格式不一、质量参差，形成了难以打通的“数据孤岛”，进一步加剧了高质量数据的稀缺性。

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800条真机数据破局：

多模态+全场景构建操作数据标杆

正是在这样的行业背景下，乐聚机器人开源的灵巧操作数据集展现出了破局性价值。该数据集由乐聚新一代感知灵巧手统一采集，以“真实场景为核心、多模态为支撑、高精度为保障”，构建起行业稀缺的灵巧操作数据体系。

图：数采系统画面

在数据维度上，它实现了从“视觉单一维度”到“全链路多模态”的跨越。数据集不仅包含高分辨率RGB-D视觉数据，还原场景三维外观与环境信息，更创新性地纳入了触觉阵列数据与六维力数据两大核心维度：6×12×5指尖触觉传感器采集的时序压力数据，可反映物体材质、形状和接触状态；精度达±0.5%的六维力数据，实时记录抓取、放置过程中的三维力与力矩变化，让机器人“感知”到操作力度的轻重。再搭配同步对齐的手部关节角度、速度等动作信息，以及场景类型、物体状态、操作目标等多维度语义标签，形成了“视觉-力触-动作”的完整数据闭环，为模型训练提供了全方位的学习样本。

在场景覆盖上，数据集精准对接产业落地需求，聚焦家庭、物流、日化三大核心领域，涵盖快递分拣、快消上料、家庭物品抓取等典型任务。从稳定抓取易损的水果、纸杯，到无损放置快消物料，再到高效分拣快递包裹，每一条数据都来自真实场景的精细化操作，确保了数据的“实战价值”，能直接支撑开发者适配垂直行业需求。

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

而这一切高质量数据的背后，是乐聚灵巧手的硬核性能支撑：160–185°/s的关节速保障操作效率，0.35秒的开合响应实现快速反应，±0.2毫米的定位精度确保动作精准，再加上实时力觉反馈与指尖触觉感知技术的融合，让每一次操作都能被精准记录，最终形成高保真、强适配的真机数据。

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不止于数据：

推动行业从“能操作”到“操作准”的质变

乐聚机器人灵巧操作数据集的开源，其价值远不止于800条数据本身，更在于为行业提供了一套可复用、可扩展的灵巧操作数据解决方案，推动具身智能技术实现多重突破。

对于技术研发而言，它打破了纯视觉模型的局限，为力控策略优化、触觉-视觉融合模型提供了真实数据支撑。在纸箱拆垛、顺丰快递分拣等场景中，机器人借助力触数据，判断物体形状与受力状态，动态调整抓取姿态和力度，避免包裹滑落或纸箱破损；同时，丰富的真实数据能支撑模型适配不同材质、形态的物体，显著增强机器人的跨场景泛化能力，为具身大模型训练提供宝贵的真实样本，助力突破“仿真-现实”的鸿沟。

图：纸箱拆垛

图：快递分拣

对于产业落地来说，数据集配套的数据工具包与示例代码可直接复用，大幅降低了中小团队的研发门槛，缩短了技术从实验室到产业应用的周期。以往需要投入大量资源进行数据采集与标注的企业，如今可基于该数据集快速开展算法迭代与产品研发，加速灵巧操作技术的产业化转化。

从行业生态维度看，该数据集以开源形式向全行业开放，为构建统一的数据标准提供了参考样本。乐聚OpenLET社区作为国内具身智能领域的真实数据资源枢纽，正通过数据开源与生态共建，推动行业从“碎片化研发”走向“协同化创新”，为产业高质量发展奠定基础。

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结语：

数据共享开启灵巧操作新时代

在具身智能加速演进的今天，高质量数据已成为核心生产要素。乐聚机器人开源灵巧操作数据集的举措，不仅展现了企业在灵巧操作领域的技术积累，更以开放姿态为行业赋能。这800条真机数据所点燃的星火，将吸引全球开发者共同参与技术创新，推动机器人在触觉感知、力控决策、场景适配等能力上实现集体突破。

展望未来，随着数据集的持续丰富与生态伙伴的协同共建，我们有望见证人形机器人在家庭服务、工业装配、物流分拣等场景的规模化应用，让“精准操作”不再是实验室里的技术演示，而是融入生产生活的实用能力。这道由真实数据搭建的桥梁，终将跨越物理交互的鸿沟，照亮具身智能全面赋能千行百业的崭新图景。