当前，机器人智能化演进正处在一个微妙的十字路口。深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了颠覆性成就，但机器人的物理交互能力，尤其是需要触觉、力觉反馈的灵巧操作，进展却相对缓慢。

一个根本原因在于，大多数用于训练的数据集高度依赖视觉。它们能告诉机器人物体“看起来”是什么样子，却无法传递“拿起来”是什么感觉——是光滑是粗糙，是坚硬是柔软，需要用多大力度，如何调整抓取姿态。

要让人形机器人真正胜任家庭服务、物流分拣、精密装配等复杂任务，就必须为其注入真实的“触觉记忆”与“肌肉记忆”。乐聚机器人开源的800条灵巧操作数据集，正是直击这一痛点。它并非在简化、理想的仿真环境中生成，而是全部源于在家庭、物流、日化三大核心场景下的真实作业，提供了从视觉到力触再到动作的完整、连续、多模态学习样本。

灵巧操作数据集的核心突破在于触觉与力觉数据的引入。

数据集中包含五大核心维度：

触觉阵列数据：采用6×12×5指尖触觉传感器采集时序压力数据，能精准反映物体材质、形状和接触状态变化。

六维力数据：记录抓取、放置等动作的三维力和力矩信息，测量精度达到±0.5%。

RGB-D视觉数：据提供高分辨率彩色图像和稠密深度图，完整还原操作场景的外观特征与三维信息。

同步动作信息：则配套记录手部关节角度、速度等参数，实现了“视觉-力触-动作”的全链路对齐。

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。

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

03 硬核技术，筑牢数据质量根基

高质量数据的产出离不开底层硬件技术的支撑。此次开源数据集基于乐聚新一代全感知灵巧手统一采集，有效避免了因设备差异导致的数据偏差问题。

这款灵巧手融合了实时力觉反馈与指尖触觉感知技术，所有数据均来自真实场景的精细化操作任务。其性能指标亮眼：关节速度达160–185°/s，开合响应时间仅0.35秒，定位精度±0.2毫米。

配合触觉和力传感系统，灵巧手能够同步采集物体特征和力度数据，完整记录精细操作全过程。凭借这些优势，它已在多场景验证中展现卓越能力——

家庭场景中稳定抓取水果、纸杯；快消场景中无损抓放各类物料；快递场景中高效分拣包裹。这些真实操作产出的数据，自然具备高感知精度和实际应用价值。

纸箱拆垛

快递分拣

04 效能跃升，从“看得见”到“操作得准”

优质数据集直接驱动机器人模型训练效能与实用性的双重提升，推动机器人能力从“看得见”向“操作得准”跨越。这一价值已在多个真实场景中得到验证：

任务成功率大幅提升，在纸箱拆垛、快递分拣等场景中，机器人任务成功率显著提高。基于多模态感知能力，机器人能实时感知物体状态和操作力度，即使面对条码遮挡等复杂情况，也能通过触觉补偿实现精准操作。

环境感知也更为全面，该数据集为力控策略优化、触觉-视觉融合模型提供了坚实的数据支撑，打破纯视觉局限，构建稳定的物理交互闭环，显著增强复杂环境下的操作稳定性，动态调整抓取姿态和力度，避免包裹滑落或纸箱破损。

研发门槛随之降低，配套的数据工具包和示例代码开箱即用，大幅缩短研发周期，加速技术从实验室走向产业应用的步伐。

模型泛化能力得到增强，数据集能支撑机器人适配不同材质、形态的物体，邮政包裹扫码、日化产品翻转等场景验证了这一点。同时，它还能为具身大模型提供真实数据，助力突破“仿真-现实”鸿沟，为前沿研究持续赋能。

乐聚机器人此次的开源探索，不仅展现了其在人形机器人领域的技术硬实力，更向行业输出了标准化数据建设的实践经验。

随着数据集的持续完善与生态伙伴的协同共建，这一开放举措将进一步推动具身智能技术的迭代演进，助力产业高质量发展，为人形机器人的广泛应用铺平道路。