浙江
|你有没有想过：为什么现在的机器人，能下棋、能写诗，却连一颗鸡蛋都"握"不住？
答案藏在一个被行业长期忽略的盲区里——触觉。
抓取易碎物品，挤压破损；精密装配，扭矩失控；光滑接触面打滑，预判失效……这些不是算法不够聪明，而是机器人根本没有"物理感"。
视觉让它"看得见"，语言让它"听得懂"，但让一台机器真正"摸得清"世界的数据，几乎是空白的。
这正是具身智能从Demo走向产业化的最大瓶颈。
景联文发布全模态具身智能数据集，用一套数据，把这块"物理感知"短板一次性补齐。
一、 行业痛点：99% 的具身数据，都"缺一根手指"
当前主流公开数据集，几乎都长一个样：RGB-D 视觉、运动轨迹、语言标注。
它们让机器人学会了"看见"和"听懂"，却让机器人在物理交互面前集体失语：
•抓鸡蛋——没有力反馈数据训练，模型不知道"该用多大力"
•拧螺丝——没有扭矩时序数据，装配精度全靠运气
•擦玻璃——没有触觉滑动信号，模型无法预判"什么时候会打滑"
物理认知不完整，再强大的 VLA 模型，也只是一个仅能捕捉画面、无法读懂世界的视觉机器。
具身智能要真正走出实验室，必须先解决"摸得到、摸得准"的问题。
二、景联文：毫秒级时空对齐 × 四层递进数据链路
景联文本次发布的数据集，以毫秒级视觉–力–触觉–音频–物体状态多模态时序对齐为核心，覆盖家居、工业装配、餐饮服务、仓储搬运等上百类高频精细交互场景。
核心亮点：四层递进式数据链路
本数据集构建「原始采集 → 时空对齐 → 跨硬件迁移 → 标准化训练」四层闭环数据链路，完整覆盖从底层传感器调试、交互行为建模、多机械手适配到端到端具身大模型训练的全研发流程。
原始采集数据集：集成双手关节运动、末端位姿、3750 通道高密度触觉、多目 RGB/RGBD 视觉、环境音频文本、场景多物体交互状态等全维度原始传感信息，配套完整相机内外参、设备标定参数、高精度时序时间戳及全局样本溯源元数据。完整保留硬件原始特征，可精准支撑底层传感器性能调试与硬件感知算法迭代。
状态动作对齐数据集：严格区分机器人下发的目标控制动作与环境实时观测状态，标准化输出多模态数据。通过毫秒级时间戳校准，完成多设备、多模态数据的高精度时空对齐，构建统一、规范、时序精准的机器人交互素材库，是机器人决策、规划、力控策略等核心算法研发的基础数据底座。
灵巧手重定向数据集：基于标准化的手部运动、触觉感知、视觉场景、物体交互数据，适配不同类型机械手的 URDF 模型与硬件结构参数，有效解决异构机械手数据不兼容、跨设备数据难以复用的行业痛点，打通真机采集数据与仿真推演的数据壁垒。
LeRobot 标准训练集：基于前三层级打磨的高保真、可迁移标准化数据，深度适配 LeRobot 开源训练生态与主流具身智能算法框架，可直接用于 VLA 视觉语言动作模型、行为克隆、强化学习等前沿具身算法的训练与快速部署。
关键采集维度
采集维度
- 关键参数
- 机器人动作指令
- 左右手各 17 维关节角度、7 维末端位姿
- 机器人本体观测
- 17 维实时关节数据、7 维末端位姿、单手 3750 通道高密度触觉压力数据
视觉感知
- 多目 RGB/RGBD 图像，配套完整相机内外参
- 环境音频
- 场景音频 + 同步语音文本转写
- 交互物体状态
- 单物体 17 维时序状态
- 全局元数据
- 数据 ID、生成时间、压缩日志、关节名称、传感器排布、URDF 配置等
典型适用任务
VLA 视觉语言动作模型——补齐物理感知维度的关键训练资产
灵巧操控 & 力控算法——3750 通道触觉 + 毫秒级对齐，硬核研究首选
跨硬件迁移——URDF 重定向层直接复用，告别"换机械手就重采"
通用具身大模型预训练——标准化格式，开箱即用
行为克隆 / 强化学习——状态–动作严格分离，算法友好
景联文将继续深耕具身智能数据领域，持续为具身智能团队提供高质量、可即用、可深度定制的数据基础设施。具身智能的下一程竞争，不在模型，而在数据。
如需获取数据集详细规格与样例数据，欢迎后台留言或联系我们咨询对接。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
