吸引谷歌与海内外高校参与的触觉具身数据集，核心优势何在？
具身数据集领域愈发火热，连GoogleDeepMind也加入其中了？
4月15日，戴盟机器人携手Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、北京大学、清华大学等多家全球顶尖学术机构与知名企业，发布了全球规模最大的含触觉全模态物理世界数据集Daimon Infinity。
图说：联合数十家机构共同建设
该数据集预计年内数据规模将达数百万小时，覆盖多个真实场景，包含触觉、视觉、动作轨迹、执行动作、语音文本等多维度信息，能使模型训练效率提升10倍。其中10000小时数据直接开源，目前首批数据已在阿里魔搭社区上线，并在社区主页置顶。
从国家战略的大力支持，到资本的踊跃投入，数据的重要性已成为具身行业的共识。只有填补数据缺口，才能打破具身智能当前难以实际落地的困境。这也是全球众多头部机构联合共建数据集的根本原因——通过构建高质量数据集，加速具身智能迈向通用时代。
对Daimon Infinity进行分析后，我们能发现它吸引头部机构参与共建的几个关键因素：物理交互、真实场景以及持续的数据生产能力。
（可插入戴盟视频号视频）
【物理交互，已成具身智能的必备要素】
触觉是Daimon Infinity的关键词之一。作为率先提出VTLA（视觉-触觉-语言-动作）架构的创新者，戴盟此次将物理交互纳入了具身数据的核心部分。
过去，具身智能主要依赖视觉感知，但视觉可能因遮挡、光线不足等问题失效。与视觉的远距离感知不同，触觉为机器人提供了最直接的物理反馈，能有效弥补视觉造成的盲区和错觉。曾经被视为高端配置的触觉，如今已逐渐成为具身智能的必选项——只有实现视觉与触觉的深度协同，机器人才能在复杂的物理环境中完成精准、稳定的操作。
众多头部机构选择与戴盟合作共建Daimon-Infinity数据集，也证明了行业对将触觉加入具身数据核心这一方向的认可。
这一方向的实现，基于戴盟在行业内领先的触觉感知技术。Daimon-Infinity提供了行业内质量最高的触觉数据——不仅包含简单的接触力，还覆盖了接触形变、滑移趋势、接触状态以及物体纹理、软硬、材质等十多种模态，全面捕捉真实世界的物理信息，完整还原物理交互过程。
Daimon-Infinity能够填补行业稀缺的触觉数据，根源在于团队的技术基因。戴盟孵化于香港科技大学，由机器人研究院创始院长王煜及其学生段江哗共同创立。团队以视触觉技术为核心优势，这是最适合具身智能的触觉感知方向，将复杂的触觉信息转化为图像信息，大幅降低了具身模型的学习难度。
触觉的加入显著提升了有效性：经验证，使用Daimon-Infinity数据集对具身模型进行预训练时，仅需约十分之一的数据，就能在精细操作任务中取得更优效果，训练效率提升了10倍。
【真实场景，数据生产能力达数百万小时】
Daimon-Infinity的另一个关键词是真实场景，这与其采集模式相关。
过去，具身数据采集依赖封闭的数据采集厂，不仅成本高，而且场景单一、过于标准化，导致数据高度重复，无法满足具身模型在现实复杂环境中稳定运行的需求。
戴盟构建了全球规模最大的外发式数据采集网络，通过自主研发的轻量化、便携式采集设备，让采集工作走出数据采集厂，进入户外、家庭、工厂等环境复杂、非标准化的场景，采集真实环境中的真实操作，将真实的人类经验转化为提升机器人泛化能力的“教材”。
同时，这种模式也突破了产能限制。丰富的场景和任务，将为具身智能提供多样、全面的海量数据，每年数据采集量可超过数百万小时。
在拥有海量原始数据后，如何将其转化为模型可用的有效数据？戴盟选择与阿里云合作，打造了“顶级数据×顶级算力”的全链路数据处理引擎。强大的数据处理流程，能将操作轨迹精度还原到行业顶尖水平，实现触觉与其他模态（如视觉、动作指令）的精准融合，把真实世界的交互特征融入每一帧数据中。
【从开源共建到标准制定】
Daimon-Infinity的发布，并非一次普通的产品更新。
此次数据集由戴盟牵头，联合了DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、北京大学等数十家海内外顶尖学术机构与知名企业共同参与。汇聚全球产研力量，共建具身数据生态。
免费开源10000小时数据，更是一次具有行业意义的资源共享。一方面，高质量数据的大规模共享，避免了各企业在数据采集上的重复投入；另一方面，这也是行业内对含触觉数据的规模化探索，推动建立统一的技术标准。
Daimon-Infinity的数据开源，将为具身智能打造从实验室走向产业的高质量数据基础，大幅缩短具身智能实现精细操作、提升泛化能力、走向商业化落地的周期。具身智能在现实中落地的那一天，或许会更快到来。
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