11月24日，人形机器人领域传来重磅消息——国内规模最大的全尺寸人形机器人真机数据集「LET数据集」正式开源！
首批6万+分钟真实场景数据、覆盖6大核心作业场景、配套全流程工具链，直接打破行业高质量数据稀缺的僵局，为人形机器人从实验室走向规模化应用按下“加速键”。
PART1
为什么说这是“行业刚需”？
人形机器人要像人一样干活，核心得靠“数据喂养”——数据质量越高、场景越真实，机器人的智能水平和适应能力就越强。但长期以来，行业一直被三大难题卡脖子：
▶ 数据采集难：真机实采成本高、效率低，仿真数据和现实场景存在“鸿沟”。
▶ 数据质量差：多设备数据格式不一、标注混乱，无法直接用于模型训练。
▶ 缺乏标准化：没有统一规范，导致技术路线碎片化，资源浪费严重。
而LET数据集的出现，正好精准破解了这些痛点。作为国内首个大规模全尺寸人形机器人真机开源数据集，它不仅数据量庞大，更关键的是“真”和“准”——所有数据都来自真机在真实环境中的实操，再加上标准化处理，直接成为行业急需的“高质量训练素材”。
PART2
三大核心亮点
6万+分钟真机数据，质量拉满
数据集基于乐聚夸父系列全尺寸人形机器人采集（身高1.66米、40+自由度，贴合实际应用形态），同步捕捉视觉、运动、力觉等多维度信息，能还原仿真数据模拟不了的真实物理交互细节（比如拿取物品的力度、环境干扰的影响）。
且数据严格遵循国家地方共建人形机器人创新中心规范，经过统一流程处理，格式统一、标注精准，开发者拿过来就能用，不用再花大量时间做数据清洗。
覆盖6大核心场景，落地性超强
机器人最终要走进真实世界干活，LET数据集直接瞄准行业落地需求，覆盖了三大领域的6大高频场景：
▶工业领域：汽车工厂（数据占比41.87%，适配当前落地趋势）、3C工厂（15.62%）。
▶商业零售：快消场景（17.43%）、酒店服务（12.87%）。
▶日常生活：生活服务（10.67%）、物流场景（1.54%）。
从汽车零件分拣、3C产品搬运，到酒店服务、快递分拣，再到日常用品摆放，数据集包含31项任务、117种原子技能，基本涵盖了人形机器人当前最核心的应用场景，能让模型快速学会适配不同环境的操作逻辑。
全流程工具链+技术创新，研发成本大降
除了数据本身，LET数据集还配套了“数据转换→模型训练→仿真测试→真机部署”的全流程工具链，开发者不用再自己搭建基础框架。
同时，数据集还攻克了三大技术难题：
▶视觉伺服闭环：多设备数据一致性达90%+，解决硬件误差问题。
▶高效组帧技术：时序误差控制在10ms内，保障动作精准同步。
▶自动化评测体系：量化数据适配性，确保模型泛化能力。
这意味着企业不用再投入巨额成本做数据采集和技术研发，能直接基于现有资源快速推进产品落地。
PART3
开源共享
目前，LET数据集的6万+分钟真机数据已正式捐献至开放原子开源基金会，在Openloong开源社区上线，所有开发者都能“开箱即用”。
对于行业来说，这不仅是填补了高质量真机数据集的空白，更搭建了统一的技术标准和协作平台——随着更多企业参与进来，数据会持续扩充、技术会不断迭代，最终推动整个行业的研发效率提升，加速人形机器人规模化量产的进程。
从实验室到工厂、商场、家庭，人形机器人的落地之路，终于有了最关键的“数据燃料”。而LET数据集的开源，也让国产人形机器人在全球赛道上多了一张核心王牌，未来值得期待！
