新闻核心观点 - 乐聚智能将自主构建的LET数据集捐赠至OpenLoong开源社区，该数据集具备规模大、结构规范、场景丰富的特点，将为国内人形机器人研发提供有力支撑，并推动OpenLoong数据生态建设进入新阶段 [1] 数据集规模与结构 - LET数据集是面向真实作业场景的全尺寸人形机器人真机数据集，基于乐聚夸父系列机器人统一采集，数据规模超60000分钟 [2] - 数据集覆盖工业、商业零售、日常生活三大领域，涵盖汽车工厂、快消场景、酒店服务、3C工厂、生活服务、物流六类真实生产与服务环境 [2] - 数据集进一步构建了31项任务及117种原子技能，形成结构清晰、目标明确、流程有约束的任务体系，可有效支撑机器人在多场景、多步骤、多目标条件下的学习与推理训练 [2] 行业痛点与解决方案 - 人形机器人行业面临数据来源分散、格式各异、结构不统一等共性问题，限制了模型能力提升和跨机构协作效率 [3] - LET数据集的捐赠旨在解决上述痛点，国家地方共建人形机器人创新中心已建立覆盖数据采集、处理、质量审核、版本管理的全生命周期标准体系，确保数据质量与可用性 [3] 生态建设与行业影响 - LET数据集作为OpenLoong人形机器人全栈开源项目的重要组成部分，将在开放原子开源基金会孵化下持续运营更新，为行业提供系统化真实场景数据资源 [4] - 数据集的加入将为OpenLoong社区补充关键真实世界数据，推动行业在任务建模、技能学习、策略验证等方向深入研究，并为开发者提供高质量性能验证样本 [4] - OpenLoong的数据生态已形成覆盖基础能力训练、任务执行、多场景研究、真实环境验证的多层次体系，未来将持续强化数据基础设施建设，助力产业加速落地 [4]

数据集捐赠事件 - 乐聚智能将其自主构建的LET数据集捐赠至OpenLoong开源社区 [1] - 该捐赠为社区补充了一套覆盖真实作业场景的重要数据资源 [1] - 数据集规模大、结构规范、场景丰富，具备突出的工程化与研究价值 [1] 数据集价值与行业意义 - 高质量、多模态、结构化数据是推动人形机器人模型能力提升及产业走向规模化应用的核心要素之一 [1] - 数据集的加入体现了行业对统一数据规范与开源治理模式的认可 [1] - 标志着OpenLoong开源社区数据生态建设进入了新的阶段 [1] 数据集规模与来源 - LET数据集由乐聚智能与合作团队联合构建 [1] - 是国内少有的面向真实作业场景的全尺寸人形机器人真机数据集 [1] - 基于乐聚夸父系列全尺寸人形机器人进行统一采集，覆盖真实作业链路，规模超过6万分钟 [1] 数据集场景与任务覆盖 - 场景覆盖跨越工业、商业零售和日常生活三大领域 [2] - 包含汽车工厂、快消场景、酒店服务、3C工厂、生活服务和物流共六类真实生产与服务环境 [2] - 在此基础上构建了31项任务和117种原子技能，形成结构清晰的任务体系 [2] 数据集技术规格与质量 - 数据集同步记录头部与双腕视觉流，并提供RGB、深度、关节状态和末端执行器状态等多模态信息 [2] - 通过组帧技术将传感器时间误差压到10毫秒以内 [2] - 以视觉伺服闭环机制对齐到统一抽象空间，使数据一致性超过90% [2] 数据集应用潜力 - 任务目标清晰、流程有约束，适用于训练机器人在多场景、多步骤、多目标条件下进行学习与推理 [2] - 将为国内人形机器人研发提供有力支撑 [1]

文章核心观点 - 乐聚智能将其构建的LET数据集捐赠至OpenLoong开源社区，标志着行业在共建开放可信数据基础设施方面取得重要进展，此举将推动人形机器人模型能力的提升和产业化规模应用 [1] - 高质量、多模态、结构化数据是推动人形机器人技术发展的核心要素，行业需要建立统一的数据规范体系来解决数据分散、格式不一等共性问题 [1][12] - OpenLoong开源社区通过吸纳LET数据集等高质量资源，持续扩展数据生态，为行业提供覆盖基础训练、任务执行和多场景验证的多层次体系，加速行业协同发展 [26] LET数据集内容构成与数据体系 - LET数据集是国内少有的面向真实作业场景的全尺寸人形机器人真机数据集，基于乐聚夸父系列机器人统一采集，规模超过60,000分钟 [2] - 数据集覆盖工业、商业零售和日常生活三大领域，包含汽车工厂、快消场景、酒店服务等六类环境，构建了31项任务和117种原子技能 [4] - 通过组帧技术将传感器时间误差控制在10毫秒以内，数据一致性超过90%，并配套数据转换、模型训练和真机部署工具链 [5][6][7] 行业数据规范体系建设 - 国家地方共建人形机器人创新中心建立了覆盖数据采集、处理、质量审核和版本管理的标准体系，主导或参与国际、国家和行业标准60余项 [14] - 国地中心申报的"上海虚实融合具身智能训练场标准化试点"于2025年9月获批，数据标准编制与应用验证是试点重要任务 [14][20] - OpenLoong依托国地中心经验推进共享型数据框架构建，以开源方式推动数据规范化组织与复用 [20] OpenLoong数据生态发展 - LET数据集已在OpenLoong社区网站开放下载，将在开放原子开源基金会孵化下持续运营更新，为行业提供系统化真实场景数据资源 [22][24] - 社区鼓励具备真实作业场景的企业、高校和研究团队贡献数据，共同完善人形机器人领域开源数据体系 [26] - 随着数据规模增长，OpenLoong将推动多场景、多任务、多模型的协同研究，促进形成开放健康的产业生态 [26]