文章核心观点 - 灵巧抓取是机器人具身智能领域面临的主要技术瓶颈，其核心挑战在于缺乏大规模、高质量、包含力觉信息的多模态操作数据 [1][2][11][12][13] - 灵巧智能科技有限公司发布的DexCanvas数据集通过“真实+合成数据”双轮驱动模式，提供了包含完整力/接触标注的大规模人手操作数据，旨在解决行业数据瓶颈 [15][16][21] - DexCanvas数据集在采集效率、数据质量和成本间取得了平衡，其基于真实人类演示并通过物理仿真恢复力控的方法，显著提升了数据的规模与泛化能力，为物理智能的发展提供了基础设施级解决方案 [20][21][27][30] 现有灵巧抓取与数据采集方案 - 灵巧抓取的学习方法主要分为模仿学习和强化学习两类，模仿学习通过观察演示学习，强化学习则通过设定奖惩机制学习，但后者需要大量训练数据和精心设计的机制以确保稳定性 [4] - 数据采集主要依赖遥操作技术，包括基于视觉的方案、动捕方式以及VR/AR等，其中动捕系统对光照变化和遮挡具有较强鲁棒性，而视觉方案常受环境因素影响 [5] - 现有灵巧手硬件主要分为两指夹爪和多指拟人化手，两指夹具简单可靠但自由度低，而具备20+自由度的拟人化手更适应为人类设计的环境 [2] 灵巧操作数据面临的定律与瓶颈 - 行业数据存在“规模、真实性、力觉信息只能三选二”的定律，大规模开源数据集往往缺乏关键的力控信息 [6][7] - 真实场景下的灵巧操作数据采集成本极高，开源数据集通常仅数万条且不含触觉信息，而仿真数据虽可达百万甚至亿万级别，但sim2real泛化成功率有时低于70% [9][10] - 技术瓶颈在于难以在复杂操作中实时感知微小力度变化，且传统方法因高维度和复杂接触动力学而泛化能力不足，核心问题是大规模高质量多模态数据的缺失 [11][12][14] DexCanvas数据集的突破与优势 - DexCanvas弥补了开源数据集力/触觉信息的缺失，每条轨迹都包含完整的多指力/接触标注，并为20+自由度系统优化 [16][17] - 数据集提供了从动捕到MANO拟合、物理重演至五指灵巧手执行的全套处理代码，并在HuggingFace上提供了预处理后的可直接训练版本 [18][19] - 数据集综合指标优于常规方案，在效率、成本和质量上取得平衡，采集效率与仿真同为五星，成本为三星，质量为四星 [20] - 数据集包含超1000小时真人多模态演示数据与10万小时物理仿真合成数据，涵盖亚毫米级轨迹和物理一致的接触力信息，包含4种同步模态 [21] DexCanvas的数据生成方法与特性 - 数据生成分为三步：使用20个动捕相机以亚毫米精度采集真人演示；通过物理仿真环境下的强化学习智能体复现动作以恢复力控；通过改变物体参数将1000小时演示扩充为10万小时增强数据 [25][27][28] - 该方法基于真实人类演示，仿真用于“显影”隐藏的物理信息，而非从零生成动作，避免了仿真漏洞，且仿真的是人手而非特定机器人手，使其具备极佳的跨平台泛化能力 [27][30] - 独创的物理信息完备的操作轨迹复刻流程，自动生成了缺失的力觉和接触信息，力控数据在规模扩充后得以保持 [22][29]

文章核心观点 - 灵巧智能公司正式发布DexCanvas数据集，规模达20TB，包含1000小时真人操作记录，旨在解决机器人灵巧操作领域高质量、多模态交互数据集缺乏的核心难题 [1] - 该数据集通过“以人+物体的交互为中心”的创新采集理念，实现了多模态信息一体化融合，为机器人灵巧操作模型的训练提供了高质量数据基准，将加速具身智能在真实场景的落地 [5][6][10] 当前机器人灵巧操作数据采集面临的挑战 - 机器人物理世界操作的“最后一公里”难题突出，表现为灵活抓握、力度感知与调节等能力不足，主要源于大规模、高质量、多模态交互数据集的缺乏 [2] - 现有三种主流数据采集方式均存在明显局限性：遥操作精度高但昂贵低效；视频学习成本低但缺乏细节；仿真合成高效多样但存在仿真到现实的物理偏差 [3][4] - 灵巧手操作任务面临三大核心挑战：高质量示范数据获取困难且常缺失力觉信息；传统动作捕捉存在厘米级误差；高自由度设备带来高维决策难题 [5] DexCanvas数据集的技术创新与优势 - 在数据获取机制上，转向“以人+物体的交互为中心”的采集理念，同步采集人手运动轨迹、物体属性及接触力学等多模态信息，实现RGB、深度、动作捕捉及力觉一体化融合 [6] - 在物理一致性方面，实现对操作过程的精细感知与数据处理，达到毫米级几何精度和接触点、接触力信息的物理级复现，解决遮挡、穿模等误差问题 [8] - 在控制复杂度方面，基于人类常见操作模式抽象出33类操作原型和6种关键语义规则参数，为复杂操作任务的表示与泛化提供结构化策略基础 [8] 数据集发布与行业影响 - DexCanvas数据集将于10月中旬在HuggingFace和Github开源，技术报告后续在ArXiv发布，大幅降低研究门槛并加速具身智能模型落地 [10] - 该解决方案探索出融合物理规则与语义抽象的具身智能发展路径，对推动整个机器人操作能力发展具有重要意义 [10]