今日，国产灵巧手赛道头部企业灵巧智能重磅出击，向外界分享其在机器人灵巧操作领域的最新研究成 果， 正式发布灵巧智能DexCanvas数据集 。该数据集规模达20TB，包含1000小时真人操作记录，是涵盖多模态 人手操作数据的重磅资源，将为机器人灵巧操作领域注入强劲动力。 ▍成本、规模、真实性难以兼得，具身智能数据采集困境待解 当前 AI在物理世界的应用中，虽已实现理解人类语言、识别物体与场景、规划任务步骤等能力，但 在物理世 界中的 "最后一公里"，即让机器人像人类一样灵活地抓握、理解语言、识别物体和场景、感知并调节力度、 适应不同物体等方面，仍是一个待突破的难题。 这一瓶颈很大程度上源于当前大规模、高质量、多模态交互 数据集的缺乏。 一般来说，机器人在实际场景中的操作表现往往受到感知不确定性、动力学复杂性和环境变化敏感性的制约， 也因此 数据集的规模与质量直接决定了模型在真实环境中的表现。 从技术实现路径来看，具身智能操作的数 据采集方式目前主要为遥操作、 视频学习和仿真合成。 遥操作通过专业设备记录人类专家的动作和力控信息，能获得高质量、高精度的真实数据，尤其适合精密力控 任务，但存在设备昂贵、效率低以及 ...