來源：OpenLoong開源社區(qū)

行業(yè)攜手，共建開放可信的數據基礎設施

隨著人形機器人技術的突破不斷加速，高質量、多模態(tài)、結構化數據已成為推動模型能力提升及產業(yè)走向規(guī)?；瘧玫暮诵囊刂?，為支撐這一發(fā)展方向，OpenLoong開源社區(qū)積極推進高質量數據資源的開放共享，吸引行業(yè)伙伴共同建設統(tǒng)一的數據體系。

近日，樂聚智能正式將其構建的LET數據集捐贈至OpenLoong開源社區(qū)，為社區(qū)補充了一套覆蓋真實作業(yè)場景的重要數據資源。該數據集規(guī)模大、結構規(guī)范、場景豐富，具備突出的工程化與研究價值，將為國內人形機器人研發(fā)提供有力支撐，它的加入不僅體現了行業(yè)對統(tǒng)一數據規(guī)范與開源治理模式的認可，也標志著 OpenLoong數據生態(tài)建設進入了新的階段。

LET數據集：內容構成與數據體系概覽

LET數據集由樂聚智能與合作團隊聯合構建，是國內少有的面向真實作業(yè)場景的全尺寸人形機器人真機數據集，它基于樂聚夸父系列全尺寸人形機器人進行統(tǒng)一采集，覆蓋真實作業(yè)鏈路，規(guī)模超過60,000 分鐘。

任務場景豐富

LET數據集在場景覆蓋上跨越工業(yè)、商業(yè)零售和日常生活三大領域，包含汽車工廠、快消場景、酒店服務、3C工廠、生活服務和物流共六類真實生產與服務環(huán)境，并在此基礎上構建了31項任務和117種原子技能，形成了結構清晰的任務體系。這些任務目標清晰、流程有約束，適用于訓練機器人在多場景、多步驟、多目標條件下進行學習與推理。

數采鏈技術創(chuàng)新

與此同時，數據集同步記錄頭部與雙腕視覺流，并提供RGB、深度、關節(jié)狀態(tài)和末端執(zhí)行器狀態(tài)等多模態(tài)信息;通過組幀技術將傳感器時間誤差壓到10毫秒以內，再以視覺伺服閉環(huán)機制對齊到統(tǒng)一抽象空間，使數據一致性超過90%。

多模態(tài)數據融合

在標注方面，復雜任務被拆解為語義明確的原子動作步驟，配有時間軸、自然語言描述及對象、技能、場景等語義標簽，便于模型理解任務結構與動作邏輯，為行為理解、策略學習和技能組合打下基礎。同時，數據集還配套數據轉換、模型訓練、仿真測試與真機部署工具鏈，為研究人員提供從數據到算法再到驗證的完整流程，提升整體使用效率。

部分任務示例包括：

商超售賣↓

衣服收納↓

垃圾回收分類↓

LET數據集為OpenLoong帶來了行業(yè)中極具代表性的一套結構化資源，為社區(qū)的開源生態(tài)補充了關鍵的真實世界數據資源，它的加入將推動行業(yè)在任務建模、技能學習與策略驗證等方向展開更深入的研究，同時也為開發(fā)者提供了可用于性能驗證的高質量樣本。

建設行業(yè)可信賴的數據規(guī)范體系

當前，人形機器人正在加速從實驗室走向真實應用場景，產業(yè)鏈對高質量數據集的需求不斷提升，但行業(yè)內存在數據來源分散、數據格式各異、數據結構不統(tǒng)一等共性問題，既降低了數據集質量，限制了模型能力的提升，又降低了跨機構協作效率。因此，構建體系化數據標準規(guī)范數據全生命周期管理過程是促進高質量數據集流通、激活人形機器人數據價值的必由之路。

遵循國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心(以下簡稱“國地中心”)的數據采集、數據處理等標準可以從源頭確保數據質量與可用性，為行業(yè)提供標準化、易復用的數據資產。為了確保數據在高度一致性、可復用性和長期可維護性等方面滿足要求，國地中心建立了一套覆蓋數據采集、數據處理、數據質量審核和版本管理的標準體系，覆蓋數據全生命周期，使得不同來源的數據在OpenLoong開源社區(qū)上以格式一致、標注清晰的形式呈現。作為國家級創(chuàng)新中心，國地中心始終致力于推動產業(yè)標準化進程，攜手生態(tài)伙伴共建訓練場和數據標準生態(tài)，累計主導或參與國際標準、國家標準和行業(yè)標準60余項;同時，建設并維護具身智能數據集開源平臺，與行業(yè)共享標準化成果。2025年9月，國地中心申報的“上海虛實融合具身智能訓練場標準化試點”獲批公示，數據是具身智能訓練場的核心驅動之一，具身智能數據標準的編制與應用驗證是未來開展國家標準化試點的重要任務之一。

作為開放原子開源基金會孵化及運營的重點項目，OpenLoong依托國地中心的建設經驗，持續(xù)推進共享型數據框架的構建，以開源方式推動數據的規(guī)范化組織與復用，為行業(yè)提供穩(wěn)定的數據底座。LET 數據集的捐贈進一步擴充了社區(qū)的真實場景數據儲備，為行業(yè)提供更具代表性的訓練樣本，也為模型能力的持續(xù)提升奠定了基礎。未來，格式統(tǒng)一、標注規(guī)范、高質量的數據集將成為人形機器人產業(yè)的重要支撐，提升人形機器人行業(yè)的研發(fā)效率與協作水平。

OpenLoong數據生態(tài)持續(xù)擴展，共建共享加速行業(yè)協同

LET數據集現已正式捐獻給OpenLoong開源社區(qū)，并可在社區(qū)網站上下載使用，歡迎點擊文末閱讀原文或掃描下方二維碼，快速獲取數據集資源。

作為OpenLoong人形機器人全棧開源項目的重要組成部分，該數據集將在開放原子開源基金會的孵化下持續(xù)運營與維護，穩(wěn)定更新，為行業(yè)提供系統(tǒng)化的真實場景數據資源，同時也體現了企業(yè)與開源社區(qū)在推動數據開放與行業(yè)協同方面達成的深層共識。

隨著越來越多的企業(yè)、高校和科研機構加入數據貢獻，OpenLoong的數據生態(tài)正逐步形成覆蓋基礎能力訓練、任務執(zhí)行、多場景研究和真實環(huán)境驗證的多層次體系，社區(qū)也將持續(xù)強化數據基礎設施建設，為行業(yè)提供統(tǒng)一可靠的技術支撐。

OpenLoong開源社區(qū)始終堅持開放共享的原則，歡迎更多行業(yè)伙伴加入數據共建。社區(qū)鼓勵具備真實作業(yè)場景、具有代表性任務鏈路或擁有多模態(tài)采集能力的企業(yè)、高校與研究團隊貢獻高質量數據，共同完善人形機器人領域的開源數據體系，同時也將持續(xù)為貢獻者提供規(guī)范透明的托管環(huán)境，通過開源機制確保數據被充分利用。隨著數據規(guī)模不斷增長，OpenLoong將與行業(yè)共同推動多場景、多任務、多模型的協同研究，促進形成更加開放、健康的產業(yè)生態(tài)。

歡迎加入OpenLoong開源社區(qū)，共建人形機器人生態(tài)。