4月16日，戴盟机器人联合Google DeepMind，携手中国移动、新加坡国立大学等海内外数十家产学研机构，正式发布全球最大规模含全模态触觉信息的物理世界具身数据集Daimon-Infinity。该数据集将触觉信息纳入具身智能训练主干，可将机器人训练效率提升10倍，目前已向全行业开放10000小时标注数据，年内整体规模将扩展至数百万小时。
当前具身智能已经成为人工智能领域落地前景最清晰的方向之一，无论是服务机器人还是工业机器人，都需要依靠具身模型完成和物理世界的交互。但现有绝大多数公开的具身数据集，都以视觉信息为核心，触觉、接触力这类物理交互核心信息要么缺失，要么分辨率极低，无法支撑模型学习真实世界的操作逻辑。
这种数据结构的缺陷，直接导致机器人训练时只能靠视觉推测交互力度，不仅训练周期长，精细操作的准确率也很难达到产业落地要求。
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