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]