開源發(fā)布 | 樂聚 LET 數(shù)據(jù)集正式捐贈至 OpenLoong 開源社區(qū)

——行業(yè)攜手，共建開放可信的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)已成為推動模型能力提升及產業(yè)走向規(guī)模化應用的核心要素之一，為支撐這一發(fā)展方向，OpenLoong開源社區(qū)積極推進高質量數(shù)據(jù)資源的開放共享，吸引行業(yè)伙伴共同建設統(tǒng)一的數(shù)據(jù)體系。

近日，樂聚智能正式將自主構建的LET數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)資源。該數(shù)據(jù)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(xiàn)了行業(yè)對統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范與開源治理模式的認可，也標志著OpenLoong數(shù)據(jù)生態(tài)建設進入了新的階段。

▍LET數(shù)據(jù)集：內容構成與數(shù)據(jù)體系概覽

LET數(shù)據(jù)集由樂聚智能與合作團隊聯(lián)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)采鏈技術創(chuàng)新

與此同時，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)一致性超過90%。

?多模態(tài)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集還配套數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集的需求不斷提升，但行業(yè)內存在數(shù)據(jù)來源分散、數(shù)據(jù)格式各異、數(shù)據(jù)結構不統(tǒng)一等共性問題，既降低了數(shù)據(jù)集質量，限制了模型能力的提升，又降低了跨機構協(xié)作效率。因此，構建體系化數(shù)據(jù)標準規(guī)范數(shù)據(jù)全生命周期管理過程是促進高質量數(shù)據(jù)集流通、激活人形機器人數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理等標準可以從源頭確保數(shù)據(jù)質量與可用性，為行業(yè)提供標準化、易復用的數(shù)據(jù)資產。為了確保數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質量審核和版本管理的標準體系，覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期，使得不同來源的數(shù)據(jù)在OpenLoong開源社區(qū)上以格式一致、標注清晰的形式呈現(xiàn)。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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是具身智能訓練場的核心驅動之一，具身智能數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)框架的構建，以開源方式推動數(shù)據(jù)的規(guī)范化組織與復用，為行業(yè)提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)底座。LET數(shù)據(jù)集的捐贈進一步擴充了社區(qū)的真實場景數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xié)作水平。

▍OpenLoong數(shù)據(jù)生態(tài)持續(xù)擴展，共建共享加速行業(yè)協(xié)同

LET數(shù)據(jù)集現(xiàn)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。

作為OpenLoong人形機器人全棧開源項目的重要組成部分，該數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)資源，同時也體現(xiàn)了企業(yè)與開源社區(qū)在推動數(shù)據(jù)開放與行業(yè)協(xié)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(shù)據(jù)貢獻，OpenLoong的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，共同完善人形機器人領域的開源數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)被充分利用。隨著數(shù)據(jù)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(xié)同研究，促進形成更加開放、健康的產業(yè)生態(tài)。