国家数据局指导：DexonomySim 具身智能灵巧手多样抓取仿真数据集正式开源发布，用于 AI 机器人训练

9 月 1 日消息，据“国家数据局”公众号，具身智能灵巧手多样抓取仿真数据集 DexonomySim 已开源发布于北大网盘，附相应地址（点此访问）。

据介绍，这一数据集是在国家数据局数字科技和基础设施建设司指导下，由银河通用介绍发布。其专为具身智能机器人灵巧抓取任务设计，包含超过 950 万条高质量抓取姿态，覆盖超 1 万个物体与 31 种常用抓握类型，涵盖人类抓握分类法中约 94% 的类型，是当前具身智能领域开源的最大规模灵巧手操作高质量合成数据集。

该数据集适用于多指灵巧手在高自由度操作场景下的模型训练与算法验证，其生成方式基于高效优化的物理仿真，具有数据格式规范统一、真实可溯、内容优质、模型适配性高等优势，且多样性与规模均远超已有数据集，有效满足模型泛化需求，助力人形机器人实现对外形不规则或需精细操作物体的稳定、多样化抓取，提升复杂环境下的操作适应性与任务成功率。

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