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【央视新闻客户端】

当行业还在讨论模型
，真正决定具身智能上限的竞争，已经转向数据基础设施 。

近日 ，戴盟机器人联合Google DeepMind 、中国移动、新加坡国立大学
、香港科技大学、北京大学 、清华大学等多家全球顶尖学术机构与产业伙伴
，正式发布全球最大规模含触觉的全模态物理世界数据集Daimon-Infinity
。

这并不是一次普通的数据集发布。更准确地说，这是具身智能产业从“能力验证”走向“基础设施建设 ”的一个标志性节点 。

按照规划 ，Daimon-Infinity将于年内形成数百万小时级数据规模
，覆盖家庭
、户外、工业 、公共服务等多个真实场景，融合触觉
、视觉、动作轨迹 、执行动作
、语音文本等多维信息
。其中 ，10000小时高质量数据已率先开源
，上线当日即被阿里魔搭社区置顶热推。

如果说过去行业争论的核心是“什么模型更强、什么本体更优
”，那么今天一个越来越清晰的共识正在形成：决定具身智能能否真正走出实验室 、进入复杂现实世界的 ，已经不只是模型本身
，而是高质量
、规模化、可持续生产的物理世界数据 。

Daimon-Infinity的意义，不只是“又一个数据集”
。它更像是在具身智能时代 ，提前卡位一张真正稀缺的牌：数据底座 、训练燃料和生态接口。

这件事为什么重要？因为它同时踩中了具身智能当前最关键的三个点：物理交互、真实场景
、持续生产能力 。

缺乏物理交互，具身智能走不远

过去很长一段时间
，具身智能主要依赖视觉模态。但在真实物理世界里，机器人面对的不是干净、标准 、无遮挡的环境 ，而是充满反光
、遮挡、形变 、摩擦
、滑移、不确定接触的复杂场景
。仅靠视觉
，机器人可以完成识别和定位，却很难真正完成稳定 、精细
、可泛化的操作。

而触觉 ，恰恰补上了这一层最关键的反馈 。它让机器人不仅知道“物体在哪里 ”
，更知道“是否接触
”“接触是否稳定”“是否正在滑移 ”“材质是软是硬
”“纹理和形变如何变化”
。

这背后不是一次传感器升级，而是一次能力范式的切换：机器人开始从“看见世界 ” ，走向“接触世界、理解世界 、操作世界
”。

这也是 Daimon-Infinity 最核心的价值之一 。市场上不少数据集也会标注"含触觉"
，但深挖之后会发现，很多仍停留在单一力觉或低维触觉层面；而 Daimon-Infinity 引入的是真正意义上的高密度全模态触觉数据 ，覆盖接触形变
、滑移趋势、接触状态 、物体纹理、软硬程度
、材质特征等十余种关键物理信号
，能够更完整地还原真实物理交互过程
。

这条路线并不是概念先行，而是建立在戴盟长期积累的技术能力之上。团队孵化于香港科技大学 ，以视触觉技术为核心壁垒，将复杂触觉信息转化为更适配模型学习的图像化表达
，大幅降低具身模型理解物理交互的门槛 。

从效果上看，触觉的加入并非边际优化 ，而是显著提升：经验证
，使用Daimon Infinity对具身模型进行预训练时，仅需约十分之一的数据量 ，即可在精细操作任务中达到更优效果
，训练效率提升10倍
。这也意味着，真正高价值的数据 ，不是简单堆量
，而是能显著提升模型学习效率的数据。

真正稀缺的，不是数据量 ，而是持续生产真实世界数据的能力

今天很多团队都认同“数据重要”
，但真正的分水岭并不在认知层，而在供给层 。

过去 ，具身数据采集高度依赖封闭式数采厂
。这类模式的问题很明显：成本高、场景窄 、重复度高
、环境过于标准化。它可以生产“整齐 ”的数据，却很难生产真正对现实泛化有价值的数据 。而具身智能最需要的
，不是高度重复的理想样本，而恰恰是那些来自真实环境、真实任务 、真实人类操作中的复杂长尾数据。

Daimon-Infinity的另一个关键点 ，在于戴盟构建了全球最大规模的外发式数据采集网络
。通过自研的轻量化
、便携式采集设备
，数据采集被从封闭场地中释放出来，进入家庭、户外 、工厂
、教育、公共服务等更广泛 、更复杂 ，也更非标准化的真实场景。

这带来的意义
，不只是“多了一些场景”，而是直接改变了数据供给机制, 是一种典型的基础设施型能力 。因为一次性做出一批数据 ，并不构成长期优势；真正构成长期优势的
，是建立起一个能稳定
、持续、低成本地产出高价值数据的系统
。数百万小时级的数据规划，其真正的分量也在于此。它代表的不是一次发布的体量 ，而是一个已经开始成型的数据生产网络 。

从原始采集到模型可用
，中间隔着真正的门槛

具身智能的数据难点，从来不只是"采到" ，而是"能不能用"
。当触觉加入后，数据处理难度会显著上升：如何将触觉与视觉 、动作轨迹、语言指令等多模态信息在时间轴与空间轴上精准对齐
，如何把真实世界中的接触状态
、滑移变化、操作过程转化为模型真正可学习的训练样本，这需要一整套复杂的数据处理管线。

拥有海量原始数据 ，并不等于拥有高质量训练数据 。真正的差异
，体现在后端的数据处理 、融合
、标注、重建与结构化能力上
。这也是戴盟与阿里云联手的关键意义——双方共同打造“顶级数据 × 顶级算力
”的全链路数据处理引擎，将大规模原始数据转化为可供具身模型高效吸收的有效数据 ，实现多模态的高精度融合
，把真实物理交互过程嵌入到每一帧数据之中。

从产业角度看，这意味Daimon-Infinity的竞争力并不只是前端采集能力 ，而是已经开始形成“采集—处理—训练—开源—生态反馈”的完整闭环 。一旦闭环形成
，数据将不再是静态资源，而是会不断复利的动态资产
。

开源的意义 ，不只是共享资源
，而是加速形成行业标准

此次数据集由戴盟主导，联合多家全球顶尖高校 、科研机构与产业伙伴共同参与 ，本质上已经超越了一家公司单点产品发布的范畴。这更是集产业与学术之力，共同推动一套新的数据标准和协作范式 。

由此可见
，在任何一个新产业周期里，真正能放大价值的 ，从来都不只是单点产品能力
，而是能否占据底层基础设施
、关键标准和生态组织位置。

从这个维度看，Daimon-Infinity的想象空间 ，显然已经超出了“数据集 ”本身
。它不是一个孤立的数据产品
，而是戴盟在具身智能时代提前铺设的一条核心主干道——连接真实世界、模型训练 、场景泛化与产业落地的那条路。从具身产业发展的视角来看，Daimon-Infinity的价值就不再只是“数据很多
” ，而是它开始成为机构共同依赖
、推动行业往前走时绕不开的基础能力 。