全球最大具身智能灵巧手数据集DexonomySim开源，覆盖万种物体抓取姿态

在2025中国国际大数据产业博览会“高质量数据集主题交流活动”上，具身智能灵巧手多样抓取仿真数据集DexonomySim正式面向全球开源。该数据集由国家数据局数字科技和基础设施建设司指导、银河通用发布，是目前具身智能领域规模最大的开源灵巧手操作合成数据集。

DexonomySim包含超过950万条高质量抓取姿态数据，覆盖1万余种物体及31类常用抓握类型，涵盖人类抓握分类法中约94%的类别。其数据生成基于高效优化的物理仿真技术，具有格式规范统一、真实可溯、模型适配性高等特点，多样性与规模均显著超越现有数据集。该数据集专为多指灵巧手高自由度操作场景设计，可有效提升机器人对外形不规则物体或需精细操作任务的抓取稳定性与成功率。

技术实现方面，数据集通过GPU集群在仿真环境中进行大规模物理模拟，采用Shadow Hand等主流灵巧手构型，结合NVIDIA Isaac Gym物理引擎及定制化奖励函数，经过稳定性、可行性和多样性三重指标筛选生成。开发团队透露，整个生成过程耗时6个月，消耗约20万GPU小时。

产业应用上，DexonomySim将为人形机器人在商超零售、工业分拣、家庭服务及医疗康养等场景提供关键数据支撑。开发者可利用其预训练模型实现零样本迁移，10分钟内完成真实机器人抓取策略微调；还可通过开源工具链快速适配不同构型灵巧手，解决传统工业场景中薄壁、软体等特殊物体的抓取难题。

国家数据局表示，此次开源是高质量数据集建设的标志性实践，未来将持续推进数据要素在人工智能与具身智能领域的价值释放。银河通用已同步开放PyTorch Lightning训练模板与ROS2部署节点，相关数据集及工具链可通过官方渠道获取。