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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