行业共识指出，机器人算法的成熟依赖于仿真、合成与真机数据的混合使用。其中，真机数据因其承载真实世界的全部复杂性，成为技术落地前不可或缺的“校准器”与“试金石”。然而，其采集的高成本、长周期与标准化难题，使得大量企业和研究团队望而却步，形成了制约创新的“数据荒”。

乐聚LET数据集的出现，为这片“荒原”注入了活水。作为国内具有代表性的全尺寸人形机器人真机数据集，它坚持采用真机实采这一“笨功夫”，所有数据源自统一的Kuavo 4 Pro机器人，保证了数据源的纯净与可比性。数据集囊括工业、商业、生活三大板块，深入汽车装配、3C生产、物流分拣等具体场景，并系统解构为31项任务与117种原子技能，为算法训练提供了贴近产业需求的丰富素材。

为彻底打通从数据到应用的链条，乐聚配套开源了全流程开发工具链，覆盖数据清洗、模型训练、仿真调试与真机部署等关键环节，让开发者能够聚焦核心算法创新，而非重复的工程搭建。这一数据集已捐赠至开放原子开源基金会，并通过OpenLoong社区、魔搭、Hugging Face等渠道免费共享，彰显了其推动技术普惠的决心。

图.  LET数据集捐赠荣誉证书

据悉，乐聚的投入是长期且体系化的，公司目前已参与建成规模化真机训练基地。展望未来，乐聚也将持续升级数据采集体系，并计划按节奏开源更多场景数据，致力于打造一个能为行业持续贡献高质量数据的“开放实验室”。