# 灵初智能发布Psi-R2/W0模型并开源千小时手部操作数据集

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/news/2026-04-22-b232b187
> 频道：news | 更新日期：2026-04-22 | 标签：auto, rss, psibot-blog
> 核心摘要：灵初智能发布基于10万小时人类数据预训练的具身模型Psi-R2与Psi-W0，并开源首批1000小时全模态手部操作数据集。模型仅需百条真机轨迹微调即可完成精细操作，构建人-机数据飞轮闭环。

# 灵初智能发布Psi-R2/W0模型并开源千小时手部操作数据集

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[灵初智能新一代具身模型发布，全球最大人类手部操作数据集开源！](https://www.psibot.ai/%e7%81%b5%e5%88%9d%e6%99%ba%e8%83%bd%e6%96%b0%e4%b8%80%e4%bb%a3%e5%85%b7%e8%ba%ab%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%8f%91%e5%b8%83%ef%bc%8c%e5%85%a8%e7%90%83%e6%9c%80%e5%a4%a7%e4%ba%ba%e7%b1%bb%e6%89%8b%e9%83%a8/)（灵初智能博客）

## 核心内容

4月10日，灵初智能正式发布新一代具身大模型Psi-R2和Psi-W0，同时宣布开源行业最大规模人类手部操作全模态数据集。该数据集总储备达10万小时，首批开放1000小时高质量样本。Psi-R2作为首个利用十万小时级人类数据预训练的World Action Model，验证了大规模原始数据对提升泛化性与长程操作能力的关键作用，标志着具身智能数据Scaling迈出实质性一步。

Psi-R2采用“Raw Data In/Out”架构，输入图文输出视频与动作，经<100条真机轨迹微调即可执行手机装配等任务。Psi-W0作为Action-Conditioned World Model，通过强化学习将人类动态迁移至机器人本体，支持反事实策略评估。开源数据集涵盖视觉、语言、关节角度及触觉四维信息，由自研外骨骼手套采集实现亚毫米级3D精度，并利用Psi-W0进行AutoLabeling质检，形成从数据采集到模型迭代的完整闭环。

## 关键看点

- **Psi-R2微调效率**：基于10万小时人类数据预训练，仅需不到100条真机轨迹微调，即可完成工业包装、叠纸盒等长程精细操作任务。
- **Psi-W0数据飞轮**：作为Action-Conditioned World Model，通过强化学习将人类动态迁移至机器人，生成合成数据反哺训练，解决失败样本缺失难题。
- **全模态数据集规格**：首批开源1000小时数据，包含视觉、语言、关节角度、触觉四类信息，总储备10万小时，覆盖工业装配与生活抓取场景。
- **亚毫米级采集精度**：采用自研外骨骼手套采集，3D轨迹精度达亚毫米级，远超纯视觉估算的厘米级误差，并通过世界模型实现自动化标注质检。

## 工程与产业观察

灵初智能验证了“大规模人类原始数据+极简架构”在具身领域的有效性，打破了以往依赖人工设计模块的瓶颈。其开源的高精度全模态数据集与Psi-W0构成的Sim-to-Real数据飞轮，为行业提供了从人类技能到机器人策略迁移的可复现范式，显著降低了真机微调的数据门槛，对解决具身智能数据匮乏问题具有重要工程参考价值。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [灵初智能博客：灵初智能新一代具身模型发布，全球最大人类手部操作数据集开源！](https://www.psibot.ai/%e7%81%b5%e5%88%9d%e6%99%ba%e8%83%bd%e6%96%b0%e4%b8%80%e4%bb%a3%e5%85%b7%e8%ba%ab%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%8f%91%e5%b8%83%ef%bc%8c%e5%85%a8%e7%90%83%e6%9c%80%e5%a4%a7%e4%ba%ba%e7%b1%bb%e6%89%8b%e9%83%a8/)