Grounded 发布机器人数据 API，手部追踪与 SLAM 双 SOTA

9 月 17 日，机器人数据公司 Grounded（GroundedSI）正式发布 Grounded API，为机器人训练提供数据基础设施，核心能力为手部追踪与 SLAM，多项基准达到 SOTA，被多位博主定位为 Meta Project Aria 封闭生态的开放替代方案。

已确认

• 手部追踪精度在 OakInk2（8.66mm）、DexYCB（5.7mm）、Show3D（13.6mm）三个基准上达到 SOTA，误差小于 1 厘米
• SLAM 基准测试同样达到 SOTA
• 真实场景第一视角（ego-centric）数据可在几分钟内被增强为训练数据
• API 已集成 Hugging Face、LeRobot 与 rerun，面向 BitRobot Network 生态

为什么重要

• 据 @chrisjpaxton 转述 BitRobot Network 的观点，更好的机器人模型来自更好的数据，需要能完整捕捉数据的硬件以及把数据转化为训练信号的工具；GroundedSI 此前已造出前者，本次发布的 Grounded API 补上了数据工具链这一环，打通从采集硬件到训练信号的流程
• @iamrobotbear 指出该 API 定位为 Meta Project Aria 的开放替代方案，为社区提供了不依赖封闭生态的第一视角数据处理选择
• @databoydg、@micoolcho、@pabbeel 等多位博主均关注其「几分钟内将野外 ego 数据转为训练数据」的效率提升，认为其降低了机器人数据准备门槛
• 据 @TheZachMueller 帖子，Lambda 创始人 stephenbalaban 转发时提及 2013 年带摄像头的棒球帽作为相关的行业早期尝试，侧面反映第一视角数据采集思路的延续

2026-09-17 ~ 2026-09-17 · 6 条相关

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另有 3 条近重复转述:pabbeel · iamrobotbear · micoolcho