戴盟机器人发布了全球最大规模的全模态物理世界数据集Daimon-Infinity，涵盖触觉、视觉等多维信息，计划形成数百万小时的数据。该数据集将用于真实场景的物理交互，推动具身智能的发展，并已开源10000小时高质量数据，构建了外发式数据采集网络，形成完整的数据处理闭环。

本文探讨了将关节力矩信号融入视觉-语言-动作（VLA）模型的设计，以提升机器人在物理交互中的表现。研究表明，将即时和历史力矩信息编码为单一解码器token能取得最佳效果，结合动作和力矩的预测任务可进一步增强模型性能。实验验证了该方法在高接触和常规任务中的有效性与泛化能力。