在国家数据局指导下，银河通用发布专为具身智能机器人灵巧抓取任务设计的高质量仿真数据集DexonomySim，并已开源至北大网盘。该数据集包含超过950万条抓取姿态，覆盖超1万个物体与31种常用抓握类型，涵盖人类抓握分类法的约94%，是当前该领域开源的最大规模高质量合成数据集。

数据集基于物理仿真生成，格式规范统一、真实可溯，适用于多指灵巧手在高自由度操作场景下的模型训练与算法验证。其高多样性与大规模特性显著提升模型泛化能力，助力人形机器人实现对不规则或精细物体的稳定抓取，增强复杂环境下的操作适应性与任务成功率。