乐聚科研框架2.0借助提供一体化的开发工具，以及开源数据，极大地降低了机器人研发的门槛，加快了具身智能技术从实验室demo迈向工厂、家庭等真实场景的进程，这并非仅仅是推出一套新工具，还是对行业研发模式的一次系统性优化。
技术革新：让机器人“想”和“做”同步
在以往的时候，机器人的“大脑”也就是感知决策部分，以及“小脑”也就是运动控制部分，往往是两套相互之间不兼容的系统，这致使研发的效率变得很低。乐聚科研框架2.0的关键核心之处，便是重新构建了这一套协同的逻辑，达成了从感知开始，经过决策，再到执行的从头到尾的打通。
这表明当机器人开展执行动作行为之际，它的“大脑”能够在实时的层面上感知环境所发生的变化，并且还会动态地去调整“小脑”的控制参数，借此来达成更为复杂的任务结果。
数据驱动：破解行业“燃油”瓶颈
可靠机器人模型训练所需的高质量真机数据，是至关重要的“硬通货”，然而其采集成本高昂，且标准并不统一，长期以来对行业发展形成了制约，乐聚科研框架2.0直接将目标对准了这个痛点。
框架所配套的开源数据底座，有着超过6万分钟的真机操作数据，覆盖诸如工业、商业、家庭等的117项原子技能，包含力控、触觉、全身关节等全方位维度。
学术界以及中小企业的研发数据门槛，因这些开源数据而极大降低，更为关键的是，乐聚牵头筹建了开放原子具身智能开源数据集社区，也就是OpenLET，此外还联合企业与科研院校，共享数据集以及算法，促使行业从“数据孤岛”迈向协同共享。
另外，乐聚借由“数据与之赛事”双轮驱动的方式，去补齐落地方面存在的短板。其框架踊跃地对接ICRA、挑战杯等有着高含金量的机器人赛事，给科研团队供应真机评测的相关资源。这样一种“数据训练，算法迭代，赛事验证，产业实现转化的”的闭环，使得算法创新不再仅仅只是仅仅在论文里的跑分而已。
场景验证：从实验室走向千行百业
就算理论足够完美，那也得经由实际场景去做检验。由乐聚科研框架2.0所支撑着的技术，于多个真实项目里面证实了自身具备可行性。
乐聚科研框架2.0存在影响，正是在于它把机器人产业化道路上的几块大石头进行了系统性拆解，使得技术创新能够更加顺畅地流向应用端。
