机器人从实验室走向真实世界，究竟卡在了哪里？

答案正变得越来越清晰：仅靠视觉远远不够。当机器人需要真正“上手”操作，例如插拔接口、拧紧螺丝、折叠衣物时，它真正需要的是触觉——一种能够感知滑移、受力、形变和接触稳定性的能力。而触觉，恰恰是当前具身智能体系中最薄弱的环节。

近日，千觉机器人大幅发力：正式发布了首个VTLA（视觉-触觉-语言-动作）具身触觉模型 X-TouchMind V1，以及首批面向真实物理交互的高质量视触觉多模态具身数据集 TacVerse 1k。

此次发布的意义，远不止新增两个产品。它标志着千觉从触觉硬件、数据采集体系，到数据资产与具身模型，已构建起完整的技术生态。触觉智能，正在从单纯的“感知能力”，向真正的“机器人智能能力”演进。

具身智能的下一关：从模态后补，到触觉原生

过去几年，行业普遍采用一种常见做法：先让机器人依靠视觉进行全局感知，随后再设法将触觉信息“后补”进去。然而，这种拼接式路径始终存在一个瓶颈——触觉数据要么来得太晚，要么与视觉、动作之间的耦合度不足，导致机器人在复杂物理交互中，表现总差那么一口气。

这实际上是一个行业卡点。千觉的判断非常明确：触觉不应是一个“后补”的模态，它必须是机器人进入物理世界的关键原生生态。必须围绕真实强接触场景，进行全栈构建。只有这样，机器人才能不仅“看见”世界，更能“理解”并稳定完成复杂的物理任务。

X-TouchMind V1：千觉首个VTLA具身触觉模型

X-TouchMind V1 是基于视触觉多模态数据训练的VTLA模型。其核心思路，是将视觉、语言、触觉、动作和机器人本体状态统一建模，重点关注接触发生后的物理状态，实现从任务理解、动作生成到接触反馈控制的协同建模。

模型采用分层架构，对应机器人操作中的不同层级：

System 2：任务理解与语义推理层，负责理解环境、任务目标和语言指令，明确“要做什么”。
System 1：动作生成与轨迹规划层，根据视觉、任务语义和机器人状态生成动作路径，回答“怎么做”。
System 0：触觉-本体交互控制层，在真实接触中利用触觉和本体反馈进行高频修正，解决“接触之后怎么做稳、做准”。

这套架构的关键在于，它不仅生成动作序列，更能真实操作中理解滑移、受力、形变、纹理和接触稳定性，并动态修正动作。面向拨开、抽拉、压合、插接、对位、复原等 Contact-Rich（富接触）任务，X-TouchMind V1 的目标很明确：不是让机器人完成一次动作演示，而是让它在复杂物理交互中，稳定、可靠、无损地“干好活”。

TacVerse 1k：首批 1000 小时高质量视触觉多模态具身数据集

与模型同步发布的 TacVerse 1k，是首批 1000 小时高质量视触觉多模态具身数据集。其价值，不仅在于数据量大，更在于数据采集和质量控制上的创新。

在采集侧，千觉依托自研的采集硬件体系，将数据生产从机器人本体上解耦，实现了产能解耦、场景解耦和本体复用。这意味着数据采集成本可下降 80% 以上，效率提升 3 到 5 倍，为大规模真实交互数据沉淀奠定了坚实基础。

在质量侧，千觉自研的 XTacFlow 负责统一调度采集链路，支持多设备统一接入、毫秒级跨模态时间对齐，并实现了 90% 以上的数据回传与后处理自动化。原始多模态数据被转化为可训练、可追溯、可复用的数据样本和训练资产。

值得一提的是，TacVerse 1k 的数据结构原生兼容 LeRobot、MCAP、HDF5、ROS2 等主流机器人数据格式，并标准化了触觉模态扩展字段。这意味着数据不仅可供千觉内部使用，更具备面向行业共享、复用和对标的基础。

根据发布计划，TacVerse 1k 首批 100 小时数据集将于 7 月 30 日开放申请，覆盖 40+ 真实场景；8 月起将分批开放 1000 小时数据集申请，并通过阿里魔塔、Hugging Face 等平台推进开放合作。

面向真实产业任务，推动物理智能规模化落地

X-TouchMind V1 与 TacVerse 1k 的同步发布，标志着千觉正式进入产业落地新阶段。后续千觉将重点面向工业精密装配、消费电子装配、柔性物流、智能质检、消费品真伪鉴定、数据中心建设等场景，开展多方位行业深度合作。

千觉机器人相关负责人表示，希望“X-TouchMind V1 和 TacVerse 1k 的发布持续为行业提供价值，以「触觉原生」开启产业落地新阶段。”

未来，千觉将持续围绕「触觉原生」和「真实场景」推进技术迭代与理论探索，与行业共同进步。

触觉，点亮物理智能。

关于千觉机器人

千觉机器人科技（上海）有限公司成立于2024年5月，由上海交通大学副教授、ICRA2021全球唯一最佳论文奖得主马道林创立，是一家面向物理智能时代，专注智能机器人与真实物理世界感知和自主交互的高科技企业。

千觉已构建覆盖硬件、数据、模型与场景落地的完整技术体系，自主研发了多模态触觉传感器、XTac 触觉数采系统与VTLA多模态基础模型。其中，VTLA模型融合视觉、触觉、语言与动作信息，旨在提升机器人对真实物理交互的感知、理解和操作能力，进一步强化公司在触觉智能领域的技术壁垒。依托“硬件-数据-模型-场景”的闭环能力，千觉推动触觉感知从底层硬件、真实交互数据到具身智能模型训练与应用部署的落地。

目前，千觉已服务300多家行业头部公司及顶尖科研机构，并与理想汽车、宁德时代、欧莱雅等开展合作，获得高瓴创投、元禾原点、理想汽车等战略投资。未来，千觉将持续构建面向具身智能时代的“触觉底座”，推动机器人从“看见世界”走向“理解世界、交互世界”。