2026世界人工智能大会（WAIC 2026）于7月17日至20日正式拉开帷幕。作为年度AI行业风向标，本届大会再度云集了国内外顶尖大模型公司、AI应用及硬件厂商。正软商城亦派出报道团队，亲赴上海带来现场直击。

今年WAIC机器人展区依旧人气颇高：人形机器人献上舞蹈与拳击表演，机械臂娴熟地调酒、制作冰淇淋，围观者纷纷举起手机记录精彩瞬间。相较之下，千觉机器人展台上的双臂机器人动作则显得不紧不慢——它正试图抓起一张薄纸板，舒展、折边，并逐步将其压制成纸盒。

更具看点的环节紧随其后：现场工作人员伸手扰动正在折叠的纸板，机器人借助触觉与视觉反馈，实时感知物料的形变与受力变化，并动态调整双臂协同力度，最终依然顺利完成了抓取、舒展、折边与压实的全部流程。

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叠纸盒？听起来简单，但背后却直指机器人行业长期难以攻克的硬骨头——接触。

摄像头能够看清纸板的位置与轮廓，却难以持续判断其是否发生滑动、折痕是否到位、当前施加的力度大小。轻薄纸板还会因抓取而形变，预设的运动轨迹一旦遭遇人为干扰，极易当场失效。千觉给出的解决方案是：利用视触觉传感器精准捕捉接触位置、受力与形变，再让模型依据视觉与触觉反馈实时修正动作。

展台另一侧的耳机精密装配演示，则更贴近工业生产场景。面对尺寸更小、容错率更低的异形零件，机械臂在出现偏移、卡顿或边缘碰撞后，能够动态调整自身位姿。纸盒考验的是柔性物料处理与长序列操作能力，耳机装配则考验毫米级的纠偏精度：

机器人从“抓起东西”到“真正干活”，最后几厘米往往是最难跨越的鸿沟。

千觉在WAIC开幕前发布的X-TouchMind V1，正是针对这一痛点进行了大量设计与工程实现。这是一套VTLA具身触觉模型，将视觉、语言、触觉、动作以及机器人本体状态整合进同一系统：上层负责理解任务，中间生成路径，底层则依据高频触觉反馈持续修正执行。

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简单来说，模型既要明确任务目标与操作方向，也需在接触物体后保持动作的稳定与精准。

模型背后，还配套有TacVerse 1k数据集。千觉介绍，这批数据包含1000小时真实物理交互记录，通过自研穿戴式设备采集视觉、触觉、力与位姿等信息。首批100小时数据计划于7月30日开放申请，覆盖40多个场景；8月起将分批开放完整数据，并接入魔搭、Hugging Face等平台。

对于长期缺乏高质量触觉数据的机器人行业而言，这一步或许更具实际价值。

展区还呈现了一个更易被普通观众理解的落地案例。千觉与得物联合展示的AI鉴别机器人，由机械臂抓取运动鞋，再利用高清摄像头采集鞋面、中底、鞋垫、配件及鞋盒信息，回传至得物的查验鉴别系统。大约5秒后，屏幕上便会生成一份鉴别报告。

过去需要鉴别师反复翻转、对焦与拍摄的繁琐流程，如今已被机械臂全权接管。

客观而言，这套演示的鉴别核心仍主要依赖得物积累的图像与商品数据，千觉的贡献更多体现在稳定抓取与物理操作层面。但这恰恰展示了机器人“触觉”的商业潜力：当AI从屏幕走向工厂、仓库与质检台，模型最终都需要面对真实物品，并安全、稳定地进行接触。

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千觉成立于2024年5月，由上海交通大学副教授马道林创立。马道林曾于MIT从事博士后研究，其触觉感知研究成果曾荣获ICRA 2021最佳会议论文奖。就在WAIC开幕前三天，公司又宣布完成亿元级融资，资金将用于持续推进视触觉传感器、数据采集及物理智能模型的研发。

从一枚触觉传感器起步，到数据采集、模型训练，再到纸盒折叠、耳机装配与商品鉴别，千觉在本届WAIC上努力呈现的是一条完整的技术链路。当然，展台上的成功演示距离真实产线仍有一定距离，长期成功率、传感器寿命、标定维护及部署成本，最终仍需接受更复杂的现场考验。

但至少，在满馆机器人争相展示“能看、能听、能跑”的当下，千觉抓住了那个具体且日益重要的问题：机器人，也该有点“手感”了。

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