模型发布第二天，这家企业在WAIC上把触觉智能带进实景作业

机器人不仅要会做动作，还要能在接触发生后继续感知，并根据真实反馈调整动作。行业共识已经悄然形成：没有触觉反馈的机器人，很难突破精细化、柔性化、自适应作业的天花板。

在触觉这一关键赛道上，成立不到两年，却已完成三轮融资的千觉机器人跑出了惊人的加速度。

近两年来，VLA模型在机器人领域快速崛起，不少企业也尝试将触觉这一感知模态“嫁接”到已有的VLA框架上，开启了对VTLA模型的早期探索。但行业面临一个结构性困境：这些方案大多是在视觉的基础上“补票”触觉的拼接式路径。视觉模型已经训练好，再接入触觉数据做微调。

这就导致了传感器来自不同厂商，数据格式各异，采集设备不统一，时间对齐和空间标定精度参差不齐。在真实接触的瞬间，比如滑移发生的那一刻、物料形变的那一毫米，机器人出现响应滞后或判断偏差。

面对这一行业卡点，千觉机器人的解决思路很清晰：不是“补模态”，而是“补能力”。从数据采集的源头就围绕真实接触构建能力，搭建一套触觉原生的模型。

X-TouchMind V1是千觉机器人首个面向触觉智能的具身触觉模型，其核心设计理念与传统VTLA模型有着根本不同。它将视觉、语言、触觉、动作和机器人本体状态进行统一建模，通过分层架构完成从“要做什么”到“怎么做”再到“接触之后怎么做稳、做准”的完整闭环。

不同渠道、不同型号与数据规格的触觉传感器存在极大的适配难度，难以与现有本体能力融合增强，甚至存在污染模型的可能性。而基于触觉智能生态原生的具身模型从数据入口、采集设备、数据质量体系的高度自闭环，突破了更高的能力上限，训练与复现过程更为高效可控。

具体而言，X-TouchMind V1模型采用三层架构：

System 2（任务理解与语义推理层） 负责理解环境和任务目标，回答“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） 则是在真实接触中利用触觉和本体反馈进行高频修正，回答“接触之后怎么做稳、做准”。

更重要的核心突破在于，X-TouchMind V1模型是首个具备零样本泛化能力的VTLA具身触觉模型。基于模型高度的环境理解能力、Rich-Contact富接触任务适配与精细操作能力、交互反馈修正能力，X-TouchMind V1模型能够实现在陌生环境中完整复现动作、完成任务，极大提高了机器人本身的泛化能力。

模型要理解接触，首先需要提供足够多的真实物理交互数据。为此产学研各界陆续发布了不少开源的触觉数据集，在行业开始将这些触觉数据集往上千小时、上万小时卷时，千觉机器人指出：触觉数据的价值并不与采集时长简单挂钩，真正有价值的数据需要做到“量级”与“质量”同步飞跃。

与X-TouchMind V1模型同期发布的TacVerse 1k，是千觉首批面向真实物理交互的1000小时视触觉多模态开源具身数据集。如果说行业过去衡量数据集的标准是“采集了多少小时”，那么TacVerse 1k将标准重新定义为“每采集一小时，有多少数据真正可用”。

依托自研数采设备和XTacFlow数据后处理引擎，TacVerse 1k实现了多设备时间同步小于5ms、空间定位精度小于3mm的工业级采集标准，并在采集阶段即进行实时质检，低质量样本前置过滤率超过95%，从源头杜绝“坏数据”进入训练管线。

与分任务、分场景的数据集不同的是，千觉机器人的数据集沿任务轴、场景轴和物体轴三维扩张，系统性补齐接触交互数据盲区。同时基于自研采集体系，采集过程从机器人本体上解耦，采集成本下降80%以上，效率提升3到5倍。

在“量级”的提升上，千觉机器人也已经做好了规划。TacVerse 1k只是首批1000小时数据集，千觉机器人计划在一年内将数据集规模扩展至数百万小时。

WAIC 2026现场，千觉机器人重磅发布整手触觉解决方案。区别于行业传统单点触觉传感方案，该方案依托指尖触觉传感器与电子皮肤模组，搭建起从指尖到掌面的全域多点触觉反馈网络，实现全手维度的接触位置、受力大小、滑移变化、接触状态实时感知。

XTac UMI G1穿戴式视触觉多模态数据采集夹爪也同台亮相，该设备集成三色光视触觉传感器、鱼眼相机（FOV 190°）、高精度位姿传感单元及9轴IMU，可同步采集视觉、触觉、位姿轨迹、夹爪状态等五维核心数据，将真人实操过程中的接触变化、受力反馈、滑移趋势转化为可标注、可回放、可训练的高质量具身数据集。

除了以上解决方案，千觉机器人还在WAIC上展示了双臂长序列纸盒成型、耳机精密装配以及得物商品真伪鉴定三组高难度双臂Demo。相比起行业普遍的单手触觉仿真Demo，千觉机器人选择在真实物理交互条件下跑通产业级任务，直观展示其触觉智能的落地能力。

其中双臂长序列纸盒成型Demo聚焦柔性物料、长序列、强扰动作业场景，机器人实时识别接触状态、受力数值与物料形变偏差，动态修正双臂协同轨迹，连续完成抓取、展平、对位、折边、压实等多步联动动作。

耳机精密装配Demo瞄准高端制造毫米级精细作业场景，机器人实时感知边缘碰撞、姿态偏差与微小滑移，自主完成精准对位、稳压放置、动态纠偏，从而解决小件异形物料易偏移、易卡顿、容错率极低的装配痛点。

得物商品真伪鉴定Demo锚定全流程无人化仓储质检场景，机器人搭载千觉机器人自主研发的VTLA算法模型和触觉传感器，实现鞋垫的无损取出与放回，再由得物云端进行真伪校验。依靠这套方案来实现人工替代/完全自动化验真，完成鞋品视觉外观+物理触感的全自动智能鉴别。

这三组Demo不仅覆盖了从柔性物料处理、精密装配到仓储质检的三大真实工业场景，也验证了面对这种纯视觉方案难以实现的富接触任务上，触觉智能方案如何完成精细化、柔性化和自适应作业。

触觉传感器解决的是机器人能不能感知接触，但产业真正需要的是机器人能不能利用这些信息完成任务。因此千觉机器人的核心战略定位很清晰：成为通用触觉能力供应商，争夺“触觉能力入口”。

在具身智能产业链中，视觉感知的入口已被头部玩家牢牢占据，而触觉感知的入口尚处于群雄逐鹿的窗口期。千觉机器人的选择是做“让所有机器人都能获得触觉智能的公司”。从传感器硬件到数据采集设备，从开源数据集到具身触觉模型，千觉机器人正在将触觉智能构建为一套可独立部署、可跨本体适配的标准化能力层。

触觉智能的终极产业价值，在于扩大机器人可以被自动化的任务边界。当下大量高度依赖人工经验的环节，比如精密装配中的“手感”、质检中的“触感”、柔性物料处理中的“分寸感”仍然是机器人难以触及的高难场景。千觉机器人通过触觉智能将这些隐性经验转化为可感知、可量化、可训练的数字化能力，把过去只有熟练工人才能完成的精细作业，逐步转化为可训练、可复制的机器人标准能力。

当具身智能进入下半场，物理交互能力将成为机器人产业化落地的核心分水岭。千觉机器人以全栈触觉智能闭环，给出了补齐“最后一厘米”的完整解法。

既不是只做传感器，也不是只做模型，而是从物理世界的真实接触出发，贯通硬件、数据、模型与场景，让机器人真正“摸得懂、控得住、能适配”。在这条没有捷径的赛道上，千觉机器人已经跑通了第一程。