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具身智能迎来「触觉」时刻!千觉要让机器人拥有「手感」

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7 月 17 日 - 20 日,2026 世界人工智能大会(WAIC 2026)正式召开。作为一年一度的 AI 行业盛会,今年大会依然聚集了国内外大模型公司、AI 应用和硬件厂商,雷科技(ID:leitech)旗下AI新媒体「雷科技AGI(leikejiagi)」也派出报道团,赴上海进行现场报道。

今年 WAIC 的机器人展区依然很热闹。有人形机器人跳舞、打拳,也有机械臂调酒、做冰淇淋。相比这些一眼就能吸引观众举起手机的演示,千觉机器人展台上的双臂机器人动作慢得多——抓起一张轻薄纸板,舒展、折边,再一点点压成纸盒。

真正有意思的是过程中,现场工作人员伸手扰动正在折叠的轻薄纸板,机器人通过触觉与视觉反馈感知物料形变和受力变化,调整双臂协同力度,最后仍然完成了抓取、舒展、折边和压实的全过程。



图片来源:雷科技

看起来只是在叠纸盒,背后却是机器人很难绕开的一道坎:接触。

摄像头可以看见纸板放在哪里、轮廓是什么样,却很难持续判断它有没有滑动、折痕是否到位、此刻用了多大力。轻薄纸板还会随着抓取发生形变,一条预先写好的轨迹遇到人为扰动,很容易当场失效。千觉给出的方案,是用视触觉传感器捕捉接触位置、受力和形变,再让模型根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更接近工业生产。面对尺寸更小、容错更低的异形零件,机械臂在出现偏移、卡顿和边缘碰撞后,会动态调整位姿。纸盒考验柔性物料与长序列操作,耳机装配考验毫米级纠偏:

机器人从抓起东西走向真正干活,最后几厘米往往最难。

千觉在 WAIC 开幕前发布的 X-TouchMind V1,就针对这一点进行了大量的设计和工程实现。这是一套 VTLA 具身触觉模型,把视觉、语言、触觉、动作和机器人本体状态放进同一套系统:上层理解任务,中间生成路径,底层根据高频触觉反馈持续修正。



图片来源:雷科技

简单来说,模型既要知道该做什么、手往哪里伸,也要在碰到物体之后把动作做稳。

模型背后还有一套 TacVerse 1k 数据集。千觉表示,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、力和位姿等信息。首批 100 小时计划于 7 月 30 日开放申请,覆盖 40 多个场景,8 月起再分批开放完整数据,并接入魔搭、Hugging Face 等平台。

对于长期缺少高质量触觉数据的机器人行业,这一步其实更值得关注。

现场还有一个更容易让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,用机械臂抓取运动鞋,再由高清摄像头采集鞋面、中底、鞋垫、配件和鞋盒信息,回传给得物的查验鉴别系统。大约 5 秒后,屏幕上就会生成鉴别报告。

过去需要鉴别师反复翻转、对焦和拍摄的流程,现在被机械臂接了过去。

公允地讲,这套演示的鉴别核心仍然主要来自得物积累的图像与商品数据,千觉承担的价值更多落在稳定抓取和物理操作。可它恰好说明了机器人「触觉」的商业空间:当 AI 从屏幕走向工厂、仓库和质检台,模型最终都要面对一件真实物品,并且安全、稳定地碰到它。



图片来源:雷科技

千觉成立于 2024 年 5 月,由上海交通大学副教授马道林创立。马道林曾在 MIT 从事博士后研究,其触觉感知研究获得 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融资,资金将继续投入视触觉传感器、数据采集和物理智能模型。

从一枚触觉传感器,到数据采集、模型训练,再到纸盒、耳机和商品鉴别,千觉在这届 WAIC 上努力讲清楚的是一条完整链路。当然,展台上的成功演示距离真实产线仍有距离,长期成功率、传感器寿命、标定维护和部署成本,都要交给更复杂的现场检验。

但至少在满馆机器人忙着展示自己能看、能听、能跑的时候,千觉抓住了一个具体且越来越重要的问题:机器人也该有点「手感」了。

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AI叙事路线从模型参数堆叠,转变到Agent生产力落地;异构协同、光子计算持续提高计算上限;具身智能加速应用,机器人到家进厂让物理AI变为现实。
雷科技WAIC探展团已抵达上海,直击AI产业化落地年度巅峰时刻,敬请关注!



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