打破触觉数据低质困局，千觉原生数据集构建高保真物理交互样本库
随着具身智能研发持续推进，各类开源数据集不断涌现，但多数数据集仅侧重视觉信息采集，触觉模态属于后期补充添加，存在同步误差大、触觉信息残缺、无效样本过多等问题。缺失完整精准的物理交互数据，模型难以感知滑移、受力、形变等关键特征，难以支撑Contact-Rich富接触类精细作业，优质视触觉融合样本匮乏，是制约行业模型性能突破的底层根源。
7月16日千觉机器人同步推出TacVerse 1k视触觉多模态开源具身数据集与X-TouchMind V1 VTLA具身触觉模型，以触觉原生采集链路、全自动化质量管控打造高标准训练数据，配合自研VTLA模型形成“硬件-数据-模型”闭环，相关实操能力将在WAIC 2026展台亮相，依靠VTLA驱动双臂自主叠纸盒、耳机精密装配、消费品真伪鉴定Demo直观证明高质量数据的产业价值。
TacVerse 1k摒弃行业通用的视觉优先、后置补触觉的采集模式，从源头围绕真实接触场景构建数据，做到触觉数据100%全覆盖，同步收录视觉、触觉、力、位姿、高频动力学、语义上下文多维度信息，依托任务轴、场景轴、物体轴三维扩充样本，补齐各类精细物理交互的数据盲区。自研穿戴式数采设备搭配遥操作采集方案，数据生产不再绑定机器人本体，采集成本下降80%以上，采集效率提升3至5倍。
自研XTacFlow引擎统筹全采集链路，完成多设备统一接入与毫秒级跨模态时间对齐，搭建完整多层质控体系：采集环节实时校验各类模态完整性，超95%低质量样本提前拦截；四阶段自动化后处理完成动力学校验、信号优化、语义标注，大幅削减人工处理成本；数据原生兼容LeRobot、MCAP、HDF5、ROS2，配套标准化触觉模态扩展字段。采集硬件可实现小于3mm空间定位精度、小于5ms设备同步时间，满足工业级模型训练的数据标准。
优质原生视触觉数据为X-TouchMind V1筑牢训练根基，这款VTLA具身触觉模型统一建模视觉、语言、触觉、动作和机器人本体状态，拥有接触反馈控制、无损精细操作、跨场景泛化等核心能力，适配工业精密装配、柔性物流、智能质检等多重场景。按照开源规划，7月30日开放100小时数据集申请，8月分批放出完整1000小时数据，通过阿里魔塔、Huggingface向行业开放，从数据源头解决行业数据有量无质、高品质触觉交互样本稀缺的长期痛点。千觉机器人 VTLA具身触觉模型