3萬小時觸覺數據補齊具身智能“手感”！新智具身&復旦報告三連發

一直以來，具身智能（Embodied AI）在研究領域內取得了諸多突破，尤其是視覺與語言模型讓機器人具備了強大的感知與對話能力。然而，觸覺——這一機器人與物理世界最直接交互的感覺通道，卻始終是制約其走向精細操作的關鍵短板。近日，新智具身與復旦大學團隊聯合發布三份研究報告，宣布累積超過3萬小時的觸覺數據，為機器人補上了長期缺失的「手感」，也為具身智能系統補齊了感知拼圖中最難複製的一塊。研究團隊指出，觸覺是機器人與環境互動時最自然的反饋來源，但過去由於數據量嚴重不足、採集標準不統一，觸覺一直是具身智能發展的真正瓶頸。

對比計算機視覺領域動輒數百萬乃至上億的圖像數據，觸覺數據的獲取需要專用傳感器硬件以及複雜的物理交互，難以大規模複製，導致相關研究長期停留在小樣本或特定任務上，難以形成通用能力。此次超過3萬小時觸覺數據的公開，從根本上改變了這一局面。這批數據的關鍵特點不僅在於規模的空前，更在於覆蓋的廣度與細度。團隊在採集過程中涵蓋了包括金屬、塑料、織物、木材、生物組織等在內的多種材質，同時記錄了從輕柔觸摸到穩定握持的不同力度梯度，以及抓取、按壓、滑動、裝配等豐富的操作情境。這樣的多維度設計，使得機器人可以從數據中學到物體的表面特性、即時施力反饋以及精確的接觸狀態判斷，從而在精細操作任務中實現質的提升。

三份報告之一著重於數據採集方法。為了在保證標準化的前提下達到如此規模，研究團隊搭建了一套高效的自動化採集系統，結合多種觸覺傳感器陣列與機器人平台，在可控環境中連續採集。報告詳細說明了傳感器校準、多模態數據同步、標註流程等關鍵技術環節，為業界建立類似數據集提供了可複製的參考範例，解決了長期以來觸覺研究因採集門檻高而難以起步的問題。第二份報告聚焦於觸覺表徵學習。擁有海量數據之後，如何從中提取具備泛化能力的通用觸覺特徵成為核心挑戰。團隊採用了基於自監督學習與對比學習的訓練範式，使模型能夠從未標記的時序觸覺信號中學習到對物體材質、形狀、硬度、表面紋理等屬性敏感的深層表徵。

這些預訓練特徵可以輕鬆遷移到多種下游任務，顯著減少了對任務特定標註數據的需求，極大提升了數據利用效率。第三份報告則將目光投向下游任務驗證，展示這批數據的真實價值。團隊在多個精細操作基準上進行了測試，包括物體表面分類、抓取姿態評估、精密裝配中的力跟蹤以及醫療場景下的力控操作。結果顯示，經過3萬小時觸覺數據預訓練的模型，在這些任務上表現出遠超以往方法的精度與魯棒性，尤其在需要即時閉環觸覺反饋的動態操作中，性能提升尤為明顯。三份報告從採集到學習再到驗證，形成了一條完整的技術閉環，為業界提供了一個可複用的標準化技術框架。

研究團隊強調，過去觸覺領域最大的障礙之一是「數據孤島」——各家使用的傳感器、協議、任務各不相同，導致結果難以比較和復現。此次公開的數據集與配套方法，為統一評測和算法迭代建立了基礎，有望從根本上推動觸覺感知的系統化發展。這項突破的應用前景十分廣闊。在工業裝配場景中，機器人能依靠觸覺感知來適應零件公差，完成精密對位與插拔任務；在醫療領域，力反饋可讓手術輔助機器人避免損傷組織，提升操作安全性；而在家庭服務方面，觸覺意味著機器人可以真正溫柔地拿起雞蛋、擰開瓶蓋、擦淨桌面，完成那些對力度控制要求極高的日常家務。這些曾經因缺乏「手感」而滯留於實驗室的應用場景，如今都看到了大規模落地的可能。

新智具身作為專注於具身智能的創新企業，與復旦大學團隊在機器人感知與交互領域長期深耕。此次聯合發布的三份報告，正是雙方在觸覺方向上階段性成果的集中展示。據悉，相關數據集與預訓練模型將陸續對外開放，團隊也計劃進一步擴充規模，並探索觸覺與視覺、語言、聽覺等多模態信息的深度融合，以構建更全面的具身智能感知系統。在智慧機器人從「看世界」走向「感世界」的過程中，觸覺無疑是最後一公里中的決定性環節。新智具身與復旦大學此次公開的3萬小時觸覺數據，不僅補齊了機器人一直以來缺失的「手感」，更為智能體在物理世界中安全、精準、靈巧地行動鋪就了數據與算法的堅實路基。一個真正「觸手可及」的機器人時代，正在加速到來。