新智具身×復(fù)旦大學(xué)觸覺技術(shù)報告

來源：太陽信息網(wǎng) 時間：2026-07-27 16:43:30

觸覺數(shù)據(jù)成具身智能終極護城河，國產(chǎn)技術(shù)打通商業(yè)化落地最后壁壘

2026年具身智能賽道資本熱度持續(xù)攀升，行業(yè)融資規(guī)模高速增長，但賽道已告別“參數(shù)內(nèi)卷、Demo為王”的泡沫階段，投資邏輯全面迭代為重數(shù)據(jù)壁壘、重落地能力、重工程化閉環(huán)。當(dāng)前行業(yè)核心痛點已清晰：絕大多數(shù)機器人僅依賴視覺感知，能“看清”環(huán)境卻無法適配真實物理交互，力道失控、對位失誤、操作滑移等落地翻車問題，成為制約產(chǎn)業(yè)規(guī)模化商用、從樣板演示走向量產(chǎn)落地的核心瓶頸。

在此產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵節(jié)點，新智具身（NeoteAI）聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)可信具身智能研究院重磅發(fā)布三份全套觸覺技術(shù)報告，徹底重構(gòu)具身智能產(chǎn)業(yè)底層邏輯，將觸覺從邊緣化輔助模態(tài)升級為賽道核心基建，補齊行業(yè)長期缺失的物理交互能力短板。本次發(fā)布的“數(shù)據(jù)底座+雙技術(shù)路線”完整解決方案，疊加核心數(shù)據(jù)與模型開源動作，不僅打破海外技術(shù)壟斷，更構(gòu)建起數(shù)據(jù)、算法、落地三位一體的差異化競爭壁壘，重塑具身智能賽道估值體系。

Neo-Foundation：3萬小時核心數(shù)據(jù)筑牢賽道頂級壁壘

當(dāng)前具身智能行業(yè)的終極競爭壁壘，早已從模型參數(shù)迭代轉(zhuǎn)向高質(zhì)量真實交互數(shù)據(jù)的規(guī)模化儲備。長期以來，觸覺傳感器硬件標(biāo)準雜亂、數(shù)據(jù)格式不互通，不同設(shè)備數(shù)據(jù)無法融合復(fù)用，導(dǎo)致行業(yè)觸覺數(shù)據(jù)碎片化、規(guī)?；涞乩щy，是全行業(yè)的共性卡脖子問題。

本次團隊搭建的NeoData數(shù)據(jù)集，打造了國內(nèi)頂級的視覺-觸覺交互數(shù)據(jù)底座，具備極強的稀缺性與商業(yè)價值：累計超3萬小時實操交互數(shù)據(jù)、140萬條精細化操作片段、33億時間步數(shù)據(jù)，配套80億幀RGB視覺畫面、100億幀觸覺圖像；依托6類主流機器人本體、90名專業(yè)操作員采集，覆蓋450項家居、工業(yè)全場景長程實操任務(wù)。同時項目已開源5千小時核心數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建行業(yè)生態(tài)話語權(quán)。

配套自研的NeoForce統(tǒng)一表征模型，相當(dāng)于打造了行業(yè)通用的“觸覺普通話”，徹底解決跨硬件、跨設(shè)備的數(shù)據(jù)融合難題，實現(xiàn)觸覺感知的標(biāo)準化、可遷移、可復(fù)用，為下游機器人整機、工業(yè)自動化、服務(wù)機器人等全產(chǎn)業(yè)鏈場景，提供穩(wěn)定通用的底層感知支撐，具備極強的產(chǎn)業(yè)化復(fù)用價值。

Neo-VTLA：視觸融合預(yù)判算法，大幅提升商業(yè)化落地成功率

傳統(tǒng)視覺VLA模型存在天然落地缺陷，觸覺信號易被視覺海量數(shù)據(jù)淹沒，且僅能實現(xiàn)滯后性反饋，導(dǎo)致機器人動態(tài)交互響應(yīng)滯后、容錯率極低，無法滿足工業(yè)精密裝配、居家精細操作等商用剛需，也是多數(shù)具身項目無法規(guī)?；暮诵脑?。

Neo-VTLA輕量化視觸語言動作模型，創(chuàng)新性提出未來50步觸覺預(yù)判機制，打破傳統(tǒng)滯后感知模式，通過觸覺潛在Token編碼結(jié)合視覺上下文，提前預(yù)判受力、滑移、卡位等物理狀態(tài)變化，實現(xiàn)主動預(yù)判式動作調(diào)整。實測數(shù)據(jù)展現(xiàn)出極強的商用優(yōu)勢：插插頭任務(wù)成功率從60%提升至85%，拔鑰匙精密任務(wù)成功率從35%飆升至99%。

更具產(chǎn)業(yè)價值的是，該模型突破傳統(tǒng)模仿學(xué)習(xí)僅依賴成功數(shù)據(jù)的局限，可從失敗案例中自主迭代進化，讓毛巾折疊、書包收納、紙箱折疊等長程復(fù)雜任務(wù)成功率實現(xiàn)翻倍增長，徹底解決機器人實操穩(wěn)定性差、落地場景受限的痛點，大幅降低商業(yè)化部署成本，加速服務(wù)機器人、工業(yè)柔性操作場景的規(guī)?；涞剡M程。

Neo-TWAM：觸覺世界模型重構(gòu)行業(yè)認知范式，拉開技術(shù)代差

當(dāng)下主流世界模型僅聚焦視覺畫面生成，缺乏物理觸感認知，存在嚴重的“視覺仿真與真實物理世界脫節(jié)”問題，仿真效果優(yōu)異但真機落地拉胯，是行業(yè)普遍存在的“虛實鴻溝”。

Neo-TWAM觸覺原生世界模型，首次實現(xiàn)視覺、觸覺、動作三序列同步預(yù)測，重構(gòu)機器人認知中樞，讓設(shè)備在實操前完成全流程物理推演，真正理解物理世界的受力、接觸、滑移規(guī)律。模型采用混合專家輕量化架構(gòu)，72億參數(shù)量僅為傳統(tǒng)全寬方案的50%，兼顧高性能與低部署成本，適配終端量產(chǎn)需求。

實測數(shù)據(jù)碾壓行業(yè)基線：仿真場景平均成功率84.5%，遠超傳統(tǒng)世界模型36%的水平；真機多任務(wù)測試成功率46.3%，較主流視覺方案實現(xiàn)翻倍提升，充分驗證觸覺建模是世界模型落地的核心增量，也標(biāo)志著國內(nèi)具身世界模型技術(shù)躋身行業(yè)第一梯隊。

觸覺成為具身智能下一輪規(guī)模化增長核心主線

具身智能正式從視覺驅(qū)動的演示時代，邁入視觸融合的落地時代。過去行業(yè)競爭聚焦視覺算法、機器人本體，未來核心紅利將集中在觸覺數(shù)據(jù)底座、視觸融合算法、觸覺世界模型三大核心賽道。

從產(chǎn)業(yè)投資維度來看，項目具備三重核心價值：一是數(shù)據(jù)壁壘稀缺，3萬小時規(guī)模化觸覺交互數(shù)據(jù)形成極高的行業(yè)準入門檻，馬太效應(yīng)顯著；二是落地價值明確，精準解決行業(yè)商業(yè)化核心痛點，適配工業(yè)精密制造、家庭服務(wù)、智能倉儲等萬億級場景；三是生態(tài)優(yōu)勢突出，開源策略快速搶占行業(yè)生態(tài)入口，賦能全產(chǎn)業(yè)鏈降本增效，具備長期商業(yè)化變現(xiàn)潛力。

隨著觸覺模態(tài)正式確立為具身智能核心基建，行業(yè)將迎來新一輪估值重構(gòu)，觸覺數(shù)據(jù)、視觸融合算法、輕量化落地模型將成為資本重點布局的核心賽道。