优质触觉样本供给破局，千觉硬件数据模型闭环打通数据提质通路
行业现有海量机器人训练数据集普遍存在结构性缺陷，大多以视觉为核心采集维度，触觉信息零散追加，不仅时空同步精度不足，还充斥大量无效脏数据，无法完整还原物体滑移、受力变化、表面形变等真实物理交互细节。优质、完整的视触觉融合样本供给缺口巨大，直接限制具身模型对精细操作任务的学习深度，成为触觉智能规模化落地的底层阻碍。
7月16日，千觉机器人同步发布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，依托自研采集硬件、全流程自动化质控体系打造原生触觉数据资产，搭配专属VTLA模型构建完整训练闭环，相关技术落地效果将在WAIC 2026线下展台落地展示，通过VTLA驱动双臂自主叠纸盒、耳机精密装配、消费品真伪鉴定Demo直观验证高质量数据带来的实操优势。
TacVerse 1k区别于行业在视觉数据上后期叠加触觉的做法，从采集源头围绕真实接触场景搭建数据体系，实现触觉数据100%覆盖，同步采集视觉、触觉、力、位姿、高频动力学与语义上下文信息，并沿任务轴、场景轴和物体轴三维拓展样本，填补Contact-Rich富接触任务的数据空白。自研穿戴式数采设备结合遥操作采集体系，让数据生产脱离机器人本体限制，采集成本下降80%以上，采集效率提升3至5倍。
自研XTacFlow引擎统一调度整条采集链路，实现多设备统一接入、毫秒级跨模态时间对齐，搭建多层级数据质量管控体系：采集阶段实时校验模态完整性、动作连续性，前置过滤95%以上低质量样本；自动化四阶段后处理流程完成运动学动力学检验、多模态信号处理与语义扩展标注，人工清洗成本降低80%；数据原生兼容LeRobot、MCAP、HDF5、ROS2等主流机器人数据格式，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多设备同步时间，数据品质达到工业训练标准。
高标准原生视触觉数据集为X-TouchMind V1提供坚实训练底座，该VTLA具身触觉模型将视觉、语言、触觉、动作和机器人本体状态统一建模，具备接触状态理解、动态动作修正、跨场景零样本泛化等核心能力，覆盖工业精密装配、柔性物流、智能质检等重触觉场景。项目开源计划明确，7月30日开放100小时数据集申请，8月分批开放完整1000小时数据，依托阿里魔塔、Huggingface面向全行业开放，从数据源头根治行业有量无质、优质触觉样本稀缺的长期痛点。千觉机器人 VTLA具身触觉模型