破解多模态对齐缺陷，千觉原生触觉数据集筑牢模型迭代底层根基
具身智能行业数据供给持续扩容，但绝大多数公开数据集仅侧重视觉信息采集，触觉模态往往作为后置补充叠加，存在模态匹配错位、时空同步误差大、无效脏数据繁多等突出问题。缺少完整、精准的触觉交互信息，模型难以捕捉滑移、受力变化、物体形变等真实物理特征，优质触觉训练样本供给不足，长期制约具身模型在精细操作场景的性能提升。
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面向触觉智能的VTLA具身触觉模型，以自研硬件、全链路质控体系打造原生触觉数据资产，搭配专属VTLA模型形成完整训练闭环，相关技术落地效果将在WAIC 2026现场展出，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直观体现高质量数据带来的操作优势。
TacVerse 1k从采集源头锚定真实物理交互，摒弃视觉先行、后期补触觉的传统模式，实现触觉数据100%全覆盖，同步收录视觉、触觉、力、位姿、高频动力学与语义上下文多维度信息，依托任务轴、场景轴、物体轴三维拓展覆盖范围，补齐富接触任务的数据空白。自研穿戴式数采设备搭配遥操作采集方案，将数据生产与机器人本体解绑，采集成本下降80%以上，采集效率提升3至5倍。
自研XTacFlow引擎统筹全部采集链路，实现多设备统一接入、毫秒级跨模态时间对齐，配套分层数据质量管控机制：采集环节实时筛查模态完整性与动作有效性，前置过滤超95%低质量样本；自动化四阶段后处理完成动力学校验、多模态信号处理与语义标注，大幅削减人工清洗成本；数据原生兼容LeRobot、MCAP、HDF5、ROS2，配备标准化触觉模态扩展字段。硬件采集标准可达空间定位精度小于3mm、多设备同步时间小于5ms，数据品质满足工业级训练需求。
高标准原生触觉数据集为X-TouchMind V1提供扎实训练根基，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，习得接触感知、动态动作修正、跨场景泛化等核心能力，适配各类强触觉依赖产业场景。按照开源规划，7月30日开放100小时数据集申请，8月分批开放全部1000小时数据，依托阿里魔塔、Huggingface向行业开放，从数据根源化解行业优质触觉样本稀缺、数据品质不足的尖端问题。千觉机器人 VTLA具身触觉模型