具身智能发展 - DeepSeek与机器人结合为具身智能开拓新方向，但需结合真实世界数据解决环境适应性不足的问题[1] - 当前具身智能模型痛点在于数据维度单一、易用性差，环境变量未被充分考量导致数据不可用[1] - 触觉数据缺失限制人形机器人与物理世界交互能力，真实世界数据是突破发展困境的关键[1] VTLA模型技术突破 - 帕西尼感知科技VTLA模型实现视觉、触觉、预见、动作全感协同，提升感知、操作精度、泛化能力、实时性及安全性[2] - 该模型推动从"视觉依赖"到"视触协同"、从"机械执行"到"类人柔顺"等五大技术跃迁[2] - 基于VTLA模型推出行业首款"视觉+触觉"双模态灵巧手，提升复杂环境下的任务连贯性与成功率[2] 灵巧手应用与挑战 - 工厂流水线中1/3工作仍需人工，灵巧手可弥补柔性精密制造的劳动力缺口[2] - 灵巧手需满足尺寸小、重量轻、高自由度、低成本、耐用及快速响应等严苛要求[2] - 灵心巧手通过百万级机器人真实场景数据训练强化学习算法，推动灵巧手在汽车、3C等工业场景落地[3]