行业核心事件 - 国内首个开放架构超大规模多模态触觉数据引擎与认知训练中心在湖北成立 由湖北人形机器人创新中心、武汉华威科智能技术有限公司及湖北人形机器人产业联盟三方共建 旨在填补国内真人触觉对齐数据空白 解决触觉数据碎片化和共建共享协同难题 [1] 触觉技术重要性 - 触觉成为人形机器人发展重心 因人类触觉感知功能复杂多样 是感知系统核心组成部分 能为机器人交互感知和自动化系统提供关键信息输入 提升物体位置和表面属性感知准确性 [3] - 整合视觉、触觉、力觉等多源传感器数据后 通过深度学习实现跨模态关联和多模态数据融合 使机器人具备人类认知特性和跨场景迁移能力 [3] - 全球柔性触觉传感器市场规模预计2034年达310.6亿美元 触觉传感器作为人形机器人感知端核心部件 市场增量显著 [4] 平台建设难点 - 触觉数据采集与训练平台建设需融合机械工程、计算机科学、认知科学、材料科学等多学科 形成数据采集、算法优化到硬件适配的闭环体系 复杂度远高于视觉或语音模态 [6] - 数据采集需同步捕获压力、振动、温度、纹理和滑移等多维物理信号 对传感器精度、响应速度和集成度要求极高 当前高分辨率、低延迟、柔性多模态触觉传感器仍处于实验室向产业过渡阶段 成本高昂且稳定性不足 [7] - 获取"人机对齐数据"需志愿者佩戴采集设备进行重复操作 过程繁琐且易受个体差异和环境噪声影响 [7] - 触觉信号是高速持续时空流数据 关键特征标注缺乏统一标准 主观感知（如湿润度、柔软度）转化为机器可理解标签需跨学科知识 人工标注成本高且一致性难保证 [8] - 触觉数据需与视觉、力觉等模态在毫秒级时间戳和空间坐标上精准同步 偏差会导致多模态融合模型失效 [8] - 各企业和研究机构视触觉数据为核心资产 不愿共享 后发玩家需自行采集数据 重复建设现象明显 [9] - 物理世界物体和场景具无限长尾特性 构建数据库需平衡代表性和成本 触觉仿真存在摩擦、形变、粘弹性等物理特性模拟难题 导致真实世界与仿真环境间存在"现实鸿沟" [9] - 触觉数据量巨大 对单个企业的计算存储和实时处理能力构成持续压力 [9] 平台解决方案与创新 - 触觉训练中心构建"1+10+1000+N"触觉感知平台体系（1套具身触觉感知架构/10+关键场景/1000+种通用物品/N类现实泛化应用） 通过四维度创新解决行业前沿问题 [6] - 中心率先实现"感知-理解-预测-应用"闭环认知能力 通过规模化触觉动作捕捉手套采集高精度人机对齐数据 填补国内空白 增强真实数据采集 提升VTLA模型训练泛化性能 [7] - 中心旨在破解行业数据碎片化困局 构建通用性基础平台 制定人形机器人触觉评价体系 推动数据标准完善 解决"数据孤岛"问题 为设备兼容、模型迁移和性能评估提供基础依据 [9] - 中心提供数据共享、模型训练、应用开发一站式服务 吸引全球高校、研究机构及企业共建触觉数据共享和开发生态 形成"数据-模型-应用"正反馈循环 降低创新门槛 [10] - 中心融合多模态触觉数据采集 适配康养、零售、工业、实验室等10+关键场景 建立1000+种真实物体触觉数据库 为AI训练提供丰富样本 支撑机器人精细操作与环境交互 [10] 基础设施与产业价值 - 中心已完成一期建设 包含10+场景实验室（覆盖工业、康养、零售、消费服务）、双场景数据入口（人形机器人+协作机械臂协同采集）、千万级触觉数据库 实现泛生态应用 [12] - 中心整合三方资源：华威科提供触觉技术和体系 创新中心负责科研资源汇聚与场景验证 产业联盟负责生态链整合 未来将引入更多全球顶尖机构 开放开发者平台 [12] - 触觉智能在工业制造场景赋予机器人灵巧操作能力 通过触觉传感识别零件材质、自适应调整抓取力度、完成精密装配 在设备检测中通过"触摸"判断异常振动、温度变化或表面损伤 实现预测性维护 [14] - 家庭服务领域通过触觉交互提升人性化和效率 机器人可感知衣物材质、水果成熟度或食物硬度 完成复杂家务 零售场景允许消费者远程感知商品质地 养老护理机器人通过触觉交互感知老人状态 提供适宜搀扶和按摩服务 [14] 战略意义与未来展望 - 中心从技术架构、生态建设、标准制定、数据基建与产研协同等多维度 构建系统化、开放化、可持续的触觉智能发展体系 是中国在人形机器人触觉感知领域的重大突破 [16] - 触觉基础设施不仅服务人形机器人产业 更赋能智能制造、康养服务、零售体验、远程操作等具身智能落地领域 重新定义"人机协作"边界 [16] - 未来人形机器人与具身智能场景价值实现将依托标准化触觉感知体系、大规模多模态数据库和开放训练生态 若触觉交互基础设施成为智能系统标准配置 将重塑全球人形机器人市场价值 [16]