触觉数据成具身智能*护城河，国产技术打通商业化落地最后壁垒
2026年具身智能赛道资本热度持续攀升，行业融资规模高速增长，但赛道已告别“参数内卷、Demo为王”的泡沫阶段，投资逻辑全面迭代为重数据壁垒、重落地能力、重工程化闭环。当前行业核心痛点已清晰：绝大多数机器人仅依赖视觉感知，能“看清”环境却无法适配真实物理交互，力道失控、对位失误、操作滑移等落地翻车问题，成为制约产业规模化商用、从样板演示走向量产落地的核心瓶颈。
在此产业关键节点，新智具身（NeoteAI）联合复旦大学可信具身智能研究院重磅发布三份全套触觉技术报告，彻底重构具身智能产业底层逻辑，将触觉从边缘化辅助模态升级为赛道核心基建，补齐行业长期缺失的物理交互能力短板。本次发布的“数据底座+双技术路线”完整解决方案，叠加核心数据与模型开源动作，不仅打破海外技术垄断，更构建起数据、算法、落地三位一体的差异化竞争壁垒，重塑具身智能赛道估值体系。
Neo-Foundation：3万小时核心数据筑牢赛道*壁垒
当前具身智能行业的*竞争壁垒，早已从模型参数迭代转向高质量真实交互数据的规模化储备。长期以来，触觉传感器硬件标准杂乱、数据格式不互通，不同设备数据无法融合复用，导致行业触觉数据碎片化、规模化落地困难，是全行业的共性卡脖子问题。
本次团队搭建的NeoData数据集，打造了国内*的视觉-触觉交互数据底座，具备极强的稀缺性与商业价值：累计超3万小时实操交互数据、140万条精细化操作片段、33亿时间步数据，配套80亿帧RGB视觉画面、100亿帧触觉图像；依托6类主流机器人本体、90名专业操作员采集，覆盖450项家居、工业全场景长程实操任务。同时项目已开源5千小时核心数据，快速构建行业生态话语权。
配套自研的NeoForce统一表征模型，相当于打造了行业通用的“触觉普通话”，彻底解决跨硬件、跨设备的数据融合难题，实现触觉感知的标准化、可迁移、可复用，为下游机器人整机、工业自动化、服务机器人等全产业链场景，提供稳定通用的底层感知支撑，具备极强的产业化复用价值。
Neo-VTLA：视触融合预判算法，大幅提升商业化落地成功率
传统视觉VLA模型存在天然落地缺陷，触觉信号易被视觉海量数据淹没，且仅能实现滞后性反馈，导致机器人动态交互响应滞后、容错率极低，无法满足工业精密装配、居家精细操作等商用刚需，也是多数具身项目无法规模化盈利的核心原因。
Neo-VTLA轻量化视触语言动作模型，创新性提出未来50步触觉预判机制，打破传统滞后感知模式，通过触觉潜在Token编码结合视觉上下文，提前预判受力、滑移、卡位等物理状态变化，实现主动预判式动作调整。实测数据展现出极强的商用优势：插插头任务成功率从60%提升至85%，拔钥匙精密任务成功率从35%飙升至99%。
更具产业价值的是，该模型突破传统模仿学习仅依赖成功数据的局限，可从失败案例中自主迭代进化，让毛巾折叠、书包收纳、纸箱折叠等长程复杂任务成功率实现翻倍增长，彻底解决机器人实操稳定性差、落地场景受限的痛点，大幅降低商业化部署成本，加速服务机器人、工业柔性操作场景的规模化落地进程。
Neo-TWAM：触觉世界模型重构行业认知范式，拉开技术代差
当下主流世界模型仅聚焦视觉画面生成，缺乏物理触感认知，存在严重的“视觉仿真与真实物理世界脱节”问题，仿真效果优异但真机落地拉胯，是行业普遍存在的“虚实鸿沟”。
Neo-TWAM触觉原生世界模型，首次实现视觉、触觉、动作三序列同步预测，重构机器人认知中枢，让设备在实操前完成全流程物理推演，真正理解物理世界的受力、接触、滑移规律。模型采用混合专家轻量化架构，72亿参数量仅为传统全宽方案的50%，兼顾高性能与低部署成本，适配终端量产需求。
实测数据碾压行业基线：仿真场景平均成功率84.5%，远超传统世界模型36%的水平；真机多任务测试成功率46.3%，较主流视觉方案实现翻倍提升，充分验证触觉建模是世界模型落地的核心增量，也标志着国内具身世界模型技术跻身行业*梯队。
触觉成为具身智能下一轮规模化增长核心主线
具身智能正式从视觉驱动的演示时代，迈入视触融合的落地时代。过去行业竞争聚焦视觉算法、机器人本体，未来核心红利将集中在触觉数据底座、视触融合算法、触觉世界模型三大核心赛道。
从产业投资维度来看，项目具备三重核心价值：一是数据壁垒稀缺，3万小时规模化触觉交互数据形成极高的行业准入门槛，马太效应显著；二是落地价值明确，精准解决行业商业化核心痛点，适配工业精密制造、家庭服务、智能仓储等万亿级场景；三是生态优势突出，开源策略快速抢占行业生态入口，赋能全产业链降本增效，具备长期商业化变现潜力。
随着触觉模态正式确立为具身智能核心基建，行业将迎来新一轮估值重构，触觉数据、视触融合算法、轻量化落地模型将成为资本重点布局的核心赛道。
鸿岳资本配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
