Репортаж от Wedoany，Китайская компания Qianjue Robot представила тактильную интеллектуальную базовую модель X-TouchMind V1 и нативный визуально-тактильный набор данных TacVerse 1k, предназначенные для решения проблем сбоев точных операций роботов в реальных промышленных сценариях из-за отсутствия тактильного восприятия.
В настоящее время многие компании в области воплощенного интеллекта сосредоточены на том, чтобы роботы могли «видеть» окружающую среду с помощью больших визуальных моделей и алгоритмов пространственного распознавания. Однако этот подход имеет очевидные ограничения в практическом применении на заводских линиях или в логистических складских системах. Визуальные системы не способны воспринимать изменения усилия, тенденции скольжения и состояние контакта гибкой упаковки, что приводит к частым ошибкам при захвате легко деформируемых объектов или подключении клеммных проводов. При этом роботы часто не осознают отклонения в выполнении задачи, что может превратить небольшую ошибку в потери на уровне производственной линии.
Недавно опубликованная абляционная экспериментальная работа профессора Стэнфордского университета Ли Фэйфэй и Джима Фэна, руководителя направления воплощенного интеллекта в NVIDIA, показала, что простое добавление тактильных сигналов к классической модели снижает успешность выполнения задач с 17% до 6%. Это отражает проблему подхода, при котором тактильное восприятие рассматривается как придаток зрения.
14 июля компания Qianjue Robot завершила раунд финансирования на сумму в сотни миллионов юаней при стратегических инвестициях со стороны промышленного сектора воплощенного интеллекта и компании Jide Electric. Сегодня компания официально представила первую в отрасли воплощенную базовую модель VTLA для тактильного интеллекта X-TouchMind V1, а также 1000-часовой нативный визуально-тактильный набор данных TacVerse 1k.
Компания Qianjue Robot также планирует продемонстрировать на предстоящей WAIC 2026 реальные эксперименты, управляемые моделью VTLA, такие как складывание бумажных коробок двумя руками и сборка наушников.
По состоянию на начало 2026 года объем глобально доступных и соответствующих требованиям данных с реальных роботов и без корпуса составляет около 500 000 часов, в то время как для достижения универсальных автономных способностей воплощенной большой модели, по оценкам, потребуются десятки миллионов часов высококачественных реальных интерактивных данных, причем дефицит превышает 99%. Набор данных TacVerse 1k обеспечивает 100% покрытие тактильных данных, объединяя визуальные, тактильные, силовые, позиционные и высокочастотные динамические данные в едином сборе. Для получения высококачественных данных компания Qianjue Robot самостоятельно разработала носимый мультимодальный захват для сбора визуально-тактильных данных XTac UMI G1, что позволило снизить затраты на ручную очистку на 80% и повысить эффективность сбора в 3-5 раз. Автоматизированный механизм постобработки XTacFlow компании обеспечивает автоматизацию передачи и постобработки данных более чем на 90%, а уровень фильтрации низкокачественных образцов на этапе сбора превышает 95%.
Модель X-TouchMind V1 использует многоуровневую архитектуру System 0-2: System 2 отвечает за семантическое рассуждение, System 1 — за планирование траекторий, а System 0 использует тактильное восприятие для высокочастотной коррекции обратной связи. Модель обладает способностью к обобщению с нулевым обучением, может адаптивно работать в различных сценариях, задачах и с разными корпусами, выполняя точные операции с хрупкими, гибкими, мелкими и нестандартными деталями.
Компания Qianjue Robot уже обслужила более 300 ведущих клиентов в отрасли, а ее системный самозамкнутый цикл «аппаратное обеспечение — данные — модель» способствует сокращению цикла автоматизации развертывания.
