千觉机器人完成亿元融资，加速触觉感知与数据模型落地

具身触觉领域近期迎来重大进展：千觉机器人宣布完成亿元级融资。本轮融资由顶级具身智能产业方、吉德电器及天季资本联合投资，所募资金将重点用于高精度三色光视触觉传感器的产业化推进、视触觉数据采集设备与大规模触觉数据集在真实场景中的部署验证，以及持续完善其原生支持触觉与接触模态的物理智能模型。

这并非一笔普通的融资事件。其背后逻辑，揭示了具身智能正在经历的关键转折：从“看得见”迈向“摸得着”，从“能演示”进阶到“能干活”。当大模型使机器人越来越擅长理解语言、视觉与任务目标时，一个更底层的挑战随之浮现——机器人进入工厂、仓库、家庭，与真实物体交互的那一刻，它必须清楚自己“碰到了什么”、“施加了多大力度”、以及“下一步该如何行动”。而解决这些问题的核心，正是触觉能力。

先看几个关键背景。

01 千觉机器人完成亿元级融资，获顶级具身智能产业方与家电巨头联合投资

千觉机器人于2024年5月正式成立，创始人马道林现任上海交通大学副教授，并曾荣获ICRA 2021全球唯一最佳论文奖。公司定位清晰：围绕物理智能时代，专注于机器人与真实物理世界的感知与自主交互，提供从多模态触觉传感器、数据采集，到VTLA具身模型和触觉世界模型在内的一整套软硬件解决方案。

成立至今，千觉已构建出一条覆盖硬件、数据、模型与场景落地的完整技术链路。核心产品包括多模态触觉传感器、XTacUMIG1触觉数采系统、VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）多模态具身模型，以及触觉世界模型。其中，VTLA模型融合视觉、触觉、语言与动作信息，旨在提升机器人在真实物理交互中的感知、理解与执行能力。

过去一年多，千觉已积累300多家行业头部客户，覆盖机器人、智能制造、消费品、科研机构等多个领域。本轮融资中，战略投资方的加入亦释放出明确信号：触觉智能在产业落地侧的价值，正被越来越多玩家认真对待。

对工业制造、机器人作业和智能硬件产业而言，触觉能力带来的往往不是单点性能的微调，而是任务稳定性、良率、安全性与泛化能力的系统性提升。尤其在精密装配、质量检测、柔性物体操作、人机协作等场景中，机器人能否感知接触状态，直接决定了任务能否顺利完成。

行业现已形成共识：具身智能已从早期技术展示阶段，进入更看重真实场景验证与规模化复制能力的阶段。而触觉，作为机器人与物理世界交互时绕不开的感知模态，其重要性正快速上升。

本轮融资完成后，千觉将围绕高精度视触觉传感器产业化、触觉数据采集与真实场景验证、以及原生支持触觉与接触模态的物理智能模型，继续加大投入，推动触觉智能技术在具身智能关键任务中的应用转化。

02 从“看见世界”到“接触世界”，触觉成为具身智能落地的底层能力

过去几年，视觉、语言和动作模型发展迅速，机器人确实变得更“聪明”——能理解环境，能规划任务，能生成动作。但真实世界中的许多任务，仅靠视觉无法解决。

举个例子：精密装配中的微小偏差，柔性物体抓取时的形变，打磨检测中的接触压力，家庭场景中拿取脆弱物品，工业上下料中的卡滞与摩擦。这些问题的关键，都发生在接触的瞬间。视觉可能被遮挡、光照变化、角度偏差影响，而接触过程中的力、滑移、形变、纹理和边界信息，只能靠触觉来补全。

因此，一个越来越清晰的共识是：机器人要从“能演示”走向“能干活”，必须建立对真实物理世界更细颗粒度的感知与反馈机制。

千觉的技术路径，正是从多模态触觉感知切入，逐步向数据采集、VTLA模型训练和场景落地延展。它要做的不是卖一个传感器，而是构建一套面向真实接触任务的基础设施：用高精度视触觉传感器获取接触信息，用数采系统在真实任务中沉淀高质量触觉数据，再通过原生支持触觉与接触模态的物理智能模型，提升机器人在接触场景中的感知、判断与执行能力。

换句话说，触觉不只是一类硬件能力，它正在成为物理智能模型持续进化的重要数据入口。

03 高精度三色光视触觉传感器、数采设备、VTLA模型与触觉世界模型，构成千觉的技术闭环

从技术体系来看，千觉已围绕触觉智能形成较为完整的产品布局。

硬件层面，千觉研发的高精度三色光视触觉传感器，通过视触觉方案能够捕捉接触过程中的形变、纹理、滑移和局部几何信息，为机器人提供更细致的接触反馈。这类传感器可搭载于灵巧手、夹爪、末端执行器等不同形态的机器人系统上，服务于抓取、装配、检测、操作等任务。

数据层面，XTacUMIG1触觉数采系统面向真实物理交互过程，采集高质量的触觉和视觉数据。对于具身智能而言，数据采集不能只记录画面和动作轨迹，更重要的是同步记录接触发生时的触觉反馈、操作状态和任务结果。只有将触觉数据纳入训练与验证闭环，机器人模型才有机会学习“如何接触真实世界”的经验。

模型层面，VTLA多模态具身模型将触觉与接触模态纳入原生支持范围，这与传统主要依赖视觉、语言和动作信息的路径有了本质区别。其目标明确：提升模型在接触密集型任务中的感知与决策能力。

这个技术闭环，也正好对应了本轮融资的重点投向：推动高精度视触觉传感器加速产业化，在真实场景中部署视触觉数采设备与大规模触觉数据集，并持续完善物理智能模型。

从产业视角来看，硬件、数据和模型之间的联动，正成为具身智能公司的核心竞争点。单一传感器能解决部分感知问题，但若缺乏大规模真实任务数据和模型能力承接，触觉很难变成通用能力；反之，若缺少可靠的硬件入口，触觉数据和模型也缺乏持续迭代的根基。千觉试图建立的，正是这样一条从接触感知到智能决策的完整链路。

04 触觉数据或成为物理智能时代的“关键燃料”

在大模型发展过程中，高质量数据的重要性已被反复验证。对于具身智能而言，真实世界数据的价值更为突出，因为机器人需要学习的不仅是“看到什么”，还包括“如何接触”、“如何施力”、“如何在反馈中调整动作”。

触觉数据的稀缺性，也让其战略价值水涨船高。一方面，触觉数据采集依赖硬件部署和真实任务环境，获取成本远高于纯视觉数据；另一方面，触觉数据需与视觉、语言、动作和任务结果对齐，才能真正服务于模型训练和能力验证。这意味着，谁能率先建立稳定、标准化、可扩展的触觉数据采集与应用体系，谁就有可能在物理智能时代形成更深的技术壁垒。

千觉正在推进的视触觉数采设备与大规模触觉数据集的真实场景部署和验证，正是围绕这一方向展开。

当然，触觉智能仍处于快速发展阶段，传感器一致性、耐用性、数据标准、模型融合方式、跨场景泛化能力等问题，都还需在真实产业环境中持续验证。对于千觉而言，后续能否将技术优势转化为可规模化部署的产品与解决方案，将是其进入下一阶段的关键。

05 千觉致力于成为触觉智能基础设施公司，加速物理智能实现

成立至今，千觉已完成覆盖硬件、数据、模型和场景的触觉智能生态布局。

在具身智能产业中，触觉长期被视为难度高、周期长、工程化挑战大的方向。但随着机器人开始进入更多真实操作任务，触觉的价值正被重新评估。相比单纯提升视觉识别能力，触觉更直接地指向机器人与物理世界交互时的核心问题：接触是否稳定、力度是否合适、物体是否滑动、任务是否可继续执行。

这也正是千觉押注的长期方向。

创始人马道林在科研阶段长期关注机器人触觉感知与操作问题，并凭借相关研究获得ICRA 2021全球唯一最佳论文奖。将前沿研究转化为可部署、可验证、可迭代的产业能力，是千觉成立后的主要命题。

本轮融资完成后，千觉将继续围绕触觉感知、触觉数据和触觉智能模型推进研发与产业化。一方面通过高精度三色光视触觉传感器提升机器人的接触感知能力，另一方面通过视触觉数采设备和真实场景数据验证，推动触觉能力进入模型训练与任务执行闭环。

随着具身智能从“能看、能听、能规划”迈向“能接触、能操作、能完成任务”，触觉正在成为下一阶段物理智能落地不可缺失的基础能力。

对千觉机器人而言，这笔亿元融资不仅意味着资本对触觉赛道的持续认可，也标志着公司将进入更重的工程化、场景化和生态化阶段。

在机器人真正走向真实世界之前，它们需要先学会如何感知这个世界。而触觉，正是其中最接近物理世界本身的一环。

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