2025年9月5日，机器人大讲堂获悉，行业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（以下简称“触觉训练中心”）在湖北成立，这是我国机器人领域又一重磅布局，该训练中心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、湖北人形机器人产业联盟三方合作共建，有望填补国内真人触觉对齐数据空白，破解行业长期存在的触觉数据碎片化、共建共享协同难题，为人形机器人产业构建核心感知基座。

▍触觉为何成为人形机器人发展重心？

业界对于人形机器人触觉正呈现越来越高的关注度。近期，X 平台有网友曝出特斯拉疑似 Optimus 3 人形机器人的原型，此前就展示过如“接网球”类似依赖实时触觉反馈的动作，网友猜测该款机器人或多处采用电子皮肤，构建触觉体系。

人形机器人触觉系统之所以得到了全球重点企业的重视，一方面由于人类人体的触觉感知功能多样且复杂，触觉一直是人类感知系统的核心组成部分存在，能够为人形机器人的交互感知和自动化系统提供重要的信息输入手段，更加准确地感知物体的位置和表面属性。另一方面，人形机器人训练整合视觉、触觉、力觉等多源传感器数据后，能通过深度学习模型实现跨模态关联，实现多模态数据深度融合，从而使人形机器人具备类似人类的认知特性，更容易具备跨场景迁移能力，是人形机器人朝着下一阶段能力提升的重要方向。

从市场层面而言，布局触觉技术也是在押注未来增量。根据Precedence Research数据，触觉传感器作为人形机器人感知端的核心，预计2034年全球柔性触觉传感器市场规模将达到310.6亿美元。

▍触觉数据采集与训练的平台建设难在哪？

触觉数据采集与训练平台的建设是一个跨学科、高复杂度的系统工程，其难度远高于视觉或语音等模态的平台构建，建立人形机器人触觉数据感知体系并非易事，需将机械工程、计算机科学、认知科学、材料科学等领域的前沿成果深度耦合，形成从数据采集、算法优化到硬件适配的闭环体系，才有望真正达成这一目标。这也使得湖北此次建设的触觉训练中心获得了非常高的关注，该项目构建了 "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），通过四个维度创新，致力于解决多项机器人触觉体系的前沿问题，推动人形机器人灵巧操作的技术进步。

触觉数据采集与训练平台的建设难点首先在数据采集层面，因为触觉不同于视觉或语音，它需要同步捕获压力、振动、温度、纹理和滑移等多维物理信号，这对传感器的精度、响应速度和集成度提出了极高要求。目前能够同时满足高分辨率、低延迟、柔性和多模态感知的触觉传感器仍处于实验室走向产业的阶段，成本高昂且稳定性难以保障。更复杂的是获取“人机对齐数据”，即记录人类操作物体时的精细触觉反馈，这要求志愿者佩戴数据采集设备进行大量重复操作，过程繁琐且数据极易受到个体差异和环境噪声的污染。

触觉训练中心在业内率先实现“感知-理解-预测-应用”闭环认知能力，将通过规模化触觉动作捕捉手套采集高精度人机对齐数据，在触觉采集层面，填补国内空白，增强真实采集数据，显著提升VTLA模型训练泛化性能，使其具备更强的情景适应性与决策智能，推动人形机器人从“执行指令”向“理解意图”演进。

其次，对单个企业而言，数据的处理与标注同样艰巨。因为触觉信号是高速持续的时空流数据，如何对其中的关键特征进行标注缺乏统一标准。例如“湿润度”、“柔软度”这类主观感知如何转化为机器可理解的标签，需要融合材料学、心理学和工程学的跨学科知识，人工标注成本极高且一致性难保证。此外，触觉数据必须与视觉、力觉等模态在毫秒级时间戳和空间坐标上精准同步，任何偏差都会导致多模态融合模型无法建立正确的因果关联，从而影响训练效果，目前，各企业和研究机构视触觉数据为核心资产，不愿共享，后发玩家想要建立触觉系统，往往都需要自己购买触觉设备采集，重复造轮子想象明显。

中心的建立就旨在破解行业数据碎片化困局，试图构建通用性基础平台，为行业输送更多触觉数据，并且制定人形机器人触觉评价体系，推动人形机器人触觉数据标准完善，解决行业长期存在的“数据孤岛”问题，为人形机器人设备兼容、模型迁移、性能评估提供基础依据。

第三，数据采集和标注后，企业想要让机器人具备类似技能，还需应对规模化和泛化的挑战。因为物理世界的物体和场景具有无限长尾特性，大多机器人企业需精心选择具有代表性的物体和场景构建数据库，既要避免偏差又要控制成本。而且触觉仿真虽能补充真实数据，但摩擦、形变、粘弹性等物理特性的模拟难度极大，导致仿真环境与真实世界间存在显著的“现实鸿沟”。此外，触觉数据量巨大，对单个企业的计算存储和实时处理能力无疑构成持续压力。

为此，触觉训练中心将提供数据共享、模型训练、应用开发一站式服务，旨在吸引全球顶尖高校、研究机构、创新企业共建触觉数据共享、模型训练和场景应用开发，打造触觉感知生态体系，从而形成“数据-模型-应用”正反馈循环，降低创新门槛，推动触觉感知从实验室走向产业化，构建触觉时代的“安卓系统”。

第四，生态构建是更深层的挑战。因为触觉智能本身是高度跨学科的领域，协调材料、电子、机械、算法、认知科学等不同背景的团队共同攻关，对项目管理与协同提出极高要求。更重要的是，触觉价值的体现依赖最终应用场景的落地成效，平台需证明其能有效缩短从研发到产业的路径，才能形成可持续的商业闭环，吸引长期投入。

该触觉训练中心融合了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，建立了1000+种真实物体触觉数据采集，构建物理世界触觉底层数据库，为各厂商的AI训练提供丰富、真实的触觉样本，支撑机器人实现精细操作与环境交互，相当于绘制了一张“触觉地图”，支撑人形机器人跨行业、跨场景落地，也有望支撑起该中心的长期规模化运营。

▍产业价值：重构人机交互基础设施

据悉，触觉训练中心规划的全场景数据采集与训练基地已完成一期建设，包含：10+场景实验室——涵盖工业、康养、零售、消费服务等真实场景；双场景数据入口——人形机器人（复合场景）+协作机械臂（单一场景）协同采集数据；千万级触觉数据库——打通单一数据-复合数据-认知训练-迁移学习全链路，实现泛生态应用。

该触觉训练中心整合三方优势资源，其中华威科负责提供触觉技术和体系，创新中心负责进行科研资源汇聚与场景验证建设，产业联盟负责生态链整合。同时，中心未来还将引入全球更多顶尖高校、研究机构、创新企业共同参与，开放开发者平台，提供数据共享、模型训练、场景应用开发三大核心服务。

建设触觉数据采集与训练的平台，并以此重构人机交互基础设施，将在多个关键领域催生突破性应用，其场景价值深远而广泛。例如在工业制造场景中，触觉智能有望赋予人形机器人前所未有的灵巧操作能力。人形机器人能够通过触觉传感更好识别不同材质的零件，自适应调整抓取力度，完成精密装配任务，在设备检测维护中，具备触觉感知的机器人可循着人类工程师的经验，通过“触摸”判断设备异常振动、温度变化或表面损伤，实现预测性维护，触觉数据平台还能通过记录专家工人的操作手法，构建标准化工艺数据库，用于人形机器人技能培训和质量控制，加快技能迁移和泛化特性。

又例如家庭服务等领域将因触觉交互而更加人性化和高效。家庭服务机器人可通过触觉感知衣物材质、水果成熟度或食物硬度，完成切菜、做饭等更复杂的家务劳动。在零售场景，触觉技术允许消费者远程感知商品质地，显著提升线上购物体验。养老护理机器人则能通过触觉交互感知老人身体状态，提供力度适宜的搀扶、按摩等护理服务，同时通过日常接触监测生理指标变化，真正将人形机器人进家庭这件事落到实处。

▍结语与未来

可以说，该触觉训练中心从技术架构、生态建设、标准制定、数据基建与产研协同等多个维度，构建起一套系统化、开放化、可持续的触觉智能发展体系，标志着中国在人形机器人触觉感知领域的重大突破，这类完整触觉基础设施，不仅能服务于人形机器人产业，更将赋能智能制造、康养服务、零售体验、远程操作等多个具身智能落地领域，重新定义“人机协作”的边界，让未来触觉感知将不再是机器人的“附加功能”，而是其理解物理世界的基本语言。

可以预见，未来人形机器人与具身智能在多个场景价值的实现，都将依托于触觉数据平台构建的标准化的触觉感知体系、大规模多模态数据库和开放的训练生态。如果未来触觉交互基础设施能像视觉、语音技术一样，成为智能系统的标准配置，必将重塑全球人形机器人的市场价值。