【ZiDongHua 之“品牌自定位”标注关键词：千觉 物理智能 RoboDojo 数据生态 具身智能   】
　　
　　

千觉助力Simate通用物理快系统登顶RoboDojo榜单，以高质量数据生态支持Physical RSI 路线研发

　　
　　近日，具身智能评测榜单 RoboDojo 最新一期排名公布， Simate（硅基伙伴）公布的通用物理快系统 Simate-beta 以 33.95 分位列第一，SR 达 27.96%，并在 Long-Horizon、Memory、Precision 等维度展现出综合能力。
　　
　　
　　
　　千觉依托具身数据采集领域的长期积累，通过“采集设备-数采工具链-采集规范-数据处理管线-模型闭环验证”的体系，实现多模态数据的采集与融合，以更强的物理一致性规范数据质量，提供更全面的任务理解，为 Simate 的模型学习与迭代提供重要的基础设施支撑。
　　
　　在 Simate 的公开演示中，机器人完成了回形针、长尾夹等微小物件的抓取与收纳，更是千觉机器人在精细交互领域的能力展现。
　　
　　
　　
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　　Xense
　　
　　Robotics
　　
　　从缺规模到缺质量：物理智能面临的数据质量挑战
　　
　　近两年，具身智能数据的规模快速扩张：采集方式不断更新、开源数据集不断涌现。但新的瓶颈随之出现——数据在增长，模型精细交互能力却没有同比例提升。高质量数据的稀缺则成为模型能力提升最需突破的一环。
　　
　　质量的第一层，是信息完整性
　　
　　一次真实的机器人操作，远不止最终的成功或失败：物体状态如何变化、机器人采取了怎样的动作、运动轨迹如何演进、操作过程中发生了哪些接触与环境变化——这些过程信息，才是模型理解真实操作所必需的。而其中大量信息发生在接触层面：很多精细操作，眼睛看不出差别，但手能感觉到。接触状态、力度变化与微小调整，是纯视觉记录难以完整覆盖的信息。
　　
　　质量的第二层，是一致性
　　
　　视觉、触觉、位姿与动作来自不同传感器，频率与坐标系各不相同；只有做到时间同步、空间对齐、质量可控，多模态数据才是模型可直接使用的"同一事件"，否则只是一堆需要高昂后处理成本的原始素材。
　　
　　数据供给的质量与效率，正在定义物理智能模型的迭代速度。这正是千觉构建数据采集体系的出发点。
　　
　
　　
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　　Xense
　　
　　Robotics
　　
　　TacVerse所代表的，是一套真正能被模型理解的数据规范
　　
　　围绕"采集真实操作、采集完整操作"，千觉构建起了一套高质量多模态数据规范。
　　
　　这套规范首先体现在时空一致性上：双目视觉、头部位姿、双手位姿与触觉信息纳入同一采集链路，将"看到什么、头部如何运动、双手如何操作、接触反馈如何变化"融合匹配，完整还原真实任务过程，建立更强的时空关联。
　　
　　其次体现在"采集即检核"：采集人员可在 Pad 端同步查看视觉、触觉、头部与手部位姿等完整信息，及时发现动作偏差、信息缺失与任务执行异常；过程回放功能支持关键节点复查与非现场质量审核——质检贯穿采集全程，而不是依赖采集后的清洗。
　　
　　第三体现在可用性：TacVerse 已开源的数据部分，覆盖办公室、家居、工作台三大真实场景族、120 余项任务，聚焦插接、扣合、紧固、装配、整理及易形变物体处理等接触密集型任务；采用 LeRobot v3.0 标准格式，可直接加载使用；手持式采集方式不绑定特定机械臂，便于开展跨平台机器人学习与多模态研究。
　　
　　完整的过程信息、严格的时空一致性、标准化的格式——这是能被模型真正理解的数据规范，也是千觉为具身模型的研究、训练与评测持续沉淀的真实世界样本。
　　
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　　高精度数采硬件与传感器矩阵，是模型理解交互的核心输入源
　　
　　高精度的感知与信息输入，是机器人学习交互能力的重要来源。亮相此次Simate演示的 XTac UMI G1 数采夹爪，是千觉数据采集体系的采集终端之一；它的背后，是一套完整的传感器与数据采集产品矩阵。
　　
　　基于三色光视触觉技术的高精度感知
　　
　　通过多色光场对柔性接触界面的微小形变进行重建，将每一次物理接触转化为形貌、纹理、受力等多维触觉信息，在有限尺寸内实现更丰富、更精细的感知，为模型提供更丰富、更连续的真实交互数据，提升机器人对复杂接触状态的理解能力。
　　
　　TacSens传感器家族
　　
　　在传感器层面，千觉已形成覆盖平面、曲面、指尖等不同形态的传感器产品矩阵，以及面向数据采集设备构型的传感器，并持续提升传感器在精度、一致性、耐用性等方面的综合性能。
　　
　　XTac数采设备体系
　　
　　以XTac UMI G1为代表的穿戴式数据采集产品，面向研究与落地场景承接真实操作数据的采集。
　　
　　在硬件之上，千觉构建了"触觉传感 → 数据采集 → 数据集 → 触觉仿真 → 触觉模型"的完整能力链路：真实场景采集的数据，经仿真与训练迭代触觉模型，进化后的模型又反哺更高效的数据采集，形成持续运转的数据飞轮。
　　
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　　触觉感知，完成4D 物理感知的“一致性闭环”
　　
　　在 Simate 公开的技术框架中，4D 物理感知被置于核心位置：模型需要理解的不只是静态的空间结构，还有随时间变化的物理世界——深度、几何、运动、遮挡与接触关系，都要最终服务于行动。
　　
　　其中，"接触关系"是视觉最难直接回答、却对操作至关重要的维度。触觉传感，正是直接测量接触的传感模态，与 4D 物理感知框架在物理层面形成天然对应，为理解"是否接触、接触多紧、是否滑动"提供其他传感方式难以获得的直接信息。
 
　　此次联合参与研发工作，是千觉数据采集体系在真实机器人操作场景中的一次公开验证；随着双方合作的深入，触觉感知与数据能力在 4D 物理感知框架中的价值，值得更多期待。
　　
　　写在最后
　　
　　具身智能的进化速度，最终会被数据供给的质量与效率所定义。能够参与到 Simate 的模型构建过程中，对千觉而言，也是对构建高质量具身数据生态路线的一次正向反馈。
　　
　　未来，千觉将持续打磨传感器、采集终端与数据链路的每一环，与 Simate 等伙伴一起，推动具身智能从"看得见"走向"摸得着、做得稳"，为下一代具身智能的研发、训练与真实应用提供更坚实的物理世界信息基础。