近日，新智具身联合复旦大学可信具身智能研究院正式发布N₀系列技术报告，依托累计超3万小时的海量触觉交互数据，系统性补齐长期困扰具身智能产业的“手感缺失”难题，为机器人精细化物理交互、复杂场景作业落地筑牢底层技术底座。本次成套技术成果集中亮相，涵盖标准化触觉数据集、创新触觉模型算法与完整技术体系，标志着国内具身智能研究从视觉感知单维突破，迈入视觉、触觉融合的全维度物理智能新阶段。

长期以来，行业多数具身智能模型高度依赖视觉感知，能够实现环境识别、路径规划与基础动作执行，却普遍缺失人类级别的触觉感知能力。机器人无法精准感知接触力度、物体形变、材质差异与贴合状态，面对精密装配、柔性物品操作、细微插拔调整等精细化任务极易失误，这也是多数智能机器人“看得懂、做不准”的核心症结。与此同时，行业触觉数据存在明显短板，各类传感器数据格式杂乱、标准不一，如同互不兼容的“技术方言”，难以融合训练，高质量、长时序、全场景的触觉交互数据极为稀缺，严重制约具身智能进阶迭代。

本次N₀系列技术成果，核心突破便是搭建标准化、高保真的触觉数据体系。团队自研InTac系列高分辨率视触觉传感器，每平方厘米搭载约4万个感知点，可精准捕捉接触形变、受力分布与细微触感变化。依托千平方米专业触觉数据采集工厂，联合90名专业操作员、适配6类主流机器人本体，完成海量实操采集，最终沉淀超3万小时视觉触觉交互数据，拆解形成140万条精细化操作片段、33亿时间步数据，配套80亿帧RGB视觉画面与百亿级触觉图像，覆盖450余项家居、工业全场景长程实操任务。

针对行业触觉数据不统一、难复用的痛点，团队打造NeoData开源数据集，实现触觉数据“语言统一”，构建行业通用的触觉数据基础规范。在此之上，报告推出两大核心创新模型，形成完整技术闭环。其中N0-VTLA模型可依托触觉数据预判未来接触反馈，大幅提升板卡插拔、精密对接等精细任务成功率；N0-TWAM模型则将触觉感知深度融入世界模型，让机器人具备“预判手感、想象触感”的能力，真正模拟人类作业的触感判断与动态调整逻辑。

相较于传统单一视觉驱动的具身方案，这套视触觉融合技术体系实现质的升级。传统机器人作业依赖固定程序与视觉定位，接触物体后无法动态微调力度与姿态，极易出现夹损、滑脱、对位偏差等问题。而搭载N₀系列技术的机器人，可像人类一样通过触感感知物体软硬、松紧、贴合程度，自主调整作业力度与动作轨迹，完美适配车灯装配、轨交接线、柔性物料处理、精密零部件组装等高精度工业场景，同时适配家庭柔性物品整理、精细操作等民用场景。

值得关注的是，本次新智具身与复旦大学团队将全套数据、模型与技术报告开源开放，为行业提供可复用、可迭代、可落地的触觉技术底座。过往国内具身智能研发多聚焦视觉大模型迭代，触觉感知成为明显短板，开源成果的落地将大幅降低中小企业与科研机构的研发门槛，推动全行业视触觉融合技术快速普及，打破海外技术壁垒。

业内分析指出，具身智能的终极核心是适配真实物理世界，单纯视觉智能无法支撑机器人规模化落地。新智具身联合复旦的本次突破，用三万小时真实实操数据补齐了机器人“手感”短板，构建起标准化触觉数据生态与模型体系。未来随着触觉感知技术持续迭代、数据规模不断扩容，具身机器人将彻底摆脱粗放作业局限，全面适配工业精密制造、民生服务、特种作业等高价值场景，加速推动国内具身智能产业从技术演示走向规模化商用落地。