近日，我国机器人领域迎来一项里程碑式布局——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在湖北正式成立。该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及湖北人形机器人产业联盟三方联合共建，旨在破解触觉数据碎片化难题，填补国内真人触觉对齐数据空白，为人形机器人产业构建核心感知基座。
触觉技术为何成为人形机器人发展的关键？全球科技企业正密集布局这一领域。特斯拉近期被曝光的Optimus 3原型机，曾展示“接网球”等依赖实时触觉反馈的动作，引发外界对其电子皮肤触觉体系的猜测。业内人士指出，触觉是人类感知系统的核心组成部分，能够提供物体位置、表面属性等关键信息，而人形机器人通过整合视觉、触觉、力觉等多模态数据，可实现跨场景迁移能力，这是其向更高阶智能演进的重要方向。市场数据进一步印证了这一趋势：据Precedence Research预测，2034年全球柔性触觉传感器市场规模将达310.6亿美元，触觉技术已成为未来增量市场的战略高地。
然而，触觉数据采集与训练平台的建设面临多重挑战。与传统视觉或语音数据不同，触觉需同步捕获压力、振动、温度等多维物理信号，对传感器精度、响应速度和集成度提出极高要求。目前，兼具高分辨率、低延迟、柔性和多模态感知的触觉传感器仍处于实验室阶段，成本高昂且稳定性不足。更棘手的是“人机对齐数据”的获取——需志愿者佩戴设备重复操作以记录精细触觉反馈，但数据易受个体差异和环境噪声干扰。触觉信号标注缺乏统一标准，如何将“湿润度”“柔软度”等主观感知转化为机器可理解的标签，需融合材料学、心理学和工程学知识，人工标注成本高且一致性难保证。
湖北触觉训练中心的创新实践为行业提供了解决方案。该中心构建了“1+10+1000+N”触觉感知平台体系，涵盖1套具身触觉感知架构、10+关键场景、1000+种通用物品及N类现实应用。通过规模化触觉动作捕捉手套，中心率先实现“感知-理解-预测-应用”闭环认知能力，填补国内真人触觉对齐数据空白，显著提升VTLA模型训练泛化性能。这一突破将推动人形机器人从“执行指令”向“理解意图”演进，例如在工业场景中，机器人可通过触觉感知自适应调整抓取力度，完成精密装配；在康养领域，养老护理机器人能通过触觉交互监测老人生理指标，提供力度适宜的护理服务。
数据共享与生态构建是该中心的另一大亮点。当前，各企业和研究机构将触觉数据视为核心资产，导致“数据孤岛”现象严重，后发企业需重复采购设备采集数据。触觉训练中心旨在打破这一困局，通过提供数据共享、模型训练、应用开发一站式服务，吸引全球顶尖高校、研究机构和创新企业共建生态。中心已整合三方资源：华威科负责触觉技术和体系开发，创新中心聚焦科研资源汇聚与场景验证，产业联盟推动生态链整合。未来，中心将开放开发者平台，构建“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。
在工业制造场景中，触觉智能已展现出变革性潜力。具备触觉感知的机器人可识别不同材质零件，完成精密装配；在设备检测中，通过“触摸”判断异常振动或表面损伤，实现预测性维护。家庭服务领域同样因触觉交互而升级：服务机器人能感知衣物材质、水果成熟度，完成切菜、做饭等复杂家务；零售场景中，消费者可远程感知商品质地，提升线上购物体验。这些应用背后，是触觉训练中心构建的1000+种真实物体触觉数据库，它为各厂商的AI训练提供了丰富样本，支撑机器人实现精细操作与环境交互。
触觉训练中心的成立，标志着中国在人形机器人触觉感知领域迈出关键一步。其系统化、开放化、可持续的发展体系，不仅服务于人形机器人产业，更将赋能智能制造、康养服务、零售体验等多个领域。随着触觉交互基础设施的完善，未来机器人对物理世界的理解将不再依赖视觉或语音的“翻译”，而是通过触觉这一“基本语言”直接感知，重新定义人机协作的边界。
