追踪 · 千觉机器人 Xense¶

📌 一句话：上海 千觉机器人（2024-05 成立）做视触觉全栈——传感器（Quark N1/W1、Elf 指尖）+ 穿戴式触觉数采（XTac UMI G1）+ 自研 VTLA 模型。创始人 马道林出身 MIT MCube Lab（Alberto Rodriguez），是 GelSlim 视触觉体系的直系血统，ICRA 2021 最佳会议论文奖得主。2026-07-16 发布 X-TouchMind V1（VTLA 触觉基座模型）与 TacVerse 1k（1000 小时视触觉数据集），WAIC 2026 展出。 ⚠️ 截至 2026-07-19 实测：X-TouchMind 权重与 TacVerse 数据集均未发布，两者目前只有通稿。详见 §4。 🎬 追踪：官网 · HF org · GitHub

1. 为什么值得跟¶

它的器件已经在多篇触觉×VLA 工作的实验台上——Xense 是卡片-TacForeSight（双指各一）、详读-OmniVTA（Quark N1 为主力传感器）、卡片-FTP-1（21 种传感器之一，跨未见传感器迁移实验）的实际硬件。也就是说，跟这家公司不是跟一个营销概念，而是跟我们已有证据链上的一个真实节点。

现在的变化是：它正从"卖器件的"变成"自己出模型的"。这个身份转换是否成立，是本卡的核心追踪对象。

2. 创始人与技术血统 ✅已核¶

马道林（Daolin Ma） — 创始人兼董事长，上海交大副教授、MPI Lab PI。（来源：本人 CV 原件）

北大力学本硕博 2005–2015，导师刘才山，方向接触力学/摩擦/多体动力学
MIT MCube Lab 博士后 2016–2021，PI = Alberto Rodriguez（GelSlim 源头实验室）
2021 回上海交大建实验室至今

⚠️ 易错：千觉不是卢策吾组孵化。卢策吾同为交大，对应的公司是穹彻智能（见追踪-Noematrix-穹彻智能）。两路独立检索均确认此点。

代表作 → 产品分层对应（这条链条罕见地齐整）：

论文	年	对应产品层
Extrinsic Contact Sensing with Relative-Motion Tracking（Ma, Dong, Rodriguez）ICRA 2021 最佳会议论文	2021	触觉表征——靠触觉反推物体与环境的外部接触
Dense Tactile Force Distribution using GelSlim + inverse FEM	2019	传感器硬件+力解算——Quark N1/W1"高分辨率三维力觉"直接前身
Maintaining Grasps within Slipping Bound by Monitoring Incipient Slip	2019	滑觉/初始滑移检测
Friction Variability in Planar Pushing Data（RA-L 3(4):3232-3239）	2018	数据采集偏置——与 XTac 数采主张同源

建司后近作：UniTac2Pose（2025-09，在手位姿估计，与北大 Hao Dong 组合作）、TouchGuide（2026-01，触觉引导视觉运动策略，Ma 为末位作者）。TouchGuide 用的 "TacUMI" 采集系统 🔶推断为 XTac UMI G1 的学术前身（摘要页未标单位，关联未确认 🟡）。

实验室—公司人员管道 ✅已核（MPI Lab 成员页 × 专利/论文署名交叉比对）：法定代表人刘琎为 MPI Lab 博士生兼 DPTG 一作；赵浩南（博士生）为 3 项专利发明人。

3. 「公司首篇论文信号」——已跨过，但只跨了半只脚 ✅已核¶

追无论文公司的关键信号是署名单位从原机构变成公司名。检索到 1 篇：

DPTG: Diffusion Policy with Tactile Feasibility Guidance，Frontiers in Robotics and AI，2026-06-10，DOI - 作者 Hongzhan Yu 单位署名 "Xense Robotics, Shanghai, China"；利益冲突声明："Author HY was employed by Xense Robotics"；资助方亦列 Xense。

成色要诚实标注：期刊而非 arXiv，公司只出现在单一作者身上 + 作为资助方，不是完整的公司署名论文。但方向说明问题——DPTG 做的是策略模型层（把触觉当物理可行性约束去引导 diffusion policy），佐证公司确实在从器件向策略端延伸。

另有一条产品—客户的一手技术关联：一篇终端装配论文（2025-10）明确写 "G1-WS sensor, independently developed by our laboratory"，并称该传感器已用于智元 AgiBot World Colosseo。

专利：Google Patents 按 assignee 精确检索得 6 条记录 / 4 个族，与产品线高度吻合，已走 PCT（有出海意图）。

公开号	标题	申请日	发明人
CN119354382A	手指形视触觉传感器、感知方法及灵巧手	2024-10-28	赵浩南、马道林
WO2026092376A1	手指形视触觉传感器（PCT，CN119354382 同族）	2025-10-27	赵浩南
CN121933169A	手指形视触觉传感器	2025-10-24	赵浩南
CN121515224A	工业机器人产品装配系统和方法	2024-08-12	李宇超
CN121515376A	3D打印手动凹形硅胶薄壳模具	2024-08-12	赵浩南

4. X-TouchMind V1 / TacVerse 1k —— 实测与通稿的差距 ⚠️¶

通稿口径（2026-07-16 发布，WAIC 2026 展出）：X-TouchMind V1 = "行业首个面向触觉智能的 VTLA 具身基座模型"，宣称零样本泛化，System 0/1/2 三层架构（System 0 = 接触后高频触觉/本体感反馈控制）；TacVerse 1k = 1000 小时视触觉数据集、40+ 真实场景、原生兼容 LeRobot/MCAP/HDF5/ROS2。

平台实测（2026-07-19 / 07-20 02:56 UTC）✅已核：

断言	实测
X-TouchMind 模型权重	0 个。`hf.co/api/models?author=Xense` → `[]`；ModelScope 检索 `TotalCount: 0`
X-TouchMind 技术报告/论文	未检索到（arXiv 全文检索命中 0）。任何来源未给出量化指标
模型代码	GitHub org 仅 2 仓：`xensesdk`（传感器 SDK）、`xense-ros`（驱动）
TacVerse 数据集	HF / ModelScope 均无此条目
"1000 小时"口径	🟡 仅厂商自述，无数据集卡（数据集不存在则无 card）。小时怎么算、任务数、传感器型号，任何来源均未披露
开放时间	未来承诺：首批 100 小时 2026-07-30 开放申请，1000 小时 8 月起分批
第三方评测/复现	未检索到。所有中文报道可回溯到同一份通稿，无独立信源

但 HF 上确有真东西（这是更值得看的部分）✅已核，逐个拉 meta/info.json 核过：

38 个公开数据集，非门控、apache-2.0、真 LeRobot codebase_version: v3.0 / 30fps
合计约 154 小时 / 2663 episodes，但含大量内部重传重复（_merged / _merged_fixed 链条），去重后显著更低。比宣称的 1000 小时低两个数量级。
触觉编码为 400×700 视频流（observation.images.left_tactile_0/1 等）——是原始视触觉图像，不是力场/法向力
本体真实：bi_flexiv_rizon4_rt、bi_dobot_nova5_dh、bi_taccap_gripper
内容是产业客户试点，非策展 benchmark：欧莱雅退货分拣、New Balance/回力鞋垫装配、得物验包、耳机盒插装、试管操作
每仓 total_tasks = 1，与"40+ 场景"口径存在张力（🔶推断：40+ 指未发布的 TacVerse）
最大单仓 newbalance_shoe_insole_retrieval_and_packing_0611 = 4,967,405 frames / 30fps ≈ 46.0 小时 / 298 episodes ≈ 9.3 分钟/episode。对鞋垫装包任务偏长，🔶推断可能把空闲/遥操作开销计入时长——这正是"1000 小时"口径值得追问的地方

⚠️⚠️ 重名排雷：arXiv 上另有一篇同名 TacVerse — arXiv:2606.25877 "TacVerse: A Multi-Sensor Dataset and Benchmark for Cross-Sensor Vision-Based Tactile Perception"（Lan Wei … Dandan Zhang，2026-06-24，106,800 张触觉图、7 种 VBTS）。与千觉完全无关，作者中无 Xense。切勿引作千觉的技术报告。

⚠️ 另一处排雷：搜索引擎会错误地把卡片-TacForeSight（arXiv:2606.11184）关联到 Xense。核对作者名单，Xense 不在其中——它只是该工作使用的传感器。

5. 横向对照：五家触觉玩家的开源现状（2026-07-19 实测）¶

	模型权重	数据集	档
Meta (DIGIT/Sparsh)	开放且量大（`facebook/sparsh-*` 9 个权重 + 2 个 forcefield decoder）	开放，5 个	✅
千觉 Xense	无（0 模型）	38 个 LeRobot 作业集 ~154h（含重复）；TacVerse 未发布	✅
帕西尼 PaXini	有但专有（非商用免费、商用收费）	仅 1 个样例集；全量申请制门控	✅
戴盟 Daimon	无（GitHub 仅文档无代码）	HF org 存在但空（0/0）；数据在 ModelScope	✅
Sharpa	未检索到（不代表没有）	未检索到（不代表没有）	🟡

一个清楚的策略图谱：帕西尼开源管线、关数据；戴盟开源数据、关代码——两家正好相反。千觉目前两样都关。Meta 遥遥领先且差距很大。

⚠️ 计数陷阱：戴盟在 ModelScope 的下载量是文件级计数，与 HuggingFace 的下载量不可比。跨平台比较下载量会得出数百倍的虚假差距。

千觉可辩护的新意是什么（🔶推断）：不是模型（未发布、无 benchmark），也不是开放度（远逊 Meta）。而是——它公开的是真实产业客户遥操作数据、带触觉流、原生 LeRobot 格式。Meta 的 Sparsh 数据集多为实验室/benchmark 规模的探针数据，不是接触密集的产线任务演示。这是实打实的差异化。

6. 与我们已有证据的张力 ⭐¶

通稿的核心论点是"触觉必须原生自闭环，异构拼凑的触觉数据硬接进视觉模型，上限一开始就被锁死、甚至污染模型原有能力"。

卡片-FTP-1 给的是相反方向的证据：大规模异构触觉预训练（26 数据源、21 种传感器），能把触觉技能迁移到预训练没见过的传感器（实验里正好包括 Xense），成功率 +31.6%；且 NTP-1 消融证明涨点来自可迁移触觉知识而非数据分布。

两者不可能都对。"原生自闭环 vs 异构大规模"是这条线上真正待判的路线分叉，而不是通稿里"原生 vs 后补"那个厂商自定义的二分。

7. 融资 🔶（媒体源，非工商/披露原件）¶

轮次	时间	金额	投资方
天使轮	2024-10	数千万元	高瓴创投领投，璞跃中国、交大菡源跟投
天使+	2025-05	数千万元	元禾原点、戈壁创投、小苗朗程、智元机器人
Pre-A	2025-10	亿元级	孚腾资本领投，理想汽车（战略）、彬复、科实；老股东加注
新一轮	2026-07-14	亿元	领投方未具名（稿件只写"顶级具身智能产业方"）+ 吉德电器，天季资本

⚠️ 两路检索对最后两轮的轮次命名有冲突（一路记 2025-10 为 Pre-A、2026-07 为新一轮；另一路把 2026-07 记为 Pre-A）。以工商/一手披露为准，此处存疑。 🔶 2026-07 领投方匿名：前轮已有智元、理想两家产业方，匿名的"顶级具身智能产业方"可能是不便披露的整机/车企产业资本——无一手源，不当结论。

资金用途官方口径：三色光高精度视触觉传感器产业化 / 视触觉数采设备与大规模触觉数据集落地 / 原生支持触觉的物理智能模型。

8. 缺口与盯更¶

未检索到（不代表没有）：除马道林外的具名联合创始人/CTO；马道林稳定 Google Scholar ID；ICRA 2026 有无录用论文；"300+ 客户"（🟡 公司自述）。

盯更出口： - Hongzhan Yu — 目前唯一挂公司单位发论文者 - 刘琎 — 法定代表人兼 DPTG 一作 - GitHub org 出现第三个仓 / HF 出现首个 model 条目 = 身份转换坐实的信号

🗓 复查时点：2026-07-30。首批 100 小时承诺开放之日，也是 X-TouchMind / TacVerse 这批断言从不可证伪变为可证伪的时点。届时未见条目，则"发布"一词的成色需重新定性。

来源¶

官网 https://www.xenserobotics.com/ · about · 马道林 CV · MPI Lab · DPTG 论文 · 终端装配论文 · UniTac2Pose · TouchGuide · CN119354382A · HF API datasets?author=Xense（2026-07-19 实测） · Pre-A 报道 · 2026-07 融资报道