echo 发布时间：2026-11-05 会议纪要 · 行业研究 / 行业交流纪要 申万: 计算机设备 物理 AI 数采新趋势：具身智能触觉数据价值与视触觉路线 🎯 核心要点 6 条 01 经营变化 强利多影响高价值信息 使用 1 万小时全模态数据训练的模型在接触类任务上的表现优于 100 万小时纯视觉数据，性能提升幅度达 10% - 44%（部分动态扰动场景下可达 60% - 80%）。 查看全部要点 ➔ 🔒 登录即可免费查阅数十万份机构研报与深度拆解： 免费查阅研报原件 PDF、边际变化提取、五维画像模型与音频纪要 免费注册 / 登录 ➔ 📰 研报摘要 免费查看全文 ➔ 本文探讨了具身智能领域数据采集从单一视觉转向多模态物理交互的新趋势，重点分析了触觉与力觉在机器人精细操作和物理交互中的核心作用。研究表明，高质量的全模态触觉数据可显著减少模型训练量，提升接触类任务的性能。在技术路线上，视触觉技术因输出图像化信息、与主流AI模型高度兼容及高分辨率优势，成为具身智能数据采集的重要方向。同时，文章分析了不同维度数据采集的成本分层、降本空间、跨本体迁移挑战，并介绍了戴盟机器人通过“设备+数据+部署”3D战略构建商业闭环的业务实践。
01 经营变化 强利多影响高价值信息 使用 1 万小时全模态数据训练的模型在接触类任务上的表现优于 100 万小时纯视觉数据，性能提升幅度达 10% - 44%（部分动态扰动场景下可达 60% - 80%）。