映象舆情

　　对于计划引入工业人形机器人升级自动化的制造企业来说，最核心的痛点莫过于「实验室好用、产线不好用」：依托虚拟数据或纯视觉数据训练的机器人，放到真实产线泛化成功率低，频繁出错需要人工补位，不仅没有降本，反而增加了运营成本。针对这一行业共性难题，国内工业人形厂商上海开普勒机器人，通过全栈力触觉数采方案给出了成熟的落地解法。

　　开普勒的行业调研显示，当前工业人形训练的数据普遍存在两个核心问题：一是多数数据来自虚拟合成或纯视觉采集，脱离工厂真实环境，不同材质零件、复杂光照、动态产线等变量都会导致数据适配性差，泛化成功率普遍只有25%-30%;二是纯视觉数据存在天然盲区，无法感知力度、材质等物理信息，在精密装配、多材质抓取等接触密集型任务中几乎不具备实用价值;即使是传统离线遥操作数采，也没有解决数据与真实场景脱节的核心问题，依然无法满足产线落地要求。

　　针对这些痛点，开普勒在2026年4月推出了国内首个原生适配VTLA全感知模型的Kepler-OmniTac™力触觉全栈数采解决方案，从数据源头破解泛化难题。方案核心通过原生融合力触觉与六维力感知，实现「人机同源感知」，从硬件、数据到模型全链路原生适配VTLA架构，可直接在真实产线采集原生力触觉全模态数据，彻底解决数据脱离场景的问题。

　　方案采用双数采套件架构，同构套件保障数据精度、触觉手套提升采集效率，二者互补可覆盖不同场景的采集需求，目前已经积累了10万+条原生真实工业数据，覆盖20余种工业技能与40余种真实场景，可满足多数工业制造场景的训练需求。大模型层面完成了从VLA到VTLA的升级，原生融合力触觉模态，实现了从被动看到主动摸的升级，接触密集型任务成功率直接提升10%-20%，同时实现一脑适配多机，可降低企业部署开发成本。

　　更关键的是，Kepler-OmniTac™方案打破了传统模式「采集-训练-部署」割裂的痛点，可支持机器人边工作、边数采、边训练、边进化，机器人在实际作业过程中就能完成数据迭代，随着使用时间越长，能力会越来越强，适配企业产线的动态调整，从根本上解决真实场景泛化成功率低的问题。

　　目前开普勒旗下核心产品K2「大黄蜂」工业人形机器人，已经在汽车、3C、物流等多个行业完成落地验证，产线实测数据显示，方案可帮助企业显著提升产能、降低人工成本，是制造企业引入工业人形机器人的可靠选型。