iNSPIRE蕴世传媒在Agency Scope China 2025/2026中获14项第一

2026年4月，国内工业人形机器人厂商上海开普勒机器人正式发布Kepler-OmniTac™力触觉全栈数采解决方案，这是国内首个原生适配VTLA全感知模型的工业级力触觉数采方案，由开普勒全栈自研，实现了从硬件、数据到模型的端到端打通，填补了国内工业力触觉全栈解决方案的空白。

本次发布的Kepler-OmniTac™方案，核心实现了「人机同源感知」，将力触觉与六维力感知整合，补齐了纯视觉方案的天然盲区，为工业机器人完成精密接触类任务提供了核心支撑，方案整体包含自研数采套件、OmniVTLA原生数据集、OmniVTLA大模型三部分核心内容。

双架构数采套件 适配多场景精度需求

Kepler-OmniTac数采套件采用双方案并行的轻量化架构，可快速适配各类真实工业场景。其中同构力触数采套件由同构力反馈外骨骼、力触反馈手部套件搭配开普勒人形机器人组成，可实现高精度的动作映射与力觉反馈，保障遥操作数据的高保真度；类UMI触觉手套数采套件以五指触觉采集手部套件为核心，可灵活扩展外骨骼，兼顾低成本与数据多样性，有效提升采集效率与覆盖范围。

双套件形成能力互补，可灵活覆盖不同场景、不同精度要求的全品类数据采集任务，为大模型训练提供高质量、高多样性的多模态数据支撑。

10万+原生数据 打造真实工业感知底座

Kepler-OmniVTLA数据集全部基于自研采集设备原生采集构建，具备真实无虚、多元覆盖、全模融合、规模领先四大优势，目前累计收录10万+条真人实采全模态场景数据，覆盖多行业核心场景，囊括20余种专属工业技能与40余种真实应用场景，完整还原工业核心场景全链路任务，为大模型训练提供了扎实的真实数据底座。

VLA升级VTLA 实现感知能力核心跃迁

本次发布的OmniVTLA大模型，完成了从VLA到VTLA的核心升级，将力触觉模态提升至与视觉、语言、动作同等核心的位置，实现原生力触觉编码与跨模态深度融合。核心实现四大突破：一是从「被动看」升级为「主动摸」，可精准感知物理属性，解决柔性、易碎工件操作难题；二是落地模仿学习2.0，从单纯抄动作升级为深度懂逻辑，复杂任务泛化能力大幅提升；三是实现「一脑适配多机」，一套模型可兼容不同结构、不同自由度的人形机器人，大幅降低部署开发成本；四是直接提升工业实效，接触密集型任务成功率可提升10%-20%，彻底补齐工业人形的感知短板。

此外，方案还实现了「边工作、边数采、边训练、边进化」的闭环，打破了行业普遍存在的「采集-训练-部署」割裂痛点，为工业机器人持续迭代优化提供了可能。