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        億元A++輪落地,開普勒推出國內首個力觸VTLA數采方案

        2026-04-09 13:08 6047

        頭部雙幣基金賽富投資、上市公司諾力股份、民爆光電共同加持,強強賦能,人形機器人進入"全感知智能時代"

        上海2026年4月9日 /美通社/ -- 近日,開普勒機器人正式宣布完成億元級 A++ 輪融資。本輪融資由賽富投資基金領投,諾力智能裝備股份有限公司(603611)、深圳民爆光電股份有限公司(301362)戰略入股。依托本次產業資本與頭部投資機構的雙重支持,開普勒正式官宣戰略重心深度升級:全面聚焦具身智能大腦建設與力觸覺數據采集核心賽道,同時,公司即將重磅發布國內首個原生適配 VTLA 全感知模型的力觸覺全棧數采解決方案,以工業垂類縱向泛化的核心路徑,用真實場景數據突破行業智能瓶頸,推動工業級人形機器人從硬件落地走向全感知智能進化新階段。


        開普勒CEO宋華表示,公司正加速向"智能大腦"升級,強化數據與模型能力,持續提升機器人在復雜工業場景中的落地效率與作業精度。

        開普勒 CFO 譚崢嶸表示,本次融資引入的資本與產業股東資源,將為公司技術研發、場景落地與商業化拓展提供堅實支撐。公司將聚焦 VTLA 力觸覺數采核心賽道,持續投入技術迭代與數據基建建設,構建差異化競爭優勢,為股東與產業鏈創造長期價值。

        一、邁向數據核心賽道

        開普勒深耕工業級人形機器人領域,聚焦工業級人形機器人全棧研發,在行星滾柱絲杠執行器、高功率密度驅動、整機動力學控制等核心環節建立起深厚技術壁壘,旗下機器人產品已在工業制造、物流作業、高空作業等真實場景完成穩定驗證與落地應用。

        隨著具身智能行業發展進入深水區,行業核心瓶頸已從硬件性能轉向物理交互數據稀缺、力觸覺感知缺失、模型泛化能力薄弱,數據與模型成為機器人智能升級的核心關鍵。

        基于對行業趨勢的精準判斷,開普勒以機器人硬件研發制造為基礎,拓展 "具身智能大腦 + 力觸覺全棧數據采集" 實現雙輪驅動,放棄行業內 "廣而淺" 的橫向泛化數采模式,聚焦工業垂類縱向泛化核心賽道,用海量高保真工業真實物理交互數據訓練 VTLA 全感知模型,讓機器人真正實現 "會摸、會懂、會做",升級為具備真實物理世界感知與決策的工業智能體。


        二、讓機器人不止看見世界,更能觸摸真實

        作為本次戰略轉型的核心技術成果,開普勒推出國內首個原生適配 VTLA 全感知模型的力觸覺全棧數采解決方案,這是我們錨定工業縱向泛化、破解行業數據痛點的核心突破。


         

        • 補齊機器人缺失的"交互能力"

        方案由全國首個原生全感知力觸數采系統與 KEPLER VTLA 全感知模型兩大核心組成,打造軟硬一體、采訓融合的完整數采體系,讓機器人智能不止于視覺,更擁有真實可感知的物理交互能力。

        其核心突破點,在于以力反饋外骨骼和觸覺反饋手套為核心的數據采集技術,結合大模型多模態融合,構建一套真正意義上的全感知智能機器人體系,補齊機器人長期缺失的 "交互能力"。

        不止能看見,更懂推拉擰

        傳統以視覺為主的數據體系,只能讓模型學會 "看見",告訴機器人「東西在哪兒、長得什么樣」。可一旦進入真實操作,大量關鍵信息本就 "看不見":是否接觸、接觸穩定性、力度是否合適,都無法僅憑視覺判斷。尤其在遮擋、反光、柔性物體或復雜裝配場景下,單靠視覺很難把動作做穩、做準。

        普通觸覺數采方案雖能小幅彌補短板,但僅靠單一指尖點陣壓力數據,只測法向 / 局部正壓力,缺少剪切、扭轉、力矩等信息,依舊無法區分 "壓、推、擰" 等精細動作。而開普勒以觸覺 + 六維力為核心的多模態數據,直接補齊這一關鍵感知維度,讓模型學到更貼近真實世界的交互規律。

        觸覺與力反饋全程貫穿接觸過程,持續輸出壓力、摩擦、受力方向等關鍵信息,支撐更接近人類的精細操作與復雜交互。人類操作員可依據實時觸覺數據調整動作,讓機器人實現一邊執行、一邊修正,邊操作邊感受的實時自適應能力,真正達成接觸級智能。


         

        • 模仿學習 2.0:復制動作理解交互

        得益于此,在插拔、裝配這類接觸密集型任務中,作業效果迎來質的提升,模仿學習也從簡單復制動作,升級為理解操作本身,邁入模仿學習 2.0 時代。對比數據直觀可見:純視覺模仿學習在中等難度任務成功率僅 50%–60%,融入力觸覺數據后,系統任務成功率提升至近86%;工業裝配場景失敗率從 33% 降至 20% 以下。

        目前,該解決方案已在汽車、3C、智能物流等行業真實工廠完成 POC 驗證,在精密裝配、多材質抓取等典型任務中,表現遠超傳統 VLA 模型。在某汽車工廠精密裝配產線,已連續完成1000 次裝配操作,成功率達98%,產線整體產能直接提升30%。

        整體來看,這套原生適配 VTLA 全感知模型的力觸覺全棧數采解決方案,帶來的不只是性能躍升,更是機器人參與物理世界方式的重構。從「只會看」到「可以觸」,再到「真正理解接觸與交互」,這一步跨越,正是具身智能從實驗室走向產業落地的核心關鍵。


        三、資本賦能,打造工業具身智能數據核心引擎

        開普勒自成立以來,已引入多家智能制造領域頭部企業作為戰略股東,在伺服驅動、力傳感器、精密結構、工業制造等環節形成了難以復制的硬件壁壘,完成了核心技術與產業資源的初步積累,為機器人技術研發與落地奠定了堅實基礎。

        本次賽富投資基金、諾力智能、民爆光電的加入,實現資本 + 產業 + 技術 + 場景全鏈條生態壁壘的跨越,完美適配工業縱向數采的核心戰略:產業股東持續為開普勒提供技術與制造層面的支撐,繼續在核心零部件、精密制造、可靠性設計等方面深度賦能,保證開普勒機器人硬件性能適配工業復雜場景,為真實數采提供穩定的硬件載體。市場化基金為開普勒提供行業生態資源整合能力,護航戰略穩定推進。

        本輪億元級融資資金,將全部聚焦三大核心方向,持續深化工業縱向數采戰略:

        1. 持續迭代 VTLA 力觸覺數采方案,優化工業垂類數據采集效率與模型原生適配性,強化縱向泛化能力;
        2. 搭建全球化工業真實數采網絡,構建千萬級高質量工業物理交互數據集,以真實數據筑牢模型能力上限;
        3. 推進工業數采解決方案商業化開放,向行業輸出工業垂類數據能力與模型能力,攜手產業鏈伙伴共建具身智能工業生態。

        未來,開普勒將始終堅守工業縱向泛化路徑,以真實場景數據為核心引擎,深耕工業級人形機器人與具身智能領域,推動機器人從 "硬件可用" 向 "智能好用" 跨越,致力于成為全球領先的工業具身智能數據服務商,用硬核數據技術為中國制造業智能化升級注入新質生產力。

        消息來源:開普勒機器人
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