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从预训练阶段将触觉内建于模型，实现视觉、触觉与动作的统一表征
Xspark AI（无界智航）近日完成新一轮融资。本轮由猎道投资、华山资本、元航资本、浦东创投、钧源资本、南山战新投、水木创投等机构共同参与，多维资本担任独家财务顾问，具体金额未披露；叠加今年 7 月宣布的近亿元天使轮，公司累计融资已达数亿元。与融资同步，团队正式发布自研原生触觉多模态模型 Spark-0。
我们此前关注过这家公司，Xspark AI 成立于 2025 年，总部在深圳，上海、北京设有研发中心。创始人兼 CEO 熊祺是前蔚来汽车自动驾驶核心高管，曾任蔚来感知交付团队负责人与大模型交付团队负责人，拥有百万级智能驾驶产品量产经验；联合创始人包括清华大学长聘副教授丁文伯——国内最早一批从事机器触觉研究的学者之一，以及香港大学 MMLab 博士生陈天行。7 月那轮由鼎晖 VGC、初心资本、SEE Fund 无限基金联合领投，深圳天使母基金、水木校友种子基金跟投，北洋海棠基金、特步家办等产业方加注。三轮下来，资方名单里清华系基金、地方国资与产业方都在。
具身大模型今天已经能看懂指令、识别物体，但一到插拔、装箱、扶正这类接触密集任务就频繁失败。原因不复杂：力度、形变、滑移很难从画面里看出来，接触一旦发生，机械手还会挡住视野。行业则长期困在三重瓶颈上——缺数据，高质量全手触觉数据稀缺、难以规模化；缺模型，触觉大多以外挂输入的形态拼在模型后端，没有真正参与模型对物理世界的理解；缺标尺，现有评测很少同时衡量通用操作能力与接触密集型控制能力。
Spark-0 的解法是从预训练阶段就把触觉内建进来，按官方介绍，这是一个视觉—触觉—语言—动作模型（VTLA），触觉在模型里承担双重角色：训练时是"老师"，全手触觉投影到图像上，引导视觉识别"接触发生在哪里"；运行时是"反馈"，压力变化实时进入动作专家，告诉模型"接触正在如何变化"。表征对齐、多模态融合与动作闭环在同一模型内打通，同一套权重既能仅靠视觉运行，也能接入触觉闭环控制。
数据底座叫 HumanTouch：团队自建 1000 小时全手触觉人类操作数据集，覆盖 100 多类任务、32 名操作者，每只手 360 个触点，与手部姿态、多视角视频同步采集；关键设计是人手与机械手共用同一套触觉接口，人在日常操作里积累的触觉经验可以直接转化为机器人的能力。评测标尺是 SparkArena，仿真 7 项纯视觉任务检验通用操作，真机 5 项接触密集任务检验触觉闭环。
数字最能说明问题。在 SparkArena 仿真、SparkArena 真机与跨本体 Ego Humanoid 三项基准上，Spark-0 全面超越 π0.5、GR00T 等 11 个主流模型。一项真机任务里，机器人双手把软鞋塞进鞋盒，过程中手部挡住大部分视野，Spark-0 靠压力反馈实时调整姿态和力度，成功率达到 80%，同任务最强对比模型为 30%；五项真机任务平均成功率 52%，是最强基线的 2.4 倍。更值得看的是消融实验：在视觉数据与算力不变的条件下，加入 HumanTouch 触觉预训练后，即便运行时完全不启用触觉、并切换到另一种机器人本体，成功率也从 52.5% 跃升到 71.7%。团队据此把触觉分成三段：1.0 是外挂传感器，2.0 是与视觉浅层融合，3.0 是从数据、表征到动作的全链路原生内建。
Spark-0 同时是其"可信物理智能中枢"的快脑，与慢脑 VLM、脊髓 VTA 协同：快脑从"看见"升级为"理解接触"，执行从开环升级为触觉闭环，传感器缺失时不误判、可降级，同一套权重能无缝切到纯视觉模式。这条链路的前置成果，是 2026 年 1 月发表于 Nature Sensors 并入选封面元素的多光谱触觉传感器 SuperTac，由丁文伯团队联合 Xspark AI 及多所国内外科研机构完成。
目前，公司已走通了触觉全栈路线，在传感器与数据采集、模型架构与训练、评测体系与真实部署四个环节均具备自主技术积累。下一步，Xspark AI 将继续扩大 HumanTouch 数据规模，推动 Spark-0 与世界模型深度融合，让机器人从“感知接触”走向“预判接触”，并将可信物理智能中枢应用至更多机器人本体和真实产线。
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