机器人看准了插座，插头却总在边缘打滑；抓住塑料瓶，又可能一用力就捏瘪。摄像头能判断位置，却不知道是否真正接触、夹得多紧。NeoteAI与复旦大学可信具身智能研究院发布N0系列，试图补上这种“手感”：触觉数据记录压力、滑移和接触位置，让机器人不只看见物体，也能判断手上正在发生什么。
据量子位报道，其NeoData数据集包含超过3万小时视觉—触觉操作数据，约140万段操作、450项真实长程任务，由90名操作员使用6种机器人采集；目前已开放其中5000小时。团队还提出NeoForce，把不同传感器的数据转换成较统一的触觉表示，并配套N0-VTLA与N0-TWAM两条模型路线：前者预测未来50步的触觉变化，后者同时推演视频、触觉和动作。数据、模型和项目开放，给长期缺少大规模训练材料的具身智能提供了新底座；但其实际复用价值，仍要看许可证、数据质量和硬件兼容性。