在今年的英伟达GTC展会上，英伟达带来了Isaac Teleop。Isaac Teleop是一个跨模拟和现实世界系统的远程操作和数据收集的统一框架，标准化了人类输入如何转化为机器人动作。全新版本的Isaac Teleop在机器人领域带来了更广泛应用。随着该领域向具身智能和通用机器人政策发展，瓶颈不再仅仅是模型架构，而是高质量人类演示数据方向转变。NVIDIA的Isaac生态系统一直在不断发展，其提

将视觉-语言-行动(VLA)策略扩展到具有高自由度灵巧手的双手机器人是一项艰难的挑战。ByteDexter V2灵巧手每只手有21个自由度，该方案创造了一个传统遥操作方法难以企及的56自由度双手系统。字节跳动Seed的研究人员在GR-Dexter技术报告中指出，当每个末端执行器都是需要精确、协调控制的多指拟人手时，难度会大大增加。为了让VLA的操作在该规模上取得成功，研究人员需要捕捉复杂的手与物体

传统手术培训长期面临“实操风险高、场景复刻难”的痛点——人体模型缺乏触觉反馈，真人操作易致组织损伤，而虚拟现实（VR）技术虽能构建三维场景，却因“触觉缺失”难以培养精准力控能力。Senseglove NOVA与Touch力反馈设备的突破，正在重构这一格局。以Senseglove NOVA 2为例，其搭载4个1自由度被动磁阻制动系统，可提供20N最大阻力，平均每个可编程步骤的力分辨率为0.2N，支持

2026年5月22日至24日，第五届中国力触觉技术及应用会议将落地北京，以“泛在触觉，赋能万物”为核心理念，搭建跨学科交流平台。本届会议聚焦力触觉传感器研发、力触觉感知技术创新、具身智能与人机共融三大核心领域，深度契合未来产业发展需求，致力于推动技术前沿探索、科技成果转化与复合型人才培养。本次会议议题将紧扣行业热点，涵盖具身触觉与人机共融技术突破、医疗机器人与护理康复实训应用、柔性电子与可穿戴感知

案例基于EgoScale：用不同的以自我为中心的人类数据来衡量灵巧手的操作。挑战像拧开盖子、使用工具和精细的手指控制等灵巧的机器人操作训练成本很高。目前的方法依赖于大量的遥操作机器人演示，这种演示速度慢，而且规模昂贵。与此同时，人类每天都会产生大量灵巧的操作数据，但将这些知识转移到机器人身上仍然具有挑战性。解决方案EgoScale将大规模以人为中心的视频作为主要训练资料来源，并通过以下方式将其与精

在仿真软件中收集高质量的灵巧操作数据要求输入设备能够真实地捕捉人手运动的全部动作。MANUS手套，现在原生集成到英伟达NVIDIA Isaac实验室2.3版本中，以直接解决该需求。在演示中，操作员使用MANUS手套远程操作Sharpa Wave，这是NVIDIA IsaacLab内的一个22自由度灵巧机械手，将自然的手部运动转化为毫米级保真度的实时机器人关节控制。灵巧手操作中的数据质量瓶颈模拟优先