感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点

6 月初的维也纳，ICRA 2026 展会现场气氛热烈。速腾聚创、帕西尼感知、光轮智能、智元机器人、天机智能及非夕科技等六家中国企业登台，分享了在感知、操作、数据、仿真及基础模型领域的最新进展。

这六场演讲覆盖了机器人技术链的关键环节：从速腾聚创的激光雷达集成，到帕西尼的触觉传感；从光轮智能的仿真基建，到非夕与天机的力控柔顺操作；再到智元机器人在基础模型训练范式上的探索。尽管切入点不同，但各家技术路径呈现出三个显著的交汇点：

首先是感知的底层基础。为解决机器人对物理世界的认知难题，速腾聚创主张在传感器层面融合 RGB、深度及运动信息，避免后处理误差；帕西尼与天机智能则引入触觉感知，补充视觉盲区，并通过力反馈主动消解位置误差。

其次是接触中“最后一毫米”问题。面对真实环境的细微变化，单纯的高定位精度已不足够。多家企业不约而同地选择通过力控、柔顺控制及全身多点接触感知，确保机器人在物理接触过程中的稳定性与适应性。

最后是数据与模型的关系。无论是光轮智能的仿真基础设施，还是智元机器人的“部署即训练”，其核心逻辑一致：机器人的能力边界取决于有效经验数据的积累量，以及数据转化为策略改进的速度。

以下是各家企业演讲内容的核心提炼：

速腾聚创副总裁杨先声指出，深度感知是实现空间智能的基础。针对当前多传感器拼接方案带来的数据协同难、系统复杂度高等问题，速腾聚创将原生 RGB-D 感知定为下一阶段发展方向。

该技术能在硬件层面同步完成色彩、深度、运动三类信息的采集。为此，公司推出了第二代扫描技术 Pico，并基于此发布新一代空间雷达 E2 系列，大幅提升了点云密度与精度。在此基础上构建的Space Camera，能够在像素级实现三维感知与场景语义理解的统一。

帕西尼感知海外负责人李佳乐介绍，公司已规划建设五座触觉数据工厂，致力于打造国内规模最大的触觉数据集。硬件方面，其基于霍尔效应的多维触觉传感器可提供3D 空间位置信息及九种感知能力（含纹理、温度、滑动、硬度等），并能耐受高温、低温、浸水及强磁场等极端环境。

此外，公司发布的DexH13 灵巧手具备 16 个自由度，负载达 5 公斤，集成了触觉传感器与摄像头，可执行精密力控操作。其人形机器人 TORA 系列已广泛应用于制造、3C、汽车及物流行业，新一代机型 TORA DOUBLE ONE 也在本次大会亮相。

光轮智能全球销售副总裁 Martin Elbs 表示，为解决物理 AI 面临的真实数据稀缺及 Sim-to-Real Gap 问题，公司正搭建面向物理 AI 的持续学习基础设施。

该框架联合英伟达基于 Newton 物理引擎建立，可依托 GPU 对大量关节型机器人和复杂地形开展并行仿真。团队通过将测量的真实物理数据生成为内置完整物理参数的仿真就绪资产，精准还原摩擦、非线性受力等效应，并将仿真引擎推向极致以覆盖极端工况。目前，该技术已应用于工业自动化转运、手术机器人及家用服务机器人等领域。

针对真机数据场景单一、开源数据格式混乱等困境，智元机器人发布了全球最大开源预训练具身世界模型τ0-WM。该模型参数量达 5B，预训练数据涵盖 27000 小时，其中真机遥操作数据占比超 65%，首次确立真机数据在预训练中的主力地位。

模型由真实动作模型与基于动作条件的视觉仿真模块构成。针对部署后的持续进化，智元提出“部署即训练”范式，采用离线 + 在线强化学习算法。测试显示，在长程任务中，该方法的策略执行准确率从 60%-70% 提升至95%。

天机智能遥操与 AI 研发负责人 Dr.Kang 指出，传统运动规划易受微小位置偏差影响，且控制延迟可能导致接触力过载。为此，天机构建了三大技术支柱：

一是力传感与自适应控制：基于首创的 MEMS 关节扭矩传感器，实现超低时延响应，力控绝对精度≤0.3N·m；二是人形臂设计：仿人十字交叉手腕，单臂重 8 公斤却可支撑 5 公斤载荷；三是全身运动协调：实现瞬时全身运动生成。

数据层面，公司构建了包含 VR 遥操及主从跟随系统的 Gento 数据系统，并推出 Gento 系列机器人平台，加速物理 AI 的现实部署。

非夕科技联合创始人钟书耘强调，人类操作的灵巧性源于对位置不确定性的容忍及力控制的融入。受此启发，非夕推出了具备全身多点接触感知能力的新一代机器人。

不同于传统仅在末端配备力传感器的方案，新品支持极高分辨率的全身感知，并设计了虚拟按键功能以便快速配置。结合力控与柔顺控制，该机器人可轻松应对易碎品抓取、按摩及精细加工等高难度作业。针对端到端模型的闭环控制，非夕探索了"AI 高层决策 + 控制系统自动调整”及“实时力控数据直接输入 AI"等多种技术路径。