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当人形机器人接连完成空翻、竞速等舞台秀逐渐沦为行业标配，能稳稳攥住鸡蛋、整齐串起葡萄、精准完成小件装配，反倒成了绝大多数机器人难以翻越的技术鸿沟。
近期，深圳具身智能企业 戴盟机器人 宣布拿下汇川产投、中国电信联合出手的亿元A轮融资，一边手握全球出货量第一的视触觉传感器，一边发布世界级触觉数据集与行业首套触觉Benchmark，这家仅成立三年的初创公司，正在用 “触觉” 重构整个具身智能的产业逻辑。
资本扎堆下注的背后，不只是一家创业公司的融资故事，更是整个行业从“拼运动、拼视觉”转向“拼物理感知、拼落地实操”的标志性拐点。
亿元跨界融资落地：两大巨头入局，资本为何押注触觉赛道？
本轮亿元A轮由工业自动化龙头汇川技术旗下产业基金汇川产投，叠加通信基建巨头中国电信联合领投，在2026年具身智能融资遍地开花的大环境里，这笔跨界投资格外有风向标意义。
近两年国内具身智能赛道融资火热，2025年全年赛道投融资总额突破700亿元，但多数资金扎堆人形整机、视觉大模型，聚焦触觉感知、物理交互数据的项目长期属于小众赛道。
进入2026年，产业褪去早期概念泡沫，投资方终于意识到：能跑能跳不代表商用价值，精细操作才是机器人走进工厂、家庭的刚需，触觉正是补齐短板的核心零部件。
汇川与电信的入局，本质是产业资源与算力资源的双向互补。深耕伺服、运动控制数十年的汇川，手握海量工业自动化落地场景，国内伺服电机市占率稳居行业前列，下游覆盖数千家制造企业，恰好能帮戴盟把视触觉传感器、物理世界模型批量落地产线，解决技术从实验室走向工业化的落地难题；而锚定“云改数转智惠”战略的中国电信，坐拥全国分布式算力底座、5G传输网络与海量云端资源，能为戴盟海量触觉数据集存储、世界模型云端迭代提供算力支撑，补齐模型规模化训练的云端短板。
从资金用途来看，本轮融资资金将全部投向三大方向：扩充超大规模物理交互数据集、迭代物理世界模型、完善全产业链商业闭环，没有流向短期整机量产，也侧面印证投资方看好戴盟“数据 + 传感 + 模型”的底层基础设施路线，而非短期靠整机讲故事。
站在资本视角，当下视触觉传感器赛道增速亮眼，行业机构测算，未来人形机器人量产落地后，仅视触觉细分市场规模就有望突破万亿级别，提前卡位底层感知，就是抢占未来机器人产业的上游话语权。
当然，对于戴盟而言，融资落地不只是拿到现金流，更是绑定两大产业巨头打开商业化天花板。汇川产投相关负责人在受访中直言，未来双方将联手搭建具身智能触觉神经网络，把戴盟视触觉方案嵌入汇川自研仿生机械臂、伺服关节，落地钢结构加工、精密装配等柔性制造场景；中国电信则计划依托自身星辰大模型与全国算力节点，联合打造标准化具身智能解决方案，面向智能制造、养老陪护等领域输出成套落地产品，共建新型数字基建。
跳出企业个体视角，两大不同领域龙头同时布局同一家触觉企业，也在释放明确信号：未来具身智能产业竞争，不再是单一硬件或单一算法的比拼，而是硬件厂商 + 算力基建 + 感知技术的生态之战，触觉感知作为串联软硬件的关键枢纽，正式从边缘配套升级为产业链刚需。
一支港科大嫡系团队，为何瞄准机器人“手感”难题？
一家初创企业能同时拿到工业龙头与电信巨头的重注，创始团队的技术底色是核心底气。
戴盟2023年正式落地深圳运营，核心班底几乎全部源自香港科技大学机器人研究院，这套产学研一体的团队配置，从根源决定了企业深耕视触觉的技术基因。
联合创始人、首席科学家 王煜 教授是团队技术灵魂，作为港科大机器人研究院创始院长、IEEE机器人学会资深会士，深耕灵巧操作领域近40年，师从机器人上肢操作奠基人 Matt Mason，与波士顿动力创始团队同出CMU机器人研究所体系，率先在全球提出“具身技能”、“技能克隆” 两大核心概念，明确指出：具身智能不能只实现躯体运动，掌握基于触觉的精细操作技能，才是打通物理世界的关键。
过往数十年，王煜 教授早已看透行业痛点：全球机器人视觉算法飞速迭代，但始终困于“看得见摸不准”，根源就是缺少能复刻人类指尖感知的触觉技术，这也是他牵头落地戴盟的初衷。
CEO 段江哗 博士是 王煜 教授的嫡系门生，手握十余年机器人操作智能落地经验，主导视触觉传感器从实验室原型走向量产落地。
首席AI科学家 原玮浩 出身阿里通义实验室多模态团队，深谙大模型与物理操作模型的迁移落地，补齐团队从硬件传感到大模型落地的算法短板。一方面是深耕硬件感知数十年的学院派专家，另一方面是落地互联网大模型的产业人才，跨领域组合让戴盟跳出传统机器人企业“重硬件、轻算法、缺数据”的通病。
放眼全球视触觉赛道，海外标杆 GelSight 源自 MIT 实验室、Meta DIGIT聚焦开源科研，大多止步于实验室设备与小批量科研采购，难以规模化量产落地；国内多数触觉厂商聚焦单一压阻、电容式电子皮肤，精度与成本难以平衡。依托港科大产学研积淀，戴盟从创立之初就锚定光学式视触觉路线，也为后续传感器出货量登顶全球埋下伏笔。
视触觉双向融合，如何破解机器人“笨手笨脚”行业通病？
不同于行业主流纯视觉VLA技术路线，戴盟独创认知层 + 执行层双层视触觉融合架构，完全复刻人类感知与肢体反射逻辑，也是机器人能平稳拿鸡蛋、穿葡萄的技术核心。
认知层实现视觉、触觉跨模态双向通感，类比人类看到草莓就预判颗粒触感、视线被遮挡依靠手感开锁。模型在统一语义空间完成两种信号映射，机器人不用触碰，仅凭图像就能预判物体软硬、摩擦系数；失去视觉时，依靠触感反向还原物体形态，从根源解决纯视觉无法识别材料物理属性的痛点。
执行层由两套独立机制协同运转：一套是百赫兹高频触觉伺服，类似人体脊髓条件反射。在物体出现滑移的毫秒瞬间自动收紧夹爪，反应速度快于视觉画面刷新，就像人手沾洗洁精抓盘子，打滑瞬间手指本能收紧；另一套是物理世界前瞻推理，模型提前预判重心、重量变化，提前修正操作动作，模拟人手持水壶倒水时随水量变化微调手腕角度。快慢两套控制逻辑互补，让机器人突破纯视觉滞后控制的技术瓶颈，实现毫秒级精细闭环控制。
行业一直存在一个致命痛点：视觉数据集标准化、存量充足，但触觉数据没有统一标注规范，缺少规模化真实场景采集渠道，也就是 CEO 段江哗口中的“触觉数据荒”。
为破局，戴盟跳出传统实验室定点采集模式，独创“外发式分布式社会化采集网络”，把中心化实验室拆解分散到工业、家居等真实落地场景，既保证数据真实性，又持续压低边际采集成本。
依托这套采集体系，2026年4月戴盟联合谷歌DeepMind、清北、港科大等数十家海内外头部机构，发布全球最大含触觉全模态数据集Daimon-Infinity，覆盖纹理、刚度、受力形变、滑移等十余种触觉模态，且全部实现触觉、视觉、关节力矩毫秒级时空对齐；同时开源1万小时优质数据集免费向全行业开放，上线后迅速登上阿里魔搭社区热门榜单。
紧接着6月，行业首个兼顾真机 + 仿真双训练模式的触觉评测基准RobOmni正式落地，填补全球缺少触觉标准化Benchmark的空白，既能量化不同机器人精细操作能力，也能直观对比“有无触觉”对模型精度的影响，相当于为触觉行业造出第一把标准化标尺。
技术落地方面，凭借软硬件一体化优势，戴盟自研视触觉传感器出货量登顶全球，产品已经批量导入精密加工、生物医药分拣等细分场景，实现从硬件出货、数据服务到模型落地的完整商业闭环，摆脱多数科创企业“只做样品不量产”的困局。
戴盟的突围，正在改写具身智能三大发展趋势
值得我们深思的是，戴盟的突围已经在悄然改写具身智能三大发展趋势。
首先，行业竞争逐渐从“秀整机”转向“拼底层基础设施”。在过去三年具身智能行业中，已经陷入内卷的怪圈。各家比拼机器人跑步、后空翻、舞台表演，参数越堆越高，但落地场景寥寥无几。
戴盟的崛起与资本加码，标志产业竞争逻辑彻底切换：底层感知硬件 + 标准化数据集 + 评测基准组成的基础设施，取代整机性能成为核心竞争点。未来整机厂商比拼的不再是运动极限，而是能否接入优质触觉数据、依靠物理感知落地真实作业，触觉从零部件配角升级为产业地基。
其次，国产视触觉实现弯道超车，打破海外技术垄断。我们看到，此前全球高端视触觉市场长期被美国GelSight、Meta DIGIT垄断，海外产品定价高昂、仅面向科研机构，无法适配工业化大批量落地需求。
而戴盟凭借光学视触觉自研技术，实现传感器量产规模化与成本下探，出货量登顶全球，意味着国内企业在触觉这一核心零部件领域完成国产替代突破。随着汇川、电信等产业资源持续导入，国内触觉产业链有望快速完善，在下一代人形机器人供应链里掌握感知层话语权。
最后，具身智能商业化落地，“摸得准”成为必经的最后一公里。在AI大模型解决了机器人“看得懂、听得懂”，运动控制实现“走得稳、跑得快”的情况下，只有触觉补齐，机器人才能真正“干得了活”。
从产业周期来看，2026年是具身智能从原型演示迈向实景商用的关键元年，工信部同期落地国内首个具身智能基准国家标准，行业正式迈入标准化落地阶段。
戴盟用传感器、数据集、评测标准三件产品，恰好踩中行业落地窗口期，它的成长路径，也给全行业指明方向：脱离真实物理交互的机器人永远只能停留在展台，扎根触觉、深耕数据才是商业化正道。
资本用真金白银投票，市场用传感器出货量印证，戴盟的亿元融资不是一次偶然的创业利好，而是整个具身智能产业回归落地本质的缩影。当越来越多企业跳出参数竞赛，沉下心攻克触觉、数据等底层难题，机器人告别“表演型AI”，真正走进工厂与家庭的时代才会加速到来。而戴盟正在做的事，不止是打造一家头部触觉企业，更是以国产技术，为全球具身智能补上缺失已久的“人类手感”。
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