從抓雞蛋到串葡萄，機器人終于擁有人類手感？

當下人形機器人行業進入落地關鍵拐點，行業早已跳出比拼行走、外觀參數的內卷階段，能否依托數據采集與自動識別、多模態數字化技術實現精細化實操，已經成為區分產品落地能力的核心標尺。6 月 4 日，深圳戴盟機器人官宣完成億元 A 輪融資，由匯川產投與中國電信聯合注資，資金全部投向物理交互數據集搭建與物理世界模型迭代，憑借獨家視觸覺技術補齊行業短板，一躍做到視觸覺傳感器出貨量全球第一，給陷入純視覺瓶頸的具身智能行業指明全新方向。

跳出視覺內卷，視觸覺補齊機器人物理感知短板

長久以來，市面上絕大多數機器人依賴單一視覺方案，攝像頭只能完成外觀圖像采集，沒辦法識別物體軟硬、摩擦系數、受力形變等隱性物理參數，抓取海綿、雞蛋等易碎物品時常出現用力過猛破損、抓握打滑等問題，也是工業、家用機器人難以大范圍落地的核心痛點。戴盟另辟蹊徑深耕視觸覺融合路線，依托多源傳感完成全維度數據采集與自動識別，把視覺畫面、觸感壓力、形變數據在毫秒級精準匹配，實現圖像反推材質、觸感反向還原外形的雙向模態對齊，讓機器人像人類一樣靠 “手感” 判斷力度，輕松完成穿葡萄、平穩放置雞蛋等超高難度精細操作36氪。

獨創分布式采集方案，破解全行業觸覺數據荒

觸覺數據稀缺是全球具身智能共同難題，傳統實驗室定點采集模式成本高、場景單一，很難搭建海量標準化數據集。戴盟打造獨創 “外發式” 分布式數據采集網絡，依托物聯網數字化架構分散采集點位，大幅降低數據獲取邊際成本；此前聯合 DeepMind 等數十家海外頭部機構，落地全球最大全模態觸覺數據集 Daimon-Infinity，上萬小時原始數據免費向全行業開源，同步推出 RobOmni 評測基準，補上觸覺操作無統一衡量標準的行業空白，從數據源頭完善機器人訓練生態。

雙層架構落地應用，毫秒級反饋復刻人類本能反應

在底層技術架構上，戴盟拆分認知、執行兩大層級完成全鏈路閉環。認知層實現視觸覺信息互通，搭建機器人物理因果認知；執行層搭配百赫茲高頻觸覺伺服系統，依托實時傳感數據自動識別滑移趨勢，在物體即將滑脫的瞬間立刻微調抓握力度，復刻人類下意識捏緊滑落餐盤的本能；同時搭配多步前瞻推理，提前預判物體重心變化，實現平穩倒水等動態作業，這套雙軌運行架構也是它區別于市面純視覺產品的核心壁壘。

雙巨頭跨界入局，產業協同加速商業化落地

本次投資方各有產業優勢：匯川深耕工控與自動化產業鏈，能依托海量工廠場景落地工業靈巧作業方案；中國電信憑借云網基建、云端算力優勢，結合數字化轉型戰略共建具身智能新型數字底座，依托云端算力支撐海量觸覺數據存儲運算。資本加持之下，戴盟將持續完善從傳感器、數據集到世界模型的全鏈條閉環，加速產品從實驗室走向工廠流水線與家用服務場景。

00 后銳評：

觸覺補齊機器短板，國產智造鋒芒盡顯，智能落地未來可期！

你覺得帶觸覺的機器人多久能走進尋常百姓家？評論區聊聊看法。

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