触觉感知赛道爆发 国产传感器企业加速产业化落地

当人形机器人从展台走向工厂车间，触觉感知这一曾被忽视的技术环节，正成为产业竞争的焦点。

2026年以来，触觉感知赛道融资总额已超过70亿元；商业化人形灵巧手的触觉传感器渗透率，从年初的20%提升至60%以上。

这一增速在机器人零部件领域并不多见，表明机器人进入真实作业场景后，触觉需求正在快速升温。在机器人零部件领域，这一渗透率提升速度并不多见，说明下游需求已从尝鲜转向刚需。

这不仅是资本层面的热度。过去几年，视觉-语言-动作模型让机器人具备环境理解与任务规划能力，但在精密装配、柔性抓取等场景中，仅靠视觉难以完成力度把控与滑移检测。

因此，触觉正从可选配置走向核心能力，成为机器人真正落地生产线的关键环节。触觉感知的爆发，也与机器人从展示走向产线的节奏同步。

千觉机器人近日宣布完成亿元级融资，由具身智能产业方与吉德电器战略投资。融资将用于加速触觉感知技术的产业化落地。

这家成立于2024年5月的企业，创始人马道林是上海交通大学副教授，曾在ICRA 2021获得全球唯一最佳论文奖。

公司围绕多模态触觉传感器、数据采集系统与VTLA具身模型构建技术体系，目前已服务超过300家行业头部客户。其技术栈试图把触觉硬件与具身智能连接起来，让触觉数据直接参与机器人控制。

触觉感知需求升温的背后，是机器人应用场景的实质性转变。过去几年，视觉-语言-动作模型让机器人具备了环境理解与任务规划能力，但在精密装配、柔性抓取等场景中，仅靠视觉无法完成力度把控与滑移检测。

千觉机器人创始人马道林指出，重复性、低精度作业无需触觉加持，但所有高精度、柔性交互的工业操作，触觉是刚需。这一判断也决定了触觉传感器会率先在哪些场景落地。

技术路线的演进印证了这一判断。千觉机器人提出的VTLA模型，在传统视觉-语言-动作架构中融入触觉模态，使机器人能够在接触过程中实时感知形变、纹理与受力分布。

其整手触觉解决方案将感知范围从指尖拓展至掌心与指腹，指尖传感器标记点密度达125个每平方厘米，合力精度达0.03牛。这些指标面向的正是需要精细力控的作业任务。

数据基础设施的构建同样关键。千觉推出的穿戴式触觉数据采集设备，能够在自然人机交互过程中同步采集视觉、触觉、位姿与IMU数据，平衡了数据采集的成本、效率与质量。

这种规模化数据采集能力，为触觉大模型的训练提供了基础。通过对齐多模态数据流，这类系统旨在降低高质量触觉数据集的采集成本。

从产业格局看，触觉传感器赛道仍处于技术路线分化阶段。MEMS、柔性电子、视触觉等不同方案各有侧重，市场尚未形成赢家通吃局面。

但可以确定的是，随着硬件成本下降与数据积累加速，触觉感知正在从机器人的可选配置，变为进入真实作业场景的必备能力。这一转变将决定哪些传感器厂商能在未来几年从样机走向规模化部署。总体来看，触觉感知正从技术验证阶段迈向规模化商用前夜。