从抓鸡蛋到串葡萄，机器人终于拥有人类手感？

当下人形机器人行业进入落地关键拐点，行业早已跳出比拼行走、外观参数的内卷阶段，能否依托数据采集与自动识别、多模态数字化技术实现精细化实操，已经成为区分产品落地能力的核心标尺。6 月 4 日，深圳戴盟机器人官宣完成亿元 A 轮融资，由汇川产投与中国电信联合注资，资金全部投向物理交互数据集搭建与物理世界模型迭代，凭借独家视触觉技术补齐行业短板，一跃做到视触觉传感器出货量全球第一，给陷入纯视觉瓶颈的具身智能行业指明全新方向。

跳出视觉内卷，视触觉补齐机器人物理感知短板

长久以来，市面上绝大多数机器人依赖单一视觉方案，摄像头只能完成外观图像采集，没办法识别物体软硬、摩擦系数、受力形变等隐性物理参数，抓取海绵、鸡蛋等易碎物品时常出现用力过猛破损、抓握打滑等问题，也是工业、家用机器人难以大范围落地的核心痛点。戴盟另辟蹊径深耕视触觉融合路线，依托多源传感完成全维度数据采集与自动识别，把视觉画面、触感压力、形变数据在毫秒级精准匹配，实现图像反推材质、触感反向还原外形的双向模态对齐，让机器人像人类一样靠 “手感” 判断力度，轻松完成穿葡萄、平稳放置鸡蛋等超高难度精细操作36氪。

独创分布式采集方案，破解全行业触觉数据荒

触觉数据稀缺是全球具身智能共同难题，传统实验室定点采集模式成本高、场景单一，很难搭建海量标准化数据集。戴盟打造独创 “外发式” 分布式数据采集网络，依托物联网数字化架构分散采集点位，大幅降低数据获取边际成本；此前联合 DeepMind 等数十家海外头部机构，落地全球最大全模态触觉数据集 Daimon-Infinity，上万小时原始数据免费向全行业开源，同步推出 RobOmni 评测基准，补上触觉操作无统一衡量标准的行业空白，从数据源头完善机器人训练生态。

双层架构落地应用，毫秒级反馈复刻人类本能反应

在底层技术架构上，戴盟拆分认知、执行两大层级完成全链路闭环。认知层实现视触觉信息互通，搭建机器人物理因果认知；执行层搭配百赫兹高频触觉伺服系统，依托实时传感数据自动识别滑移趋势，在物体即将滑脱的瞬间立刻微调抓握力度，复刻人类下意识捏紧滑落餐盘的本能；同时搭配多步前瞻推理，提前预判物体重心变化，实现平稳倒水等动态作业，这套双轨运行架构也是它区别于市面纯视觉产品的核心壁垒。

双巨头跨界入局，产业协同加速商业化落地

本次投资方各有产业优势：汇川深耕工控与自动化产业链，能依托海量工厂场景落地工业灵巧作业方案；中国电信凭借云网基建、云端算力优势，结合数字化转型战略共建具身智能新型数字底座，依托云端算力支撑海量触觉数据存储运算。资本加持之下，戴盟将持续完善从传感器、数据集到世界模型的全链条闭环，加速产品从实验室走向工厂流水线与家用服务场景。

00 后锐评：

触觉补齐机器短板，国产智造锋芒尽显，智能落地未来可期！

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