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发表于 2026-06-04 22:00:20 股吧网页版
获汇川、中国电信亿元A轮融资,深圳具身公司加速“触觉”赛道布局
来源:大河财立方

  【大河财立方记者王宁宁】6月4日,戴盟(深圳)机器人科技有限公司(以下简称戴盟)宣布近日完成亿元A轮融资,由全球工控巨头汇川技术旗下产业基金汇川产投与中国电信联合投资。

  至此,中国移动、联想创投等多家产业资本相继入局,戴盟的产业共建“朋友圈”持续扩大。公司表示,本轮资金将用于打造超大规模含物理交互信息的数据集,以及推动真实物理场景下的数据飞轮与商业闭环。

从触觉切入,补上机器人感知短板

  戴盟机器人成立于2023年,孵化自香港科技大学的科研团队,是一家聚焦于触觉感知与灵巧操作的具身智能企业。公司联合创始人兼首席科学家王煜,曾任港科大研究院创始院长,在学术界深耕40年。

  看到视触觉技术的独特价值后,王煜与自己的博士后段江哗共同创立了这家公司,段江哗担任创始人兼CEO,公司主要技术负责人也都来自港科大机器人研究院核心团队。

  目前,大多数机器人公司依赖视觉技术,靠“看”来完成拿取物品等任务。但戴盟认为,光有视觉不够,机器人还需要“触觉”。例如,已投入使用的机器人咖啡、冰激凌售卖机,机器人拿起纸杯时,既要握得住,又不能捏扁,这就需要感知力度和滑移状态。

  对此,戴盟团队提出了一套新的技术模型,即视觉-触觉-语言-动作(VTLA)模型,在主流技术上增加“触觉”。王煜曾介绍,戴盟采用的视触觉感知技术,将指尖表面的形变转化为视觉图像,从中推断出力和其他接触状态。从开始研究触觉传感器时,他们的目标就是做出高度模拟人类指尖皮肤触觉的传感器。

  戴盟机器人相关工作人员告诉大河财立方记者,除了触觉传感设备,公司也有人形机器人产品。

  2024年,戴盟发布了一款人形机器人,取名Sparky1。这款机器人拥有多自由度仿人关节、多维触觉感知无指灵巧手,可以完成插线束、焊接、倒酒、整理书架等精细活,比起高速移动,它更强调上肢的灵巧操作能力。

  具身智能要落地,需要大量真实场景中的数据来训练模型,尤其是包含“触碰”这类物理交互的数据。戴盟的做法是搭建了一个全球规模最大的外发式具身智能数据采集网络。数据采集不用再局限于数采厂,而是直接放到真实的科研、制造等场景去收集。

  据介绍,戴盟联合北京大学、清华大学、香港科技大学,以及Google DeepMind、美国西北大学等,还有中国移动、汇川技术等产业方,共同收集高度真实、以实际场景为驱动的数据。另外,戴盟还开源了10000小时数据,行业中的任何人都可以使用。

  王煜表示,公司战略为“3D”:设备、数据、部署。通过研发数据采集设备,在合作伙伴场景中部署,实现触觉数据的落地与闭环。目前,戴盟的硬件产品,包括多模态视触觉传感器、视触觉夹爪、遥操作数据采集系统,已经卖给了一些学术机构和前沿的人形机器人公司。他提到,触觉正受到更多关注,公司传感器使用量上升,今年一季度营收已超去年全年。

触觉感知赛道竞速升温,产业资本加速场景落地

  触觉感知的技术门槛较高,多数机器人公司仍以视觉为主,但触觉正成为攻克机器人精细操作的关键突破口。深圳的帕西尼是这条赛道上的另一个重要代表。

  近日,帕西尼宣布完成对韩国机器人上市公司Neuromeka的人形机器人批量交付。其中,Neuromeka的人形机器人搭载了帕西尼自研的全身力学套件,包括指尖多维触觉传感器、六维力传感器和三轴关节扭矩传感器,双手配备“触觉+视觉”双模态灵巧手,可完成3C电子装配、物流分拣、商业服务等精细化操作。

  今年3月,帕西尼完成超10亿元B轮融资,估值突破百亿元,跻身国内8家百亿估值具身智能企业之列。目前,帕西尼已吸引14家海内外产业投资方,包括比亚迪、京东、TCL、上汽、北汽等。

  随着汇川技术、中国电信战略入局,加上此前中国移动链长基金、联想创投和招商局创投等CVC下注,戴盟的产业共建版图也在持续扩容,覆盖精密制造、云网算力、港口物流等多元场景。

  奕丰基金投资经理、宏观策略分析师李净告诉大河财立方记者,三菱电机、北汽、上汽等产业巨头密集入局,标志着具身智能赛道进入“强强联合”阶段。产业资本不是简单的财务投资方,他们带着“KPI和资源包”入局。

  李净表示,产业资本手里有真实的应用场景和行业痛点。例如三菱电机投资鹿明机器人,直接开放智能工厂供其测试和优化。北汽、上汽投资相关企业,目的就是率先实现降本增效。

  “产业巨头很清楚,具身智能是未来的基础设施。”李净认为,产业方通过投资绑定优质技术团队,构建自身生态,防止被边缘化。这种变化加速了行业的优胜劣汰。有了产业巨头的背书和场景开放,技术落地不再是空话。

  从戴盟到帕西尼,触觉感知正成为具身智能极具战略价值的技术方向之一。随着汇川技术、中国电信、比亚迪、京东、上汽等产业资本密集布局,这一赛道正从实验室走向真实的工业和商业场景。

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