一、案例背景
（一）行业背景：从“看见”到“感知”的跨越
2026年，具身智能（Embodied AI）产业正经历一场深刻变革。如果说过去十年机器人的核心能力是“看见”——通过计算机视觉技术识别物体、导航环境，那么2026年的行业关键词则是“感知”——尤其是触觉感知，让机器人从“能看”进化为“能感”，从“会抓”升级为“会拿”。
这场变革并非空穴来风。随着大语言模型（LLM）和视觉-语言-动作模型（VLA）的快速发展，机器人的“大脑”已具备相当程度的理解与规划能力。然而，物理世界交互的最后一公里——精准、柔顺、可靠的抓取与操作——依然悬而未决。一个无法感知接触力、摩擦力、滑移趋势的机器人，就像戴着厚手套做精细手术的外科医生，力不从心。
触觉，正是解开这一困局的钥匙。据第一财经不完全统计，自2026年7月以来，具身智能触觉赛道融资事件至少8起，融资金额超过25亿元人民币。这股资本热潮催生出帕西尼、一目科技两家百亿元级独角兽企业，二者最新融资均达10亿元量级，与机器人本体企业相当。触觉赛道，已然成为资本与产业共同押注的新风口。
（二）技术路线：百花齐放的触觉方案
在触觉感知的技术实现上，行业呈现多元化发展态势，主要分为两大阵营：
硬件传感路线：以传感器为核心硬件，实时采集接触信息。其中，压阻式、电容式、霍尔效应式等为传统主流路线，技术成熟、成本相对可控，但在精度、抗电磁干扰等方面存在局限。视触觉传感器则是近两年新兴的方向，通过摄像头捕捉受力后软胶（如凝胶）的形变，利用视觉算法重建接触面的三维形变和受力分布。该路线具有空间分辨率高、抗干扰能力强等优势，被视为下一代主流方案。千觉机器人即采用此路线，其创始人马道林指出，“压阻式、电容式等路线由于精度、电磁干扰等因素影响，在部分场景中存在性能局限。”
数据驱动路线：不依赖或减少依赖专用传感器，通过算法从海量人类操作视频中提取触觉信息。智在无界是这一路线的代表，其开发的TactoHand系统“无需为数据采集者配备触觉手套或额外传感器，可以从人类视频中推断手部与物体交互过程中密集空间点的接触概率和连续接近度”。该方法可大幅降低数据采集成本、加速数据规模扩展，但估算数据的准确性略逊于硬件采集。
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