亿元资金涌入机器人上游赛道，有客户直呼“用不起”
作者：乔心怡
亿元级别的资金，涌入了机器人上游赛道。
12月2日，戴盟机器人宣布完成新一轮的亿元级战略融资，由中国移动链长基金投资。这是这家由香港科技大学孵化的机器人视触觉传感器厂商，在三个月内完成的第二笔融资。
视触觉传感器主要加装于机器人的执行器末端，如夹爪、灵巧手指腹的位置。
现阶段，视触觉传感器商业化刚刚开始，当厂商们站在产能爬坡的节点，面前摆着的不仅是技术可行性的问题，更是能不能规模化、能不能降本、能不能真正进入应用场景的现实考题。
机器人能跑、能说，但还摸不懂世界
谈及视触觉方案的原理，一目科技的创始人李智强告诉第一财经记者，视触觉传感器的基本原理是在软材料，比如软凝胶里面放摄像头，靠摄像头拍到物体的形变或内部灯光的变化，进而推算触觉信息。
记者亲身体验戴盟机器人和一目科技的视触觉传感器后发现，和传统的触觉传感器不同，视触觉传感器有一定的硬度。加装触觉传感器的机器人手指在用力的时候能够摸清材质表面的纹理，甚至能够摸出麻将表面的花纹和一元硬币上的纹路。
视触觉传感器往往被视作机器人通往精细操作的必由之路。在今年10月，视触觉厂商千觉机器人也宣布完成了亿元的Pre-A轮融资，这也是2025年千觉机器人完成的第三轮融资，投资方包含理想汽车、高瓴创投等机构。
千觉机器人的投资人之一，彬复资本的创始合伙人陈宇告诉记者，具身智能落地，需要机器人和真实世界进行物理交互，而触觉模态是必要的感知。“视触觉方案是当前唯一一个能够媲美人类手指触觉感应单元的方案，能够在硬度、纹理、滑觉、接触觉等物理属性的理解上提供更准确的细节信息。”
杭州钛维云创的创始人兼CEO张磊向第一财经记者描绘了更加具体的使用场景，张磊正在试图将具身智能技术落地应用在纺织领域。想要让机器人“懂布料”，视触觉信号几乎是必备的传感单元。
与钢材、塑料等刚性材料不同，布料几乎是工业里最难处理的材料之一。“布料会滑、会折、会拉伸、会起褶，而且不同材质的摩擦力、厚薄、柔韧性和张力都不一样。”张磊说，但是让夹爪抓住布料，是一个非常负责的工作，“涉及夹爪设计、接触面积、倾角、受力曲线、力矩分布和实时反馈等等，很复杂”。
在这样的情况下，多出一个视触觉的传感信号，能够帮助机器人更好地理解布料的材质、纹理，也能够进一步提升操作效率。“更多元的信号，也是训练更聪明模型，让机器人能够摸懂世界的前提。”
厂商处在爬坡期，“太贵”仍是阻力
不过，现阶段，成本和性能上的不足，依旧是视触觉厂商需要解决的问题。
戴盟机器人研发负责人杜博向第一财经记者透露，从4月份发布首代产品以来，每个月的订单量维持在几千片视触觉传感器左右，“我们目前正处于量产爬坡阶段”。
一目科技的创始人李智强也告诉第一财经记者，目前公司正在从小批量验证进入量产爬坡阶段，“这个阶段大部分厂商面临的是如何提升规模化生产和产品一致性的能力”。
他透露，公司正在投入大量资金进行自动化设备的部署。装配环节、材料生产等正在从手工组装逐步向自动化转型。“以前每个模块都需要人工操作，过程耗时且一致性难以保证。未来我们将通过定制自动化设备，来实现快速、精准组装。”李智强说。
杜博告诉记者，目前公司的客户主要来源于机器人大模型厂商、灵巧手厂商和部分科研教育用户。“大家对触觉的理解不一样，因此现阶段视触觉厂商也需要根据不同客户的需求来提供非标化的产品。”
当资本开始下注，产业链也在从科研阶段走向工程化和规模化。“机器人和灵巧手，都是新兴产业，传感器的发展也需要依赖它们的发展。”杜博说，但真正决定视触觉价值的，也许不是单一的产品，而是触觉数据、算法模型、材料工程、制造体系与成本曲线共同推动的结果。
多位受访的视触觉厂商负责人告诉第一财经记者，行业是一个循序渐进的过程，关键是如何在技术迭代的过程中，将商业化进程提速，一直留在牌桌上。
“以视触觉厂商的供应链举例，其实对于上游的材料科学来说，一直还有问题没有解决，但我们不能在这里等着。”一位视触觉厂商的研发工程师告诉记者，对于视触觉模块来说，材料“没有最好，只有更好”，一直处于一个不断迭代的过程里。
他认为，技术的提升是没有尽头的，“如何平衡成本、性能和商业规模，是每一个企业都要进行取舍的问题”。
第一财经记者注意到，市场中的视触觉产品如今已经开始了新一轮迭代。杜博向记者透露，未来的重心会放在研发和降本上。他告诉记者，戴盟首代产品发布后，很多客户会向团队传达“好用是好用，但是太贵了，如果要铺几百甚至上千台机器人，成本压力太大”的评价。
第一财经记者了解到，当前海外主流视触觉产品的售价在7000元人民币左右，而国内厂商的价格则在3000元左右。尽管如此，当灵巧手厂商想要在一个手上加装3-5片视触觉模块时，仍然是一笔不小的费用。
杜博说，在新产品的设计上，他选择了拉宽产品线，而不是增加SKU数量。依旧保持三款产品，但横向拉开差异，既有面向工业环境、带防水防尘等能力的高端版本，也有为科研、教育或规模部署准备的版本。“我们起售价也拉低到1299元，算是一个新的尝试。”
李智强告诉记者，未来公司也考虑在传感器的数据领域进行商业化尝试。“行业需要先把传感器做得可靠可量产，再让它变得可负担、可规模部署，最终才有机会沉淀成数据与算法优势。”
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