若是一笔非凡10亿元的资金要押注具身智能，它会流向何处？

往时几年，成本给出的谜底是一部分钱投向机器东谈主内容，措置行走、要道、灵巧手和整机工程；另一部分投向大模子，措置机器东谈主怎样意会请示、运筹帷幄任务和生成动作。

咫尺，第三类公司开动变贵。

7 月 18 日，虎嗅独家获悉，一目科技完成超 10 亿元 E 轮融资，估值碎裂 100 亿元。本轮融资由多家一线东谈主民币基金、头部好意思元基金和着名产业方长入参与，所融资金将用于具身智能触觉感知材料、芯片、算法和模子的研发，以及产线订单的畛域化量产和高质料托付。

大开一目科技的官网，会看到一种和当下机器东谈主赛谈常见叙事不太不异的气质：它莫得急着把我方包装成下一个机器东谈主巨头，而是把材料、芯片、算法和数据这些底层问题摆在了最前边；但这些看似细碎的工程问题，指向的却是一个更雄壮的处事——加快物理寰球AGI的进化。这是一个利他的抒发，不错窥见一部分公司的价值不雅。

有些东谈主勇于濒临最大的挑战

他们确信我方的智商去始创一条通谈

他们与现实寰球互动，从中学习，并不休符合

那些工程师们在“放置”中重构旅途，

那些科学家们在极点现实中捕捉真值。

每克服一个挑战，变得愈加无所颤抖

为推动这种进化

咱们打造不错彰显东谈主类本能，机灵，勇气与决心的新科技

一目科技作念的东西很小，贴在机器东谈主灵巧手的末端，厚度只好几毫米；但它试图措置的问题并不小：机器东谈主插足实在寰球后，怎样赢得踏实、一语气、可筹算的交往响应。对具身智能来说，这几毫米的价值在于：机器东谈主终于有契机知谈，我方到底有莫得真确“拿住”这个寰球。

触觉基座：以触觉赋予机器东谈主办续感知、纪录交往步履的智商

这听起来不如东谈主形机器东谈主会跑、会跳、会作念咖啡有画面感，但机器东谈主一朝离开展台，走进工场、仓库和家庭，费劲的事情常常发生在伸手之后：AI 不错靠参数意会寰球，机器东谈主却必须靠触摸插足寰球。

几毫米的触觉，由此大开了一个极具贸易思象力的进口。

一个更深的产业追问随之浮现：当 Physical AI 真确伸手触碰物理寰球，成本为什么开动重新为机器东谈主的“手感”订价？

一、机器东谈主为什么需要“触觉”

往时两年，视觉言语模子让机器东谈主晋升很快：它们能识别物体、意会请示、运筹帷幄动作，以至在演示视频里完成一连串复杂任务。

但一朝插足实在操作，最容易出错的所在，常常不在“看见”，而在“遭受”。

视觉不错告诉机器东谈主杯子在何处、鸡蛋长什么样，却很难告诉它：指尖是否也曾贴上杯壁，杯子有莫得开动下滑，蛋壳还能承受多大压力。更费劲的是，抓取不是一个静态动作。杯子刚提起来没滑，不代表出动历程中不会滑；两个名义看起来不异的物体，摩擦悉数可能十足不同；覆没个杯子，空杯和满杯需要的抓捏力也不是一趟事。

东谈主类险些不会签订到这套响应系统的存在。提起鸡蛋时，手指会把柄蛋壳的微弱形变自动收力；杯子开动下滑时，指尖会先于签订加大捏力。咱们觉得我方仅仅“顺遂一拿”，现实上手指一直在高速读取压力、摩擦、形变和滑动趋势。

机器东谈主缺的，恰是这层“手感”。

这亦然考究无比操作弥远难作念的原因。问题不单在机械手够不够无邪，也在于限度系统能不成知谈“刚才那一下到底遭受了什么”。莫得交往响应，再复杂的动作运筹帷幄也很难酿成踏实闭环。机器东谈主不错在空中把旅途算得很漂亮，但真确决定成败的，常常是指尖交往物体后的那几毫秒。

一目科技采用的切口，恰是机器东谈主感知里最难补皆的一环：触觉。

其中枢家具是视触觉传感器。浅易来说，它会在传感器名义铺设弹性材料，物体交往后产生微弱形变，里面光学器件读取这些变化，再由算法解算出压力漫衍、纹理、滑动趋势等物理信息。一次触碰，由此被转动成模子和限度系统不错读取的数据。

这项期间看似细分，现实上切中了具身智能走向实在寰球的重要技艺：机器东谈主不成只识别物体，还要踏实操作物体；不成只完成演示，还要在产线上赓续干活。

在这个意旨上，视触觉传感器建立的不是一个单点感知智商，而是一条“识别、交往、响应、诊治”的操作闭环。闭环接通与否，径直决定机器东谈主能否从演示有运筹帷幄变成现实分娩力。

当具身智能的叙事开动从期间展示转向处事价值，触觉着手被考证的场景，省略率会出咫尺那些恭候柔性修订的工场里。

二、触觉为什么在此时成为生意？

触觉传感器并不是一项新期间，GelSight 等有运筹帷幄已接洽多年，此前更多用于工业检测和实验室接洽，今天重新插足成本视线，是因为具身智能的进程条走到了这里。

第一波融资措置机器东谈主有莫得“实足撑持智能的物理肉体”。Figure AI、Agility Robotics、Apptronik、1X Technologies 等公司一语气赢得大额融资，资金主要投向整机研发、产能确立和实在场景部署，押注的是机器东谈主能否被造出来、能否走进工场。

第二波热度投向具身大脑。视觉言语模子和 VLA 模子让机器东谈主能够意会更复杂的请示，也把互联网数据和机器东谈主动作鸠集起来。

等机器东谈主开动交往实在任务，新的短板才暴炫耀来。模子能识别主张，机械臂也能到达主张，但在插拔、装置和处理易碎品时，系统枯竭实足考究无比的响应。机器东谈主知谈要作念什么，却不知谈我方作念得对分歧。

家具矩阵：Sentra-T系列视触觉传感器可大批适用于主流夹爪、灵巧手

这时，触觉传感器才从实验室里的感知器件，成为一项可能产生订单的工程智商。

第一批明确付费场景省略率来自工场：家庭环境过于怒放，任务随时变化，安全包袱难以界定；工场的任务畛域更明晰，动作不错反复试验，节奏、良率、停机期间和东谈主工替代成本都能量化。

工场亦然传统自动化最容易表现智商畛域的所在：到了小批量、多品种分娩，改线成本速即飞腾，线束插拔、精密装置、食物处理等工序又高度依赖工东谈主的手感，视觉很难单独措置。而汽车、制药、食物等行业都有精密装置、柔性抓取的共性需求，触觉有运筹帷幄一朝考证踏实性和可复制性，就能跨行业迁徙。

据一目科技首创东谈主兼 CEO 李智强在采访中表示，公司曾在电板装置场景中，优化电板包插拔拼装技艺。工东谈主完成一次约需 30 秒，一目科技带响应的具身智能有运筹帷幄初次测试耗时 100 秒，本年 4 月镌汰到 50 秒，最新有运筹帷幄已将单次操作期间降至 15 秒，约为东谈主工耗时的一半。

这组数字证明，触觉响应与学习算法勾搭后，系统的动作服从不错快速迭代。更蹙迫的是，在成本、可靠性和东谈主工替代服从经过多轮有运筹帷幄对比后，已有客户雅瞻念为一目科技的有运筹帷幄付费，这意味着触觉感知开动插足实在产业场景的采购决策。

不外，从单个案例跑通，到单一产业落地，再到跨行业复制，乃至插足 AGI 机器东谈主所需要的通用操作场景，触觉有运筹帷幄仍然需要阅历弥远的踏实性、经济性和泛化智商考证。产业落地上的率先，给了成本更大的思象空间：一朝触觉数据能够在更多场景中赓续生成、复用，并插足机器东谈主感知闭环和表层模子试验，它就可能成为 Physical AI 期间重要的物理交互数据进口。

于是，成本开动下注、市集恭候其价值已毕。

三、一目科技的护城河，藏在尺寸、材料和数据里

成本从来不会只为一个主意买单，尤其是在具身智能插足产业落地阶段后，资金更暖和的是期间能否被工程化、能否插足实在场景、能否酿成可赓续的贸易闭环。

一目科技巧够拿到这笔融资，中枢在于它把几个最难工程化的技艺上前鼓励了一步：传感器能否插足灵巧手指尖，弹性体能否撑持工业级寿命，触觉数据能否插足模子试验和限度闭环。

放到通盘这个词机器东谈主触觉领域看，于今还莫得出身肖似英伟达、英特尔的基础设施级公司，因为让一台机器“感受”到一次触碰，并转动为模子可试验的一语气高质料数据，本等于一条充满工程攻坚的长路。往时，这被视为行业痛点；今天，它成了一目科技的护城河，这一历程，也与一目科技弥远强调的“丧胆进化”酿成呼应。

触觉传感器要成为灵巧手标配，先要争夺物理空间。机械手里面需优先餍足电机和传动，传感器多占一毫米，机械联想就要让位。在同类有运筹帷幄厚度大批停留在 30 毫米以上时，一目科技通过自研超名义硅光感光芯片，将厚度压至 10 毫米内，第二代家具低于 3 毫米，几毫米的尺寸差径直拉开了硬件集成度的壁垒。

体积除外，是材料工程的矛盾。传感器皮肤既要“软”以感知微米级纹理，又要“耐磨”以扛住产线的反复挤压。一目科技从高分子团聚物单体切入，进行底层材料研发，据公司表示，其材料有运筹帷幄可实现超百万次按压不损坏，力折柳率保持 0.005 N，约等于终点之一张 A4 纸压在指尖的分量。

硬件跑通明，更深的护城河在数据。

一目科技正长入斯坦福大学等机构鼓励名为 TouchNet 的开源触觉数据集技俩，指向的是触觉领域的底层矛盾：视觉数据依靠云霄海量抓取，触觉数据只可在物理寰球中逐次交往生成，且压阻、电容、光学等各家硬件的信号互不兼容，行业于今贫乏通用范例。2022 年发布的 Touch and Go 数据集，需要接洽东谈主员佩戴 GelSight 一一按压现什物体，最终鸠集到约 1.39 万次触摸。

极高的采集成本与碎屑化的信号，共同限制了表层具身模子的试验畛域。践诺 TouchNet，本质上是试图建立行业通用的数据范例。一朝范例及接口被机器东谈主内容厂商和模子团队平凡采选，一目科技便能跳出硬件供应商框架，在物理交互数据的进口处建立基础设施壁垒。

本年 WAIC 展会上，一目科技展示了从硬件结尾、数据与仿真平台到范例接口的闭环雏形。

2026WAIC展会现场一目科技展位

不外，把这套叙事推到落地，是一件横跨芯片、材料、数据与算法的长周期工程，任何一环掉队，链路都无法闭环，最终常常要靠首创东谈主本东谈主去牵引。

李智强的期间旅途，开头在卡内基梅隆大学。2011 年，他从这所工程气质浓厚的学校拿到土木与环境工程博士学位，接洽的却不是雄壮的桥梁、谈路或城市系统，而是更细小的东西：微流体微生物燃料电板。那是一类发生在微不雅范例里的能量调度，信号微弱、变化细碎，需要实足精密的测量，也需要把复杂物理历程翻译成可筹算的数据。

自后他作念微光谱 AI 芯片，标的换了，步履莫得变，依然是在极小范例里捕捉东谈主眼看不见的变化，再交给算法识别。视触觉传感器延续的亦然这条印迹：当机器东谈主指尖交往物体时，把那极少点形变、压力和滑动，转译成机器能够意会的物理信号。

从燃料电板到微光谱芯片，再到今天的视触觉传感器，是一条并不非凡的期间线索，对这支团队而言，更接近一次智商的平移。

四、百亿元估值还需要表现什么？

围绕这条全链路，成本正按照 Physical AI 基础设施的逻辑为一目科技重新订价。

触觉是迈向通器具身智能体的一块重要拼图，百亿元估值订价的恰是这种可能性：从触觉模组切入，沿实在数据和模子接口进取蔓延，最终占据机器东谈主交往物理寰球的进口。可能性要十足已毕，仍有三重锤真金不怕火在前。

第一重锤真金不怕火来自期间自己。触觉传感器是一件莫得“敏捷开发”的硬件，该付出的期间蓄积无法减少。一块几毫米的传感器背后，是材料、化学、光学、芯片、机械、电子工程、筹算机视觉到东谈主工智能的十年以上跨学科千里淀，最终还要落到微米级装置与批量一致性的精密制造上。

现阶段，一目科技跨过了初期的量产与托付门槛，并蓄积了来自寰球多个行业的客户。

但对率先者而言，难度不会因此下跌：家具也曾超薄，再向更薄进化，还要在压力除外重复温度等更多感知模态，同期保持踏实性、准确性和灵敏度。到了这个位置，可对照的现成范例未几，接下来更多是我方给我方出题。

第二重锤真金不怕火在场景复制。电板包插拔从 100 秒镌汰到 15 秒，表现了单工位、单任务之下的智商上限；工业客户弥远采购的，则是系统在换型、来料波动和一语气班次之下的踏实进展。从一个工位复制到一条产线，再到一个行业，每一步都要重新考证节奏、良率和爱戴成本，新一代期间也要不休找到新的场景。

第三重锤真金不怕火在生态，它决定估值思象力。触觉的赓续迭代要靠数据飞轮转起来：硬件在实在场景里产生数据，数据反哺模子，系统越用越智能，这亦然它看成一项基础设施的价值所在。

一目科技但愿借助 TouchNet 和范例接口插足模子层，但数据范例只好赢得传感器公司、机器东谈主厂商和模子团队的共同采选才算确立；若是数据只服务于自家硬件和算法，不错酿成护城河，却难以成为行业基础设施。

换句话说，期间决定这家公司能否赓续率先，场景决定订单能否畛域化，生态决定它是一祖传感器公司，如故 Physical AI 的基础设施。超 10 亿元融资提供了闯关的成本，百亿元估值的谜底，藏在这三件事的已毕进程里。

结语

往时几年，具身智能最吵杂的故事，险些都发生在“大脑”和“肉体”上：更大的模子，更像东谈主的躯干，更无邪的要道，更通顺的演示视频。

但机器东谈主一朝走下展台，插足产线，问题很快会变得朴素起来：它能不成拿稳一个零件，能不成插准一个接口，能不成在物体将近滑落前实时收力。

通往物理寰球的终末一段路，常常卡在指尖。

机器东谈主需要像东谈主不异感知物体的硬度、摩擦、形变和滑动趋势，这正在成为具身智能行业越来越明确的共鸣。一目科技的超 10 亿元融资，恰是成本对这层共鸣的一次提前订价：Physical AI 要插足实在寰球，底层交互数据进口会变得越来越贵。

寰球东谈主形机器东谈主、数据采集、高端制造等客户的采选，也曾让一目科技跨过了早期贸易化考证。

接下来，传感器能否赓续踏实量产，成本能否赓续下跌开云体育，触觉数据能否在更多斥地和场景中蓄积、复用，才决定它最终能否成为 Physical AI 期间的物理交互基础设施。