在机器人技术领域，一个看似简单的动作——在强光下拿起玻璃杯，对人类而言轻而易举，但对机器人来说却充满挑战。透明材质的透射与折射、强光下的反射与局部过曝，让视觉系统难以准确识别玻璃杯的边界、位置和姿态。而在抓取瞬间，机器人还需精确控制力度，既要防止滑落，又要避免压碎玻璃。这一过程暴露了当前具身智能技术的瓶颈：机器人能“看见”却“摸不准”。
类似的问题也出现在插拔精密接头、抓取易碎物品等场景中。视觉系统在物体被遮挡后无法观测接触面状态变化，也难以获取材质、软硬度、滑移趋势等关键物理信息。这些信息对实现稳定、精准的操作至关重要。因此，业内普遍认为，要让机器人真正“能干活”，必须在视觉之外补齐触觉感知能力。通过高分辨率触觉传感器，机器人可在接触物体时实时获取力度、纹理、形变等多模态信息，构建“看见－触摸－调整”的完整操作闭环。
戴盟机器人正是这一领域的探索者之一。这家初创公司由香港科技大学机器人研究院创始院长王煜教授与其学生段江哗博士联合创办，以视触觉技术为核心，致力于推动机器人走向通用化。创立不到两年，戴盟已连续完成多轮融资，累计金额达数亿元人民币，刷新了触觉传感领域天使轮融资纪录。
段江哗在接受采访时表示，团队长期从事机器人操作研究，发现许多对人类简单的任务对机器人极具挑战。根本原因在于，仅靠视觉无法解决接触后的状态感知问题。一旦夹爪与物体接触，视觉常被遮挡，而传统机器人缺乏有效触觉反馈，导致操作失败率高。因此，提升机器人精细操作能力，必须引入高信息密度的触觉感知，尤其是在接触发生后的实时反馈。
与传统的压阻式或电容式触觉传感器相比，戴盟采用视触觉路线，通过光学成像捕捉接触面硅胶层的形变图像，再结合算法解算出多种触觉模态。这种方案不依赖密集布线的电极阵列，理论上分辨率仅受限于相机像素，可轻松超越人类指尖的感知密度。同时，由于没有易损电路，其寿命可达数百万次操作循环，远高于传统方案。
戴盟的触觉系统具有两项核心性能：力感知灵敏度和空间分辨率。它能感知最小0.01牛的力，空间分辨能力达到0.01毫米，比人类手指尖的分辨率高出约300倍。这种超细粒度的感知能力为精密装配、表面质量检测和材质辨识等任务提供了技术支持。例如，在插针或拧微型螺丝时，系统能捕捉极其微弱的阻力变化，自主调整姿态或力度；在表面质量检测中，它能识别亚毫米级的纹理变化和材料软硬程度；在材质辨识中，它可通过触觉区分皮革、织物、硅胶等不同材质。
当被问及为何不直接开发灵巧手时，段江哗表示，手的结构形态固然重要，但真正决定操作质量的是感知系统，尤其是触觉。当前触觉技术被列入国家“卡脖子”核心技术清单，戴盟选择专注触觉赛道，既是对自身技术长板的聚焦，也是对行业短板的战略性补位。通过为数十甚至上百家企业提供触觉解决方案，触觉能力可以嵌入到成千上万台设备中，进入更广泛的工业、服务和特种场景。这种“底层能力赋能”模式所释放的产业影响力与商业价值更具乘数效应。
在技术路线选择上，戴盟坚持采用单色光而非主流的三色光方案。段江哗解释，三色光方案出厂时需要精密标定三种光源的一致性，但LED在长期使用中光强会漂移，导致光场失配，时间一长，力估计或纹理重建就会不准。而单色光没有颜色通道差异，光场极其稳定，几乎不需要维护标定。同时，黑白相机数据量大幅降低，处理速度能提升到120Hz以上，满足机器人实时控制的需求，整机功耗和温升也显著下降。戴盟的传感器寿命可达500万次以上，且外层硅胶接触面设计为标准化、可快速拆卸的模块，更换成本低、操作简单。
针对纯视觉方案的竞争，段江哗认为，视觉和触觉在机器人感知系统中是互补关系。有些任务没有触觉就根本做不了，比如插拔精密接头、对齐卡扣等；有些任务没有触觉也能做，但效率很低，比如折衣服。触觉不是“有可无的补充”，而是在视觉受限、需要精细力控或追求高效可靠操作的场景中，不可或缺的能力。
当被问及未来是否会出现更好的技术时，段江哗表示，技术演进没有终局，但商业落地存在“最优解”。从当前工程实践来看，视触觉传感器是综合优势最明显的路径，处于高信息密度、耐用性与量产成本之间的最佳平衡点。更重要的是，今年具身智能行业竞争逻辑正在发生质变，不再单纯比拼技术点的新颖性，而是比拼谁能构建完整、可复制的体系能力。触觉感知正从“锦上添花”变为“智能标配”，直接决定了机器人“能不能干活”以及“能不能干好活”。
