当具身智能从实验室走向工厂车间，资本的关注点正从“能跑能跳”转向“能摸能感”。近日，一家专注机器人触觉感知技术的公司——一目科技宣布完成超10亿元E轮融资，估值突破百亿元。本轮融资由多家一线人民币基金、头部美元基金及产业方联合参与，资金将用于触觉感知材料、芯片、算法的研发及规模化量产。这一融资事件标志着，机器人产业正进入“手感”竞争的新阶段。
在机器人技术演进中，视觉与语言大模型已解决“看”与“听”的问题，但“触”的缺失始终是瓶颈。当机械臂试图抓取一个鸡蛋时，视觉系统能识别鸡蛋的位置，却无法感知指尖压力是否适中、蛋壳是否即将破裂；在精密装配场景中，机器人需要实时调整抓握力度以适应不同材质的零件。这种对接触反馈的精准感知，正是具身智能从“演示级”迈向“实用级”的关键门槛。
一目科技选择从最薄弱的环节切入：其核心产品视触觉传感器厚度仅几毫米，可嵌入机器人灵巧手指尖。该传感器通过弹性材料形变与光学解算技术，将接触压力、纹理、滑动趋势等物理信息转化为数字信号。这种设计不仅解决了空间集成难题，更通过自研超表面硅光感光芯片将传感器厚度压缩至3毫米以内，较传统方案缩减90%，为机械设计留出更多冗余。
材料工程的突破同样关键。传感器表面需同时满足“柔软”与“耐用”的矛盾需求：既要感知微米级形变，又要承受产线百万次挤压。一目科技通过高分子聚合物单体研发，实现材料寿命超百万次按压，力分辨率达0.005N，相当于能感知一张A4纸压在指尖的重量。这种特性使其在电池包插拔、精密装配等场景中表现出色——某汽车产线实测显示，其方案将单次操作时间从人工的30秒压缩至15秒，且良率显著提升。
资本的押注逻辑，源于产业需求的质变。过去两年，机器人行业经历两轮融资潮：第一波资金涌向整机研发，推动人形机器人从概念走向实体；第二波聚焦大模型，赋予机器人理解指令的能力。但当机器人开始承担真实任务时，接触反馈的短板暴露无遗。在工厂场景中，视觉系统能定位目标，机械臂能抵达位置，却在插拔、装配等环节因缺乏触觉反馈而效率低下。这种痛点催生出新的市场：据行业估算，仅中国制造业对柔性抓取解决方案的需求规模就超千亿元。
一目科技的差异化竞争策略，体现在对数据生态的布局。其联合斯坦福大学等机构推出的TouchNet开源触觉数据集项目，试图建立行业通用标准。传统触觉数据采集成本高昂——研究人员需手持传感器逐个按压物体，2022年发布的Touch and Go数据集仅收集1.39万次触摸样本。而TouchNet通过标准化硬件接口与数据格式，降低采集门槛，若能被广泛采用，将使一目科技从硬件供应商升级为数据基础设施提供商。这种定位与其技术路径一脉相承：创始人李智强在卡内基梅隆大学的研究方向从微流体燃料电池到微光谱AI芯片，始终聚焦微观尺度信号的捕捉与转化。
尽管已跨过早期商业化验证阶段，挑战依然存在。技术层面，传感器需在超薄形态下集成更多感知模态（如温度），同时保持稳定性；场景复制层面，需证明方案在不同行业、不同工况下的普适性；生态构建层面，数据标准需获得传感器厂商、机器人本体企业及模型团队的共同认可。这些考验将决定其最终是成为一家传感器公司，还是定义Physical AI时代物理交互规则的基础设施提供商。
当前，全球人形机器人、高端制造等领域客户已开始采用一目科技的方案。在某3C产品组装线，其传感器帮助机器人实现了对柔性电路板的精准抓取，将次品率从3%降至0.2%；在食品加工场景，系统能通过触觉反馈区分不同成熟度的水果，实现自动化分拣。这些案例印证了一个趋势：当具身智能进入产业深水区，对物理世界交互数据的掌控能力，正成为比模型参数规模更关键的竞争要素。
