作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

硬氪獲悉，戴盟機器人近日完成億元 A 輪融資，由匯川技術旗下產業(yè)基金匯川產投與中國電信聯(lián)合投資。資金將用于進一步打造超大規(guī)模含物理交互信息數(shù)據集，加速物理世界模型研發(fā)、并驅動真實物理場景下的數(shù)據飛輪與商業(yè)閉環(huán)。

戴盟機器人于 2023 年正式運營，核心團隊長期聚焦機器人靈巧操作與物理交互智能領域。聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家王煜教授曾任港科大機器人研究院創(chuàng)始院長，他所提出的 " 具身技能 " 與 " 技能克隆 " 等概念，是戴盟機器人核心技術路線的重要組成部分。創(chuàng)始人兼 CEO 段江嘩博士及主要技術負責人，均來自港科大機器人研究院核心團隊，具備 10 年操作智能 Know-how。首席 AI 科學家原瑋浩曾為阿里通義實驗室多模態(tài)研究專家，擁有將世界模型遷移至機器人物理操作的前沿經驗。

具身智能熱度持續(xù)走高的當下，行業(yè)邏輯正在發(fā)生深刻切換。賽道發(fā)展沿著一條清晰的脈絡演進：從早期機器人行走與運動控制能力的比拼，到差異化算法架構路線與 " 具身大腦 " 的探索，每輪熱點輪動都為其突破積累了關鍵基礎。

隨著人形落地從舞臺演示走向實景作業(yè)，整機精細化實操門檻持續(xù)抬升，能否采集高質量物理交互數(shù)據，已經成為行業(yè)落地的關鍵分水嶺。

在主流的純視覺感知方案中，傳感器僅能捕捉物體外觀，無法識別軟硬、摩擦系數(shù)、受力形變等物理特征，難以支撐機器人預判物體變化。相較之下，融合觸覺的物理交互數(shù)據，可完整記錄瞬時受力、材料屬性等關鍵參數(shù)，在模型規(guī)?；柧氈谐恋砦锢沓ＷR、加速收斂，幫助機器人建立物理因果認知，落地各類精細作業(yè)。

戴盟的做法是從物理交互數(shù)據的采集和標注切入，逐步搭建起覆蓋感知、操作、學習的完整技術鏈路，進而構建能為機器人提供物理常識的世界模型。

在認知層面，其模型可以實現(xiàn)視覺與觸覺模態(tài)的對齊，使機器人能夠從圖像中推斷物體的物理屬性，也能從觸感中反推物體形態(tài)；進入執(zhí)行階段，借助高響應頻率的觸覺反饋，幫助設備在接觸發(fā)生的毫秒級時間內完成感知、判斷與動作修正，形成閉環(huán)控制。

" 機器人要能干活，對物理世界因果的理解和基于真實接觸的反饋必不可少。" 戴盟機器人 CEO 段江嘩告訴硬氪，一個能跑酷、能翻跟頭的機器人，如果它沒辦法以恰到好處的力度拿起一塊海綿擦拭物體，其應用價值將大打折扣。" 視覺屬于非接觸的遠端信號，它能告訴你物體在哪里，卻無法告訴你接觸時，為什么海綿會產生形變，而觸覺，正是那個接觸瞬間的‘手感’，是判斷物理因果、實現(xiàn)精細操作的關鍵。"

但僅有技術和模型還不夠。如何以數(shù)據閉環(huán)與專業(yè)評測標準驅動物理世界模型持續(xù)迭代，是當前業(yè)界面臨的另一大挑戰(zhàn)。段江嘩向硬氪指出，" 觸覺數(shù)據荒的本質在于，視覺的數(shù)據表征方式已經相對統(tǒng)一，而觸覺沒有標準，也缺乏大規(guī)模、多模態(tài)的真實采集體系。"

為解決這一難題，戴盟自建了 " 外發(fā)式 " 具身數(shù)據采集網絡，與傳統(tǒng)依賴定點實驗室、遙操作采集的模式不同，" 外發(fā)式 " 采集網絡通過將中心化實驗室分散，實行分布式社會化采集，可以有效實現(xiàn)場景的真實性、采集效率的質變和邊際成本的遞減。

2026 年 4 月，戴盟機器人已聯(lián)合包括谷歌 DeepMind 等數(shù)十家海內外頭部機構，發(fā)布全球最大規(guī)模的含觸覺全模態(tài)物理世界數(shù)據集 Daimon-Infinity，其中包含了紋理、軟硬、力學等接觸信息，并開源 1 萬小時供行業(yè)免費使用；在數(shù)據集基礎上，還建立了一套系統(tǒng)化的評測標準，于 6 月推出支持 " 真實數(shù)據訓練 + 仿真器訓練 " 兩種模式、面向物理交互能力的含觸覺全模態(tài) Benchmark 體系 RobOmni。

人類嬰兒通過觸摸來認識世界，發(fā)展智力。對于即將從工廠走進家庭的機器人而言，這一課也同樣無法跳過。在解決了 " 看得見 " 和 " 走得穩(wěn) " 之后，" 摸得準 " 正成為具身智能通往物理世界的最后，也最關鍵的 " 一公里 "。而戴盟機器人，正試圖在這場關于 " 手感 " 的技術進程中，定義自己的標準。

人類嬰兒通過觸摸來認識世界，發(fā)展智力。對于即將從工廠走進家庭的機器人而言，這一課也同樣無法跳過。在解決了 " 看得見 " 和 " 走得穩(wěn) " 之后，" 摸得準 " 正成為具身智能通往物理世界的最后，也最關鍵的 " 一公里 "。戴盟向硬氪透露，其視觸覺傳感器出貨量目前已居全球第一。它正試圖在這場關于 " 手感 " 的技術進程中，定義自己的標準。

以下為硬氪與戴盟機器人 CEO 段江嘩的訪談節(jié)選（略經編輯）：

硬氪：從感知到執(zhí)行，具身智能要跨越從 " 看懂 " 到 " 干活 " 的鴻溝。戴盟的物理世界模型是如何處理視觸覺模態(tài)融合與底層控制的？在面對復雜操作任務時，這套架構能幫助機器人完成哪些之前做不到的事？

段江嘩：我們的模型推理的是物理因果。在模型結構上，我們把物理接觸拆成了兩層，分別是認知層和執(zhí)行層。

認知層做的事是讓視覺和觸覺在同一語義空間里雙向映射，這類似于人類的通感。你看到一顆草莓，不用捏下去就知道草莓會有顆粒感；當你掏鑰匙開門，鑰匙插進門鎖的那一刻，手會擋住視線，在看不到鑰匙和鎖孔接觸狀態(tài)的情況下，人類會依靠直覺和手感完成操作——有沒有插進去、有沒有卡住、要不要轉一下？我們希望機器人也能做到這件事。

執(zhí)行層有兩套機制在同時運行。一套是百赫茲級的高頻觸覺伺服，類似脊髓反射，不經過上層推理，物體剛開始產生滑移趨勢的那一刻，補償動作就已經發(fā)出了，視覺幀還沒切換過來。這好比你在洗碗時，手里沾滿洗潔精的盤子剛有一點點滑脫的跡象，你不需要用眼睛去盯著確認，手指就會立刻本能地收緊捏住盤子。

另一套是物理世界推理，模型會持續(xù)預測未來幾步的操作狀態(tài)，在失誤真正發(fā)生之前提前給出修正策略。這好比你單手提著一個水壺往杯子里倒水，隨著水流出，壺底的重心在持續(xù)變化，你的大腦會根據水的流速，持續(xù)預測下一秒壺的重量分布，提前并且平滑地調整手腕的傾斜角度，確保水流自始至終倒得平穩(wěn)。

這兩套機制分別對應毫秒級反應和多步前瞻，時間尺度不同，但在同一個任務里協(xié)同工作。這是我們相比純視覺操作模型最重要的結構差異。

硬氪：戴盟最近還陸續(xù)發(fā)布了數(shù)據集和面向機器人物理交互能力的 Benchmark，這跟你們在做的物理世界模型有什么聯(lián)系？

段江嘩：數(shù)據集是燃料，物理世界模型是引擎，Benchmark 是轉速表。

傳統(tǒng)的數(shù)據集，不管是視覺的還是仿真的，記錄的是 " 像素變化 " 或者 " 軌跡 "。但要讓機器人理解物理世界，光有這些遠遠不夠。比如一個物體是軟的還是硬的？表面是光滑的還是粗糙的？抓握時正壓力多大、切向力多大、有沒有滑移趨勢？這些都屬于物理屬性信息。Daimon-Infinity 數(shù)據集中所采集的壓力、形變、紋理、剛度、滑移趨勢……加起來有十幾種模態(tài)。

最大的難度，不是單獨采集某一種模態(tài)，而是要把這十幾種觸覺模態(tài)，跟視覺圖像、跟動作指令，在毫秒級的時空維度上嚴格對齊。

舉個例子，機器人手指碰到物體的那一刻，觸覺傳感器要記錄下接觸點的壓力分布、紋理信息，同時攝像頭要記錄下這一刻的畫面，控制系統(tǒng)要記錄下這一刻的關節(jié)角度和力矩。這三者必須在時間上精確到毫秒級同步，否則模型難以學到到正確的因果邏輯。

數(shù)據有了，模型有了，下一個問題隨之而來——怎么判斷模型是否真的學到了物理因果？這就是戴盟推出 RobOmni 的意義。

具身領域現(xiàn)有基準評測往往側重視覺感知模態(tài)，重點關注機器人的泛化抓取和長序列規(guī)劃任務，針對觸覺感知模態(tài)，接觸精細操作的評估標準還沒有完善。

行業(yè)仍然缺乏圍繞觸覺感知與靈巧操作的標準化評測基準，不同模型與數(shù)據之間缺乏統(tǒng)一標準，觸覺能力難以量化，模型泛化能力也難以被系統(tǒng)性驗證。

我們注意到，一些側重仿真和 Sim2Real 領域的團隊，近期也開始引入視觸覺融合評估，這恰恰說明整個產業(yè)前沿正在達成共識——讓機器人真正理解世界并與世界交互，純視覺是不夠的，觸覺是繞不過去的。RobOmni 正填補了這一缺口，為物理交互能力提供標準化、可比較、可復現(xiàn)、可擴展的驗證入口。

沒有尺子，就無法度量進步，沒有標準，行業(yè)就無法形成合力，所以我們要先造一把尺子，再丈量世界。

投資方評論：

匯川產投相關負責人表示，具身智能要想實現(xiàn)真實場景作業(yè)的跨代躍遷，觸覺感知補齊物理因果邏輯是必經之路。戴盟機器人是業(yè)內極少數(shù)從物理因果邏輯出發(fā)，以海量視觸覺數(shù)據驅動，推動物理世界模型在精細操作場景落地的企業(yè)，匯川技術長期深耕工業(yè)自動化與智能機器人領域，深知多模態(tài)感知對精細操作場景的戰(zhàn)略價值。未來期待基于匯川的場景與產業(yè)認知，與戴盟共同構建具身智能時代的觸覺神經網絡。

中國電信投資公司相關負責人表示，具身智能想要實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化落地，既離不開云端大模型算力的持續(xù)迭代升級，也高度依托高精度物理感知能力與多模態(tài)數(shù)據體系作為支撐。戴盟機器人在視觸覺感知賽道深耕積淀，已構建起穩(wěn)固的核心技術壁壘。作為數(shù)字中國建設的中堅力量，中國電信正全力落地 " 云改數(shù)轉智惠 " 戰(zhàn)略。未來，我們期待與戴盟機器人深度攜手，聯(lián)合打造可落地、可復制的具身智能行業(yè)解決方案，共建賦能新質生產力發(fā)展的新型數(shù)字基礎設施，助力加速具身產業(yè)高質量發(fā)展，實現(xiàn)生態(tài)共贏。