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本轮融资由多家一线人民币基金、头部美元基金和知名产业方联合参与,所融资金将用于具身智能触觉感知材料、芯片、算法和模型的研发,以及产线订单的规模化量产和高质量交付

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01.全球最薄可量产,90%触觉核心指标达类人水准

过去两年,具身智能行业的关注度长期集中在本体硬件大脑大模型两端,但随着产业落地推进,机器人会推理却不会动手的瓶颈逐渐凸显。一目科技切入的,正是触觉这一技术难度最高但100%的机器人公司均有刚需的物理AI赛道空白。

一目科技的核心产品,用于连接物理世界与智能系统之间缺失的感官环节。全系列仿生视触觉传感器通过微型光学系统拍摄接触面的微观形变,再由AI算法实时解算出压力、剪切力、纹理和滑动趋势等多维力学信息,将物理触摸转化为结构化数据。

目前传感器厚度已迭代至小于3毫米,是全球最薄可量产的仿生视触觉传感器,破解了灵巧手装不下的行业瓶颈,核心指标包括:分辨率万点以上、力精度达毫克级、力分辨率0.005N、工业寿命超百万次按压。综合来看,90%触觉核心指标达类人水准。

02.不止于指尖:数据-算法-模型的三层方案

估值破百亿背后的逻辑,是一目科技在传感器周围构建的一套三层架构,三层之间层层递进,把触觉变成了机器人可理解、可使用的关键能力。

第一层是触觉数据采集方案和标准数据集构建,通过与UMI、DexUMI、Ego等主流数采技术深度整合,在真实操作场景中,系统记录操作不同物体时所需要的力度,以及任务成功或失败时的触觉反馈信号。这相当于为机器人建立起一套高质量的触觉教材库。
 
第二层是自研的Tactile Transformer Encoder算法模块,它就像一个“翻译官”,能把不同硬件采集到的原始触觉信号,提取出物体表面形态、材质软硬、光滑还是粗糙等关键信息,并统一转化成一种通用编码。这样无论底层用什么触觉传感器,后续的机器人策略模型都能直接读懂、直接使用。
 
第三层是多模态具身智能大模型训练,这一层把编码好的多维触觉数据,与视觉、语言等模态数据融合在一起,补上了以往任务操作中长期缺失的触觉感知环节。在此基础上,训练出一个能感知、会决策、可行动的完整模型,让机器人在真实世界中操作更加精准、更加可靠。
 
三层构成一个正向闭环,这意味着客户买到的不只是一颗传感器,而是一套会持续进化的物理交互数据解决方案。
03.从实验室到产线,

曾经的触觉“奢侈品”已进入大型工厂

学术界对触觉传感器各类技术路径的研究已持续数十年。但全球实验室面临一个共同的难题:能做出一两个样品,但做不出成千上万颗一致性好、成本可控的工业产品。这需要企业在材料科学、精密光学、力学仿真、融合芯片和AI算法五个领域同时建立自研能力。一目科技花了十年跨过了这道坎。

更关键的是成本—一目科技的传感器成本贴合摩尔定律趋势,指数级下降,这意味着触觉传感器正在从少数高端实验室的"奢侈配置",变成整个机器人行业用得起的基础设施

商业化层面的认可随之而来。目科技的商业版图,已横跨全球的人形机器人、汽车、数据采集、制药、食品等多领域,前景广阔

数据采集公司是最早嗅到机会的一批客户。它们采购一目科技的传感器与数采方案,专门用来构建具身模型训练所需的物理交互数据。全球化机器人厂商则是另一股力量,它们将一目科技的视触觉方案直接嵌入灵巧手与操作模组,让机器人从能看见进化到能感知,满足其量产装机的刚需。高端制造场景对触觉精度要求最为苛刻,工业柔性装配、自动化配液系统等操作的精度远超人工极限。

 

04做定标准的人,定义下一个十年

一目科技更大的战略布局在于开源生态。公司正与斯坦福大学等国际顶尖机构合作,推进名为TouchNet的开源触觉数据集项目计划2026年底开源更多真实触觉数据,让更多研究者、工程师低成本接入触觉数据、测试算法,推动行业跃升。

从自研技术自建产线,到工业量产应用与数据训练,再到开源数据集的构建——这些不可替代的壁垒,让一目正在成为下一代机器人核心基建的定义者。这是一次从做产品定标准的商业逻辑升维,将推动一目科技在具身智能的生态位中占据不可替代的位置。

2026年世界人工智能大会(WAIC)的聚光灯下,一目科技带着持续领先能交付能造血两个标签,正在回答一个属于下一个十年的命题:当机器人拥有了真正的触觉人类的生产和生活将发生什么变化

一目科技创始人李智强博士毕业于卡内基梅隆大学,拥有环境工程、人工智能与硬件研发等15 年以上跨领域研发复合经验。他早年主导研发世界最小的微流体微生物燃料电池,后自主研发微光谱AI芯片,打破国外高端光谱仪垄断2016年创立一目科技后,从做传感器建物理AI基础设施,李智强博士选择的是一条重投入、长周期的路径。

加速物理世界AGI的进化,这是李智强博士和一目科技的使命。

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作者 ab, 808