融了10個(gè)億，又一百億獨(dú)角獸誕生

具身賽道又迎來(lái)一筆重磅融資。

近日，一目科技宣布完成E輪超10億元融資，投后估值突破100億元，躋身具身智能百億估值俱樂(lè)部。多家產(chǎn)業(yè)方、一線人民幣基金及全球化美元機(jī)構(gòu)聯(lián)合押注。這筆錢(qián)將用于產(chǎn)線訂單的規(guī)模化量產(chǎn)交付，以及材料、芯片、算法和數(shù)據(jù)等底層技術(shù)的持續(xù)迭代。

消息一出，幾乎所有人都想問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題：這家公司憑什么值百億？答案，或許就藏在機(jī)器人動(dòng)手能力的關(guān)鍵堵點(diǎn)上。

一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)是：今天的人形機(jī)器人能跑能跳、能打拳跳舞，情緒價(jià)值拉滿(mǎn)，可一旦涉及精細(xì)操作便立刻露怯。拿扣扣子來(lái)說(shuō)，這個(gè)對(duì)人類(lèi)再簡(jiǎn)單不過(guò)的動(dòng)作，對(duì)機(jī)器人卻是巨大挑戰(zhàn)。扣子的滑動(dòng)、布料的肌理，僅憑視覺(jué)幾乎無(wú)法判定。而背后缺失的，正是人類(lèi)最核心的感知能力：觸覺(jué)。

正是這個(gè)痛點(diǎn)的放大，把觸覺(jué)傳感器推向了資本的風(fēng)口浪尖。從年初到年中，我們可以一窺融資新聞的關(guān)鍵詞的變化：上半年還在談“大模型”，后來(lái)變成“人形機(jī)器人”，到了下半年，“觸覺(jué)”和“感知”開(kāi)始頻繁出現(xiàn)。

我們?cè)倏匆幌抡w規(guī)模：2026年國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人專(zhuān)用觸覺(jué)傳感器市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)突破3.2億美元，同比增速超160%，是所有零部件中增速最高的細(xì)分賽道；放眼全球，2024年市場(chǎng)規(guī)模已超150億美元，預(yù)計(jì)2031年將突破350億美元。

在這樣一個(gè)急速膨脹的市場(chǎng)，一目科技更像一家稍顯“安靜”的寶藏公司，扎扎實(shí)實(shí)做基礎(chǔ)科研，像極了淘金熱里的賣(mài)鏟人，用心打造一把最趁手的“鏟子”，只不過(guò)這把“鏟子”，瞄準(zhǔn)的是物理AI時(shí)代最稀缺的觸覺(jué)感知力。

把人類(lèi)的“五感”賦予機(jī)器人，90%觸覺(jué)核心指標(biāo)達(dá)類(lèi)人水準(zhǔn)

一目科技的故事，始于創(chuàng)始人兼CEO李智強(qiáng)的一個(gè)技術(shù)愿景：把人類(lèi)的“五感”賦予機(jī)器。

WAIC展位現(xiàn)場(chǎng)圖

創(chuàng)始人李智強(qiáng)擁有卡內(nèi)基梅隆大學(xué)環(huán)境工程博士學(xué)位，研研究方向涉及微流控生物傳感器和光譜芯片。據(jù)公開(kāi)資料，其博士期間曾獲得全美化學(xué)年會(huì)最佳學(xué)術(shù)報(bào)告獎(jiǎng)。

進(jìn)入具身智能賽道后，團(tuán)隊(duì)花了數(shù)月跑客戶(hù)，從靈巧手廠商到機(jī)器人本體企業(yè)，再到夾爪供應(yīng)商。一圈下來(lái)，客戶(hù)反饋?zhàn)罴械膯?wèn)題只有一個(gè)：體積太大。

傳統(tǒng)視觸覺(jué)方案厚度普遍超過(guò)20毫米，很難裝進(jìn)小型機(jī)器人手部，就算適配主流靈巧手，也會(huì)擠占操作空間、影響動(dòng)作靈活性，很多場(chǎng)景根本用不了。所以做一款足夠薄、能裝進(jìn)去的視觸覺(jué)傳感器，成了一目科技的突破口。

什么是視觸覺(jué)？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是在柔性材料背面裝一組微型光學(xué)系統(tǒng)，當(dāng)傳感器接觸物體時(shí)，材料表面發(fā)生形變，攝像頭拍下形變產(chǎn)生的光影變化，再通過(guò)AI算法解算出壓力、紋理、滑動(dòng)趨勢(shì)等信息。形象一點(diǎn)說(shuō)，就像給機(jī)器人指尖裝了一臺(tái)用光來(lái)“看”觸感的顯微鏡。相比傳統(tǒng)的壓阻、電容方案，視觸覺(jué)能捕捉到的信息密度高得多，接近人類(lèi)指尖的感知水平，但體積問(wèn)題一直是它大規(guī)模應(yīng)用的最大障礙。

一目科技從幾何光學(xué)設(shè)計(jì)、模型解算到芯片化技術(shù)，一路優(yōu)化下來(lái)，把傳感器厚度做到了行業(yè)同類(lèi)產(chǎn)品的一半。他們的仿生視觸覺(jué)傳感器采用仿人體指腹形態(tài)，尺寸和厚度都很接近人類(lèi)指尖。關(guān)鍵技術(shù)是一目自研的超表面硅光感光芯片，芯片能力決定了體積壓縮的極限。據(jù)一目科技透露，其傳感器厚度已迭代至小于3毫米。公司方面稱(chēng)，這一數(shù)據(jù)在目前已公開(kāi)的同類(lèi)量產(chǎn)產(chǎn)品中處于領(lǐng)先水平。

產(chǎn)品矩陣：Sentra-T系列視觸覺(jué)傳感器可普遍適用于主流夾爪、靈巧手

除了體積，視觸覺(jué)傳感器的難，還卡另外兩個(gè)地方：材料和算法。

材料上要軟，才能感知細(xì)微形變；又要耐用，才能在工業(yè)場(chǎng)景里扛得住反復(fù)按壓。這兩種特性理論上天然對(duì)立。但一目科技自己組建團(tuán)隊(duì)研發(fā)柔性電子皮膚材料，從高分子聚合物的單體開(kāi)始研究，探索官能團(tuán)的自恢復(fù)性和骨架結(jié)構(gòu)的剛性。目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)次按壓、數(shù)萬(wàn)次橫向剪切力下性能不衰減。

第三是算法。 傳感器通過(guò)內(nèi)置攝像頭捕捉彈性材料接觸物體時(shí)的形變，拍到的是“觸覺(jué)照片”序列，再通過(guò)AI解算出壓力、紋理、滑動(dòng)趨勢(shì)等信息。感知性能上，傳感器能做到微米級(jí)形變解算、0.005N力分辨率、最高120fps輸出幀率。針對(duì)傳統(tǒng)方案容易出現(xiàn)的溫漂和感知盲區(qū)，一目科技用自研算法做了優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)全解算無(wú)盲區(qū)，防護(hù)等級(jí)達(dá)到IP65。

觸覺(jué)基座：以觸覺(jué)賦予機(jī)器人持續(xù)感知、記錄接觸行為的能力

綜合來(lái)看，一目科技的90%觸覺(jué)核心指標(biāo)達(dá)類(lèi)人水準(zhǔn)。以上三個(gè)維度整合在一起，也構(gòu)成了一目科技如今的全棧能力，而且從底層芯片到感知算法，一目科技實(shí)現(xiàn)了全部自研。截至目前，一目科技在全球布局了超過(guò)700件知識(shí)產(chǎn)權(quán)，拿了國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定和省專(zhuān)精特新中小企業(yè)認(rèn)定，通過(guò)了ISO三體系認(rèn)證，四年內(nèi)拿了12項(xiàng)國(guó)際大獎(jiǎng)。

百億賭注，押在了機(jī)器人的“手”上

“在大模型領(lǐng)域，中國(guó)是一個(gè)追趕者的角色。但是在物理AI領(lǐng)域，中美基本上在同一個(gè)起跑線上，差距幾乎沒(méi)有。”在剛剛開(kāi)幕的WAIC 2026的訪談中，一目科技創(chuàng)始人李智強(qiáng)這樣判斷。

這話(huà)聽(tīng)起來(lái)頗有底氣，但底氣究竟從何而來(lái)？答案很樸素，甚至有些出人意料：大家同時(shí)被同一個(gè)麻煩絆住了：機(jī)器人能跑能跳了，但干不了細(xì)活。正是這個(gè)被無(wú)數(shù)人忽略的“細(xì)活”卡點(diǎn)，撐起了一目科技的百億估值。

仔細(xì)拆解，這筆10億融資投的遠(yuǎn)不止一家傳感器公司。它投的是一個(gè)關(guān)鍵共識(shí)：當(dāng)具身智能的腿已經(jīng)邁出去，手卻還僵在半空，誰(shuí)能讓機(jī)器人真正“上手”，誰(shuí)就卡住了下一個(gè)十年最值錢(qián)的生態(tài)位。

在李智強(qiáng)看來(lái)，行業(yè)目前有三種不同的打法。

第一種是純模型算法類(lèi)。英偉達(dá)的Cosmos 3、Physical Intelligence的π系列模型，這些公司相信要做通用的具身智能大腦，不太關(guān)注硬件，主要聚焦數(shù)據(jù)和算法。

第二種是軟硬件一體。特斯拉的Optimus、Figure，還有中國(guó)的智元機(jī)器人，從本體到算法全部自己做。這類(lèi)公司需要非常強(qiáng)的研發(fā)能力，把硬件研發(fā)、制造和軟件算法模型統(tǒng)一起來(lái)。

第三種，是一目科技的路線。李智強(qiáng)說(shuō)：“我們認(rèn)為在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，具身智能要發(fā)展，分工和開(kāi)放是一個(gè)非常重要的方式。”一目科技做的是基礎(chǔ)設(shè)施層，把硬件和算法連接起來(lái)的中間層，打通從感知入口到數(shù)據(jù)飛輪再到賦能模型的整條鏈路。

為什么基礎(chǔ)設(shè)施層至關(guān)重要？

李智強(qiáng)把物理AI的瓶頸拆成了三個(gè)卡點(diǎn)。第一個(gè)是感知層，機(jī)器人怎么采集物理世界的數(shù)據(jù)。第二個(gè)是操作執(zhí)行層，怎么做到類(lèi)人的精準(zhǔn)操作。第三個(gè)是大腦層，而大腦的前提是數(shù)據(jù)。

三個(gè)卡點(diǎn)層層遞進(jìn)，缺一不可。但行業(yè)目前最大的問(wèn)題出在最前端：感知能力太弱。沒(méi)有精準(zhǔn)的感知，就沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就無(wú)法訓(xùn)練出理解物理世界的大腦。這正是一目科技選擇觸覺(jué)作為突破口的邏輯。

這一判斷與英偉達(dá)CEO黃仁勛在2026 NVIDIA GTC Taipei場(chǎng)合的表態(tài)有所呼應(yīng)。在NVIDIA發(fā)布首套人形機(jī)器人參考設(shè)計(jì)時(shí)，觸覺(jué)靈巧手首次成為官方參考架構(gòu)的重要組成部分。

當(dāng)然，有人會(huì)問(wèn)：觸覺(jué)還處在四五十分的水平，值這個(gè)價(jià)嗎？李智強(qiáng)給出的理由很誠(chéng)實(shí)，也很有說(shuō)服力。2026年被稱(chēng)為“觸覺(jué)元年”，絕非偶然。價(jià)值層面，行業(yè)已經(jīng)達(dá)成高度共識(shí)；技術(shù)層面，視觸覺(jué)路線正在收斂為主流方案；成本層面，視觸覺(jué)是唯一能沿著摩爾定律持續(xù)降成本的觸覺(jué)模態(tài)。這三重確定性疊加在一起，讓觸覺(jué)傳感器從一個(gè)小眾課題，變成了能承載百億估值的資本錨點(diǎn)。

在工業(yè)場(chǎng)景里，這套邏輯正在被驗(yàn)證。拿電池包插拔組裝工序來(lái)說(shuō)，工人完成一道工序大約需要30秒，傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人還難以勝任。一目科技的帶反饋方案第一次測(cè)試花了100秒，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如人工。但到了今年四月，時(shí)間縮短到50秒，現(xiàn)在已經(jīng)降到15秒，比人工效率高了一倍。

“這就像AlphaGo在收斂前難以戰(zhàn)勝人類(lèi)，一旦突破便不可逆轉(zhuǎn)。”李智強(qiáng)說(shuō)。機(jī)器人通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以learning-based方式學(xué)會(huì)這個(gè)技能，相當(dāng)于把老師傅的手藝數(shù)字化了。它的優(yōu)勢(shì)在于可以24小時(shí)不間斷訓(xùn)練，人一天最多干8小時(shí)。

商業(yè)模式上，一目科技的做法是“可拆可合”的三層結(jié)構(gòu)。最底層是觸覺(jué)硬件，傳感器和帶傳感器的靈巧手，目前對(duì)收入貢獻(xiàn)最大。中間層是觸覺(jué)數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)化能力。最上層是模型賦能，仿真能力、語(yǔ)義理解的編碼器，幫客戶(hù)更快達(dá)到AGI能力。客戶(hù)可以自己去選擇、去搭配自己的需求。

基礎(chǔ)設(shè)施的野望，在數(shù)據(jù)層面體現(xiàn)得最為宏大。李智強(qiáng)指出，物理AI目前最大的短板是數(shù)據(jù)資產(chǎn)。語(yǔ)言大模型有海量文本，視覺(jué)有ImageNet，但物理世界的高保真觸覺(jué)數(shù)據(jù)幾乎一片空白。于是他正在推動(dòng)一個(gè)名為T(mén)ouchNet的開(kāi)源數(shù)據(jù)集項(xiàng)目，試圖為物理AI打造一個(gè)類(lèi)似于ImageNet的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)底座。

“這肯定不是一個(gè)人的力量能做到的，但前提條件是我們要先把標(biāo)準(zhǔn)、接口和整個(gè)鏈條規(guī)范下來(lái)、打通。然后我們就可以去形成這樣的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)飛輪。”這句話(huà)背后，意味著一目科技試圖走一步定義行業(yè)規(guī)則的先手棋。誰(shuí)掌握了數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)和接口，誰(shuí)就有可能成為物理AI時(shí)代的“數(shù)據(jù)守門(mén)人”，而這個(gè)地位一旦確立，百億估值恐怕只是一個(gè)起跳點(diǎn)。

因此，一目科技給自己的最終定位是Physical AI基礎(chǔ)設(shè)施提供商。這個(gè)定位的底層自信在于，無(wú)論未來(lái)具身大腦走哪條技術(shù)路線，要實(shí)現(xiàn)超越腳本的靈巧操作，都必須依賴(lài)真實(shí)的物理交互反饋。當(dāng)大多數(shù)玩家還在爭(zhēng)搶一個(gè)完整的機(jī)器人時(shí)，一目提供的，正是那一套標(biāo)準(zhǔn)化的物理交互數(shù)據(jù)解決方案，為各類(lèi)“具身大腦”輸出標(biāo)準(zhǔn)化、高保真的物理信號(hào)輸入接口。

那么，誰(shuí)在領(lǐng)跑下一代基礎(chǔ)設(shè)施？這個(gè)問(wèn)題現(xiàn)在還遠(yuǎn)未到有定論的時(shí)候。過(guò)去20年，數(shù)據(jù)中心建設(shè)解決了信息之間的流動(dòng)、存儲(chǔ)和計(jì)算。現(xiàn)在，物理AI世界需要的是對(duì)物理世界的感知和理解能力。在這個(gè)新賽道上，誰(shuí)能率先構(gòu)建起以觸覺(jué)感知和多模態(tài)融合為底座的基礎(chǔ)設(shè)施，誰(shuí)就能拔得頭籌。