文章核心观点 - 人工智能触觉感知企业他山科技在三季度连续完成A3轮和A4轮两轮融资，融资总额达数亿元人民币，共有13家投资方参与[1] - 公司致力于构建“芯片-传感器-算法-场景”全栈闭环能力，推动触觉感知技术从实验室原型走向规模化商用落地[2] - 在具身智能领域，触觉感知已成为继机器视觉与语音识别后，决定机器人能否与物理世界进行安全、精细、可靠交互的关键技术，是能力进阶的决胜之地[3] - 他山科技通过自主研发全球首款AI触感芯片及全链路技术体系，已占据机器人触觉感知领域超过80%的市场份额，成为行业主导力量[9] 触觉感知行业的技术瓶颈与重要性 - 行业面临三大技术瓶颈：信号处理滞后，因触觉信号是高频、多维连续物理量，传统芯片架构难以实现低延时、低功耗实时解析[5]；数据采集低效，高质量触觉数据采集成本高且缺乏标准化，导致算法模型训练不足[6]；场景适配不足，实验室技术泛化能力弱，难以应对真实世界千变万化的交互任务[7] - 这些瓶颈限制了机器人只能在结构化、预定义环境中工作，阻碍其融入复杂动态的人类生活与生产场景[8] - 触觉感知是机器人实现与物理世界精细、可靠交互的“躯体感觉神经系统”，对于人形机器人加速进入复杂作业场景至关重要[3][5] 他山科技的核心技术突破 - 公司自主研发全球首款数模混合AI触感芯片，采用R-SpiNNaker分布式脉冲神经网络架构，实现触觉信号实时高速处理[11] - 芯片具备0.01N超高力分辨率，能完成抓取鸡蛋无破损的柔性操作，并可仅凭触觉区分金属、布料、纸张等材质特性，感知物体细微形变[11] - 芯片具备独特端侧感控能力，能模拟人类手部“非意识反应”机制，提升复杂场景下的操作可靠性[11] - 基于芯片打造TS-F指尖触觉传感器，具备三维力感知、接近觉和材质识别多维融合能力，已与多家主流灵巧手厂商产品完成兼容性测试并批量出货[13] 商业化应用与场景落地 - 在服务场景，触觉感知机器人已实现无需人工辅助即可自主完成抓取、递送全流程，服务失误率显著降低[14] - 在工业领域，触觉解决方案应用于插取装配等柔性作业场景，解决传统自动化设备泛化能力不足的痛点[14] - 在农副产业，小龙虾预处理平台雏形展示触觉技术潜力，机器人能自动识别小龙虾尺寸、朝向，以恰当力度进行抓取、分类和摆盘，替代人工操作[16] - 传感器产品已应用于智能座舱中控触觉交互、精密制造中的元器件微装配等高要求领域[13] 数据瓶颈的创新解决方案 - 针对触觉数据采集成本高、通用性差的痛点，公司构建“仿真+实采”协同训练体系，在主流仿真平台搭建开源触觉模型[17] - 通过灵巧手“数字分身”无限生成抓取、扭转等多维度训练数据，并采用“原子学习”任务分解方法，将复杂操作拆解为基础动作单元训练，使算法训练周期大幅降低[17] - 该平台已形成规模领先的触觉数据集，通过统一数据标准打破“数据孤岛”，加速全行业技术迭代[17] 未来发展规划与战略重点 - 本轮融资后，公司将重点攻坚多模态融合技术，提升机器人触觉感知在复杂环境中的自适应能力[19] - 计划扩大机器人多模态训练场景库覆盖，完善“仿真预训练-实采优化”的闭环体系[19] - 将聚焦精密制造、服务交互等刚需场景，推动触觉技术从“可选配”升级为“核心标配”[19] - 标志着具身智能产业已迈入“感知精细化、操作实用化”的关键阶段，触觉感知将赋予机器人更精准操作能力与更泛化适应能力[19]

核心观点 - 触觉技术是机器人迈向"类人化"的关键瓶颈，公司通过"感控一体"触觉技术重新定义机器人执行任务的边界 [1] - 触觉技术的核心价值在于将数据转化为精准动作指令，实现从感知到与客观世界交互的闭环执行 [1][2] - 公司技术已实现商业化落地，在酒店服务和汽车工业等场景中解决"最后一厘米"的痛点 [8][9] - 边缘端芯片与多传感器协同架构是公司的技术护城河，显著降低算力需求和功耗 [11][12][13] - 公司采取"工业验证技术、服务打开规模"的双轨渗透战略，预计2025年触觉传感器出货量同比增长10倍以上 [15] 触觉技术的范式突破 - 传统触觉技术停留在"感知即终点"阶段，而公司提出触觉的核心价值在于闭环执行 [1] - "感控一体"架构将触觉感知与执行控制深度融合，例如灵巧手能动态调整抓握力度并模拟人类"轻轻放下"的动作 [4] - 边缘端自主决策能力将操作成功率从"偶然"推向"必然"，例如抓取物体时实时调整力度使成功率接近100% [5] 技术商业化落地 - 在酒店场景中，公司技术使机器人能精准抓取形态多变的衣物并完成打包搬运，解决自助洗衣房"空占率高"难题 [8] - 在汽车生产线中，多指协同触觉技术将精密零部件抓取的破损率降至极低水平，满足工业场景对极致成功率的要求 [9] - 技术突破传统视觉方案的局限，例如通过触觉力反馈精准判断网线插拔状态，解决视觉难以捕捉微小形变的问题 [11] 边缘端技术创新 - 自主研发数模混合AI触感芯片，将信号处理与计算集成在指尖单元，实现数据处理"本地化" [12] - "边缘-中心"协同架构支持多通道同步工作，使系统响应速度提升同时功耗降低 [12] - 分布式行权网络算法实现多芯片协同，例如18自由度灵巧手的各传感器实时交换数据共同决策最佳握持方案 [12] - 去中心化架构使系统算力需求降低90%，为低成本低功耗机器人普及奠定基础 [13] 市场战略布局 - 采取"工业验证技术、服务打开规模"的双轨渗透策略 [15] - 触觉传感器已应用于汽车工业的尾门交替传感器、隐藏式门把手等场景 [15] - 2025年触觉传感器出货量预计同比增长10倍以上，覆盖灵巧手、机械臂、人形机器人等多领域 [15] - 合作伙伴包括因时、强脑、灵心巧手、云迹等产业链头部企业 [15] 技术未来展望 - 触觉技术将成为机器人连接物理与数字世界的第二感官，使其从执行工具进化为自主决策智能体 [18] - 技术突破需要算法模型、材料科学与跨学科生态的全面进化 [16] - 在细分领域做到极致有望撬动万亿级市场，开启机器人"触摸"并理解世界的新时代 [19]