从会跳舞到有感知，触觉是机器人通往智能的门票吗？| S10E19

About this Episode

2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？

本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。

本期人物

李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:15] 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉

• 视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度

• 物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道

[05:05] 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分

• 运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类

• 灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛

• 大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」

[09:30] 触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字

• 视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理

• 行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代

• 从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经

[16:51] 触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点

• 做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地

• 技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条

• 成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十

[23:41] 触觉模型怎么构建？

• 触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号

• 前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐

• 行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进

[30:20] 数据难题：触觉数据的独特困境

• 真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头

• 一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning

[36:27] 触觉在哪先落地？

• 人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍

• 一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了

[43:01] 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河

• 最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米

• 材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产

• 十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好

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幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

商业合作

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