今年机器人触觉赛道真是太热闹了。WAIC2026期间，一目科技宣布完成E轮超10亿元融资，估值突破100亿元。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，庚辛资本担任长期财务顾问。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。
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”与“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。
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。
触觉基座：以触觉赋予机器人持续感知、记录接触行为的能力
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解决方案。
从实验室到产线，曾经“奢侈品”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。
Sentra-T系列视触觉传感器可普遍适用于主流夹爪、灵巧手
更关键的是成本——一目科技的传感器成本变化契合摩尔定律趋势，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。一目科技的商业版图，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。
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”到“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。
在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”和“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”到“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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