在机器人产业加速向具身智能演进的当下，触觉感知已经成为机器人从“能动”转向“可靠完成物理作业”不可或缺的能力。途见科技近期完成亿元级Pre‑A++轮融资，由北京市人工智能产业投资基金、北京市新材料产业投资基金联合领投。本轮资金将投入底层核心技术研发、自动化产线建设、工艺迭代，完善具身智能数据采集工具以及消费级终端供应链配套，加速技术向终端产品落地转化。

这家企业由斯坦福大学鲍哲南院士实验室博士后赖建诚创立，深耕可拉伸多模态柔性电子皮肤与触觉感知系统研发制造，围绕触觉手套、Ego视觉采集方案、SDK工具，覆盖触觉数据采集、多模态时间同步、触觉模型算法整条链路。创始人拥有国家级重点研发专项项目经验，带领团队从材料源头切入触觉赛道。

过往机器人技术更多聚焦视觉识别与运动控制。视觉可以帮助机器人识别物体、规划行动路径，但属于非接触远距离感知。一旦执行抓取、装配这类精细操作，机器人无法获取接触力、形变、滑移等物理信息，能力短板就会暴露。和互联网海量的视觉训练素材不同，触觉数据必须发生在真实物理接触瞬间，很难直接复用现成公开数据集，高质量触觉数据获取门槛很高。

器件性能是触觉系统的根基。途见科技自研弹性体复合电子浆料体系，实现超100%拉伸率且支持完全回弹，弯曲半径小于1毫米，可以适配各类异形曲面。单片电子皮肤搭载高密度传感阵列，每平方厘米布设400个传感单元，可以同步采集压力、温度、切向力、表面纹理、接近觉等多维信号，其中接近觉能够在物体尚未接触时，最远20厘米感知物体靠近。

仅有高性能硬件还不足以支撑具身智能发展，高质量触觉数据采集与处理是第二道难关。为此企业推出TachinGlove触觉数采手套，搭载千级传感点位，可捕捉mN级微小作用力；通过空抓无脏信号设计，从源头提升触觉数据纯净度。配套自研Ego方案完成触觉、视觉信息毫秒级时间对齐，也开放SDK给到客户完成自有设备校准。后续还推出快拆版本TachinGlove Snap，采集模块可重复利用，适配高频大批量的数据采集工作。

下游客户往往不需要底层原始传感电信号，而是需要已经解析完成的高层语义结果，直接对接机器人控制系统与AI模型。基于经过对齐处理的多源数据，途见科技搭建触觉专家模型，实现接触语义识别、滑移检测、受力解析，推进触觉、视觉、语言、运动控制的VTLA多模态融合。至此形成完整的硬件+数据+模型触觉感知解决方案。

商业化层面，企业没有把发展全部押注在机器人赛道。一方面面向机器人厂商输出灵巧手全覆盖触觉、机械臂防碰撞、全身感知方案；另一方面向外拓展智能汽车、消费硬件、健康监测、情感陪伴等场景，落地智能座舱防夹、睡眠监测床垫、康复感知设备、AI交互玩偶等产品。

机器人领域大多属于小批量定制订单，单件成本居高不下；而消费硬件十万级起订量的标准化订单，能够摊薄模具、工艺成本。赖建诚认为，只依靠科研小订单很难实现触觉器件降本，必须借助消费级产品规模化量产完成供应链成本闭环。公司规划在北京落地自动化产线，把柔性电子皮肤从手工间歇生产升级为连续制造，提升批量交付能力。

站在行业视角，触觉传感赛道参与者持续增多，但真正的竞争对手并不是同行，而是单纯依靠视觉解决全部任务的技术路线。触觉能够捕捉视觉无法感知的物理交互本质，是高质量完成物理操作的基础。当前行业普遍遭遇工程化难题：空间定位偏差、感知盲区、信号漂移、需要频繁标定、误触发漏触发，这些实验室难以显现的问题，会在真实场景中集中暴露。

展望未来1‑3年，赛道会逐步完成行业收敛，类似早年柔性显示产业的发展路径。单纯拼装零部件无法做出合格触觉传感器，企业必须深耕材料、器件、工艺。能够站稳脚跟的企业，除了实现高性能器件规模化量产，还要把触觉信息转化为模型可以直接调用的结构化表征，降低下游集成门槛。软硬一体化、可以和下游深度协同开发，才是触觉企业长期核心竞争力。