目科技仿生视触觉传感器在机械手上的实时触觉反馈展示
又有公司拿到了 10 亿元融资。
这次是目科技——做了十年仿生视触觉传感器的公司，刚刚完成了 E 轮 10 亿元融资，估值突破 100 亿元。本轮融资由多线人民币基金、头部美元基金和知名产业联参与，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、法和模型的研发，以及产线订单的规模化量产和质量交付。
什么概念？在具身智能行业，大部分公司还在融几千万的天使轮、Pre-A 轮，这传感器公司已经跑到了 E 轮、百亿估值。
全球薄可量产，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，但随着产业落地进，"机器人会理却不会动手"的瓶颈逐渐凸显。
目科技切入的，正是触觉这技术难度、但 的机器人公司均有刚需的物理 AI 赛道空白。
其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 法实时解出压力、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：分辨率万点以上、力精度达毫克、力分辨率 0.005N、工业寿命百万次按压。综来看昌吉pvc排水管专用胶水，90 触觉核心指标达类人水准。
不止于指：数据 - 法 - 模型的三层案
估值破百亿背后的逻辑，是目科技在传感器周围构建的套三层架构，层层递进，把触觉变成了机器人可理解、可使用的关键能力。
层是触觉数据采集案和标准数据集构建。通过与 UMI、DexUMI、Ego 等主流数采技术度整，在真实操作场景中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套质量的触觉教材库。
二层是自研的 Tactile Transformer Encoder 法模块。它就像个"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，并统转化成种通用编码。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。
三层是多模态具身智能大模型训练。把编码好的多维触觉数据与视觉、语言等模态数据融在起，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加、加可靠。
三层构成个正向闭环。客户买到的不只是颗传感器，而是套会持续进化的物理交互解决案。
从实验室到产线，触觉"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。但全球实验室面临个共同的难题：能做出两个样品，pvc管道管件胶但做不出成千上万颗致好、成本可控的工业产品。
这需要在材料科学、精密光学、力学仿真、融芯片和 AI 法五个域同时建立自研能力。目科技花了十年跨过了这道坎。
关键的是成本——传感器成本变化契摩尔定律趋势，指数下降。触觉传感器正在从少数端实验室的"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。数据采集公司是早嗅到机会的批客户，门用其传感器构建具身模型训练所需的物理交互数据。全球化机器人厂商将视触觉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"。端制造场景对触觉精度要求为苛刻，工业柔装配、自动化配液系统等操作的精度远人工限。
做定标准的人，定义下个十年
目科技大的战略布局在于开源生态。公司正与斯坦福大学等顶机构作，进名为 TouchNet 的开源触觉数据集项目，计划 2026 年底开源多真实触觉数据，让多研究者、工程师低成本接入触觉数据、测试法，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，让目正在成为下代机器人核心基建的定义者。
这是次从"做产品"到"定标准"的商业逻辑升维，将动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，目科技带着"持续先"和"能交付能造"两个标签，正在回答个属于下个十年的命题：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。
2026 WAIC 世界人工智能大会上目科技展位现场 来源：官供图
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 年以上跨域研发复经验。他早年主研发世界小的微流体微生物燃料电池，后自主研发微光谱 AI 芯片，破国外端光谱仪垄断。2016 年创立目科技后，从"做传感器"到"建物理 AI 基础设施"，选择的是条重投入、长周期的路径。
加速物理世界 AGI 的进化，这是李智强博士和目科技的使命。相关词条:铁皮保温 塑料挤出机 钢绞线 玻璃卷毡厂家 保温护角专用胶
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