在具身智能领域，一场从“大脑”向“感官”延伸的变革正在悄然发生。过去两年，VLA（视觉—语言—动作）模型和世界模型的发展让具身智能的“大脑”愈发聪慧，但当机器人真正踏入工厂、家庭等现实场景时，“抓不稳、拿不准、装不好”等问题却频繁出现。如何借助高质量数据让机器人真正理解物理世界，成为行业亟待解决的新课题。
在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，一目科技创始人兼CEO李智强在与业界交流时透露，过去半年，触觉数据的需求呈现出显著增长态势。“以往大家主要聚焦于本体采集，如今无论是客户端还是学术界，对触觉数据的需求都极为强烈。”
触觉，被视为具身智能的最后一块关键拼图。那么，为何近半年来业内对触觉数据的需求会急剧增加呢？李智强给出了两个主要原因。其一，纯视觉路线已逐渐触及能力边界。过去，行业首先要验证VLA等方案的可行性，如今模型虽能完成不少演示，但在实际落地执行时，却暴露出巨大的差距。“就像人学习时，常说‘我看会了’，但真正动手却不会。”李智强举例道，机器人仅依赖视觉能理解动作，却无法感知真实操作中的摩擦力、软硬度、接触反馈等物理信息，因此进入现实环境后，执行效果会大打折扣。
其二，触觉数据从硬件到数据理解的能力都在不断提升。李智强表示，产业界对触觉价值的认知正在迅速深化。在一目科技此次WAIC展示的机器人真假花生识别项目中，触觉数据的价值得到了直观体现。视觉无法区分两颗花生，但机器人通过一次真实接触，获取压力、形变等物理反馈，就能完成准确判断。对于机器人而言，互联网世界中的图片价值有限，真实世界持续产生的物理真值才是最有价值的。
训练一个成熟的具身智能模型需要多少触觉数据？李智强指出，过去业内普遍认为，一个成熟的机器人模型至少需要50万小时以上的数据训练，目前不少企业已将目标推进至50万至100万小时，甚至有行业内部人士提出，明年采集的数据量可能要达到1000万小时。“我们认为，带触觉的数据量级应与之相近，至少不会低于一个数量级。”李智强还提到，在现有采集体系中增加触觉模态的成本极低，可能连1%都不到，投资回报率相当可观。
然而，与未来需求相比，行业目前拥有的触觉数据仍十分有限。李智强透露，目前真正有效的触觉数据可能仅在几万小时到10万小时之间。在所有具身智能数据中，触觉交互数据是最稀缺的，也是行业亟待补齐的短板。这意味着，未来几年，触觉数据将成为具身智能产业新的基础设施建设重点。
一目科技的核心产品是全系列视触觉传感器，包括方形、楔形、指尖等多种形态。对于触觉数据采集的难点，李智强认为，与2025年相比，行业当前最大的挑战已不再是触觉硬件的量产和标准化，而是如何实现大规模部署，包括产品的一致性、稳定性、不同数据源之间的数据对齐，以及对触觉数据的理解和解析算法能力。
围绕触觉数据的高需求，一目科技构建了一套完整的基础设施体系。在底层，视触觉传感器持续采集真实交互数据；中间层，通过数据采集系统和触觉编码模型（Tactile Transformer Encoder），将复杂的物理交互转化为模型能够学习的结构化知识，再与视觉、语言等多模态数据融合，帮助机器人建立Grounded Transition Model（GTM）以及Affordance（可供性）能力，使机器人能够理解“面对什么物体、施加多大力度、最终会产生怎样的结果”。
李智强表示，一目科技的客户主要分为两类，一类是拥有模型团队的大型科技企业，另一类是数据服务商。随着行业需求的快速增长，一目科技的业绩也显著提升。“这半年业绩增长更为明显。”李智强说道。
值得一提的是，7月18日，一目科技宣布完成超过10亿元E轮融资，投后估值突破100亿元。本轮融资由多家一线人民币基金、头部美元基金及产业资本联合参与，资金将主要用于具身智能触觉感知材料、芯片、算法及模型研发，以及规模化量产和订单交付。
