戴盟机器人完成数亿元融资，蚂蚁集团领投押注“触觉”物理AI
8月11日，深圳初创企业戴盟机器人（Daimeng Robotics）正式宣布完成数亿元人民币战略融资。本轮融资由蚂蚁集团领投，老股东超额跟投。这是戴盟近两个月内的第二笔大额融资，继年初完成A轮融资后，其估值与资金实力再次获得市场验证。
作为孵化于香港科技大学的科技企业，戴盟成立于2023年。在具身智能（Embodied AI）赛道日益拥挤的背景下，戴盟选择了一条差异化的技术路径：通过构建贯通触觉感知、数据与模型的“全栈”能力，试图解决物理人工智能商业化落地中长期被忽视的“触觉短板”。
填补视觉盲区：从“看得到”到“摸得准”
当前，绝大多数机器人与具身智能方案仍高度依赖视觉导航。然而，纯视觉方案在面对透明物体、反光表面或复杂纹理时存在天然局限，且难以直接获取物体的力度、硬度等物理属性。
戴盟机器人的核心突破在于构建了类似人类皮肤的触觉反馈系统。其技术原理类似于为机械臂覆盖了一层高灵敏度的“电子皮肤”。当机械手接触物体时，传感器阵列能实时捕捉微米级的形变，将物理信号转化为数字脉冲。
这一技术使得机器人不仅能判断是否“握紧”，还能根据物体滑移趋势动态调整力度。例如在抓取鸡蛋等易碎品时，系统可依据接触面的微小变化即时修正施力，避免捏碎或滑落。这种能力对于精密装配、柔性交互等场景至关重要。
行业分歧：触觉是“必选项”还是“成本包袱”？
尽管技术前景广阔，但关于触觉在具身智能中的权重，业内观点存在显著分歧。
硬科技领域投资人李振（化名）持乐观态度。他认为，随着大模型在具身智能“大脑”层面的同质化加剧，未来的竞争壁垒将转向“小脑”与感官系统。“没有触觉反馈的机器人就像戴着手套做手术，永远无法突破精密操作的‘最后1厘米’。”李振向媒体表示。
然而，部分产业界人士对此持审慎态度。某头部机器人企业算法负责人张工指出，目前的触觉传感器信噪比依然较低，且成本高昂，“触觉传感器成本可能占据机械手总成本的40%以上”。在多模态大模型已通过视觉解决90%常规问题的当下，强行引入高成本触觉方案可能会拖累商业化的落地速度。
针对上述争议，IDC中国智能制造研究经理曹昌俊提出了折中视角。他在《AI驱动的制造业变革》报告中分析认为，视觉与触觉不应是对立关系，而是互补。“视觉负责宏观规划，触觉负责微观闭环。随着柔性传感器量产，成本下降曲线是必然趋势，多模态融合将是未来标配。”
资本布局与产业链整合
此次蚂蚁集团的领投被视为对“物理AI”基础设施的一次重要押注。作为支付与科技巨头，蚂蚁的投资逻辑往往倾向于底层技术设施与海量数据应用场景。
除了蚂蚁集团，戴盟的股东名单还囊括了汇川产投（伺服系统龙头）、中国移动、中国电信等产业巨头。这种“运营商+核心部件商+互联网巨头”的股权结构，显示出戴盟正试图打通从硬件制造到数据传输的全链条。
供应链消息显示，戴盟已在深圳建立小规模试产线，其触觉传感器良率近期已突破85%，并正向消费电子头部客户送测样机。据《高工机器人产业研究所2026年H1报告》数据显示，目前国内超过80%的具身智能创业公司集中在视觉算法与本体设计，专注于触觉感知模态的厂商不足5%。戴盟的选择，实际上是在一个技术门槛极高但竞争相对缓和的细分赛道上卡位。
未来展望：2027或成爆发节点
展望未来，物理AI的商业化进程将重塑产业链分工。据《中国具身智能产业白皮书（2026年预测）》，预计到2027年底，全球触觉数据资产缺口将达到12亿组，掌握数据采集能力的厂商将获得显著的估值溢价。
戴盟方面透露，计划于2026年第四季度发布下一代高动态触觉传感器，旨在解决高频振动下的信号延迟问题。这将推动机器人从“静态抓取”向“动态操作”跨越，如穿针引线、精密打磨等高难度任务。
不过，挑战依然存在。如何在保证高灵敏度的同时，解决传感器在工业油污、高热环境下的耐用性问题，仍是全行业必须攻克的“物理难题”。随着更多资本的注入与技术迭代，触觉感知能否真正成为具身智能的“新基建”，仍需时间验证。
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