OpenAI、Figure、Meta 都在用或测试同一家深圳公司的触觉传感器

OpenAI、Figure、Physical Intelligence、Meta、Google DeepMind——这些名字同时出现在戴盟机器人的客户名单上。戴盟是一家 2023 年从香港科技大学分拆出来的深圳公司，主营视觉触觉传感器（给机器人加一层"手感"的硬件）和一个以触觉为基础的世界模型。2026 年 8 月 11 日，公司宣布完成数亿元战略轮融资，由蚂蚁集团领投，老股东超额认购；这已是两个月内的第二轮。蚂蚁集团领投，老股东超额跟投加注，戴盟两月内连获数亿元融资，以全栈触觉能力破局物理AI

这笔钱的真正信号不在金额，而在"层级"。蚂蚁过去两年在具身智能（让 AI 控制物理机器人的技术）上连续下注了宇树、星海灵河、灵巧手、星尘、速读、无际等公司，但戴盟是它在"触觉传感器"这一层的第一笔明确押注。金额约合 2,800 万–5,500 万美元（按 1 USD ≈ 7.1 CNY 的近似汇率换算，公司未披露具体数字）。触觉正成为具身智能在视觉之后被资本争夺的下一个输入层，戴盟是被加注的样本之一。投资界 DoNews

触觉为什么是下一个被抢的层

过去两年人形机器人和具身模型的演示已经覆盖了走路、跑跳、视觉识别，但凡涉及"接触"——插 USB、对位贴标、抓鸡蛋、按易碎水果装箱——视觉模型仍会失手。原因是：摄像头只能告诉你"看起来在哪儿"，不能告诉你"现在该用多大力、接触面是否打滑、零件是不是已经对偏了一毫米"。这正是戴盟和它的同行们想用触觉传感器填上的空缺。

戴盟的硬件产品是把一颗小摄像头嵌进柔软的触头里，再用一圈 RGB 灯照明接触面；接触形变通过视觉方式被读出，输出触觉信号。在 IEEE Spectrum 今年 5 月的独立报道 里，这一类视觉触觉硬件被详细拆解过。戴盟的差异化主要不在硬件本身——同类的 GelSight、Contactile 等已有产品——而在它把"触觉"塞进了一个世界模型。

世界模型是它真正的赌注

戴盟最新公开的 Daimon-TWM（Tactile-grounded World Model，触觉接地世界模型），可以理解成"一个会预测东西被碰到之后会怎么动的内部模拟器"。视觉模型只能告诉机械臂"杯子看起来在桌上"；触觉接地世界模型能预测"我现在握 0.3 牛，杯子会滑；改握 0.5 牛，杯壁能撑住"，然后在接触发生前调整动作。

公司把这一框架最早在 2024 年以 VTLA（Vision-Tactile-Language-Action，把视觉、触觉、语言和动作串成一个模型）提出，是较早把触觉引入主流 VLA 范式的团队之一。今年 WAIC（世界人工智能大会）上展示的 95% 装箱成功率，是在受控演示环境里跑出来的：抓水果、装袋、被打断后重新规划——这并不是产线指标。这一点在公司新闻稿里没有区分，读者在评估时需要自己打折。

数据飞轮是更硬的故事

戴盟更可量化的部分在硬件出货和数据集。公司称已累计交付一万套视觉触觉传感器，是其口径下的"全球首个 10,000 台量级"，客户超过 200 家、其中海外 50 多家，覆盖 OpenAI、Figure、Physical Intelligence、Skild AI、Meta、BMW、Google DeepMind 和新加坡国立大学；其中部分仍处于 POC（概念验证）阶段。CES 2026 期间公司发布的 DM-EXton2 触觉遥操作数据采集系统 已在更早的独立渠道被记录。

数据飞轮是这套商业逻辑的真正闭环。戴盟的开放式数据集 Daimon-Infinity，10,000 小时子集在魔搭社区（ModelScope，国内主流的 AI 开源模型与数据集平台）下载量超过 440 万次；与中国移动合作的第一期 1,000 台设备目标是年化百万小时级的真实家庭场景操作数据。已有的股东名单——汇川产业投资、中移动链长基金、联想创投、招商创投、中国电信——已经覆盖工业自动化、电信和家庭场景三套数据入口。

"全栈"两个字要打折

戴盟的"全栈物理 AI"自我定位（传感器、模型、数据、部署），读起来更像是公司新闻稿话术，而非独立验证。触觉传感器本身的门槛并不高；真正难的是世界模型在跨本体、跨任务、跨真实产线上的泛化能力，戴盟目前没有公开同行评议的基准对比。"1 万台出货"是公司自报，"4.4M 下载"是平台统计，"95% 成功率"是受控 demo——三组数字的证据强度并不一样。

下一轮值得看的不是融资金额，而是戴盟能否拿一个跨实验室、跨本体、在真实产线或真实家庭跑了上千小时、且被独立团队复现的基准，站出来说自己的触觉接地世界模型不只是 WAIC 现场的好看数字。