讓機器人學會「觸摸」世界，一目科技融資超10億

一目科技完成E輪超10億元融資，估值突破100億元。本輪融資由多家一線人民幣基金、頭部美元基金和知名產業方聯合參與，庚辛資本擔任長期財務顧問。所融資金將用於具身智能觸覺感知材料、芯片、算法和模型的研發，以及產線訂單的規模化量產和高質量交付。

全球最薄可量產，90%觸覺核心指標達類人水準

過去兩年，具身智能行業的關注度長期集中在「本體硬件」與「大腦大模型」兩端，但隨著產業落地推進，「機器人會推理卻不會動手」的瓶頸逐漸凸顯。一目科技切入的，正是觸覺這一技術難度最高但100%的機器人公司均有剛需的物理AI賽道空白。

一目科技的核心產品，用於連接物理世界與智能系統之間缺失的「感官」環節。全系列仿生視觸覺傳感器通過微型光學系統拍攝接觸面的微觀形變，再由AI算法實時解算出壓力、剪切力、紋理和滑動趨勢等多維力學信息，將物理觸摸轉化為結構化數據。

目前傳感器厚度已迭代至小於3毫米，是全球最薄可量產的仿生視觸覺傳感器，破解了靈巧手「裝不下」的行業瓶頸，核心指標包括：解像度萬點以上、力精度達毫克級、力解像度0.005N、工業壽命超百萬次按壓。綜合來看，90%觸覺核心指標達類人水準。

不止於指尖：數據－算法－模型的三層方案

估值破百億背後的邏輯，是一目科技在傳感器周圍構建的一套三層架構，三層之間層層遞進，把觸覺變成了機器人可理解、可使用的關鍵能力。

第一層是觸覺數據採集方案和標準數據集構建，通過與UMI、DexUMI、Ego等主流數采技術深度整合，在真實操作場景中，系統記錄操作不同物體時所需要的力度，以及任務成功或失敗時的觸覺反饋信號。這相當於為機器人建立起一套高質量的觸覺教材庫。

第二層是自研的Tactile Transformer Encoder算法模塊，它就像一個「翻譯官」，能把不同硬件採集到的原始觸覺信號，提取出物體表面形態、材質軟硬、光滑還是粗糙等關鍵信息，並統一轉化成一種通用編碼。這樣無論底層用什麼觸覺傳感器，後續的機器人策略模型都能直接讀懂、直接使用。

第三層是多模態具身智能大模型訓練，這一層把編碼好的多維觸覺數據，與視覺、語言等模態數據融合在一起，補上了以往任務操作中長期缺失的觸覺感知環節。在此基礎上，訓練出一個能感知、會決策、可行動的完整模型，讓機器人在真實世界中操作更加精準、更加可靠。

三層構成一個正向閉環，這意味著客戶買到的不只是一顆傳感器，而是一套會持續進化的物理交互解決方案。

從實驗室到產線，曾經的觸覺「奢侈品」已進入大型工廠

學術界對觸覺傳感器各類技術路徑的研究已持續數十年。但全球實驗室面臨一個共同的難題：能做出一兩個樣品，但做不出成千上萬顆一致性好、成本可控的工業產品。這需要企業在材料科學、精密光學、力學仿真、融合芯片和AI算法五個領域同時建立自研能力。一目科技花了十年跨過了這道檻。

更關鍵的是成本——一目科技的傳感器成本變化契合摩亞定律趨勢，指數級下降，這意味著觸覺傳感器正在從少數高端實驗室的「奢侈配置」，變成整個機器人行業用得起的基礎設施。

商業化層面的認可隨之而來。一目科技的商業版圖，已橫跨全球的人形機器人、汽車、數據採集、製藥、食品等多領域，前景廣闊。

數據採集公司是最早嗅到機會的一批客戶。它們採購一目科技的傳感器與數采方案，專門用來構建具身模型訓練所需的物理交互數據。全球化機器人廠商則是另一股力量，它們將一目科技的視觸覺方案直接嵌入靈巧手與操作模組，讓機器人從「能看見」進化到「能感知」，滿足其量產裝機的剛需。高端製造場景對觸覺精度要求最為苛刻，工業柔性裝配、自動化配液系統等操作的精度遠超人工極限。

觸覺基座：以觸覺賦予機器人持續感知、記錄接觸行為的能力

做定標準的人，定義下一個十年

一目科技更大的戰略佈局在於開源生態。公司正與史丹福大學等國際頂尖機構合作，推進名為TouchNet的開源觸覺數據集項目，計劃2026年底開源更多真實觸覺數據，讓更多研究者、工程師低成本接入觸覺數據、測試算法，推動行業躍升。

從自研技術自建產線，到工業量產應用與數據訓練，再到開源數據集的構建——這些不可替代的壁壘，讓一目正在成為下一代機器人核心基建的定義者。這是一次從「做產品」到「定標準」的商業邏輯升維，將推動一目科技在具身智能的生態位中佔據不可替代的位置。

在2026年世界人工智能大會（WAIC）的聚光燈下，一目科技帶著「持續領先」和「能交付能造血」兩個標籤，正在回答一個屬於下一個十年的命題：當機器人擁有了真正的「觸覺」，人類的生產和生活將發生什麼變化。

一目科技創始人李智強博士畢業於卡內基梅隆大學，擁有環境工程、人工智能與硬件研發等15年以上跨領域研發復合經驗。他早年主導研發世界最小的微流體微生物燃料電池，後自主研發微光譜AI芯片，打破國外高端光譜儀壟斷。2016年創立一目科技後，從「做傳感器」到「建物理AI基礎設施」，李智強博士選擇的是一條重投入、長週期的路徑。

加速物理世界AGI的進化，這是李智強博士和一目科技的使命。