2026 的世界人工智能大会上，机器人大讲堂注意到一个明显变化：去年各家还在比拼机器人能做多少动作，今年讨论的核心变成了 “怎么让机器人摸得准、拿得稳”。多场行业论坛把视触觉融合、高精度触觉传感、力觉数据集列为重点议题。原因很简单：机器人要真正干活，光靠视觉不够，触觉感知正在从研究课题变成产业化的硬指标。
此次大会，他山科技带来三款产品：全球首款动态触觉感知芯片绿宝石 E10A、TS-ECHO 触觉感知指套、TS-V 视触融合光模块检测工作站。这三款产品对应的是触觉感知落地的完整链路。
只卖传感器撑不起一个产业，客户要的是解决方案。但解决方案的交付能力，建立在底层芯片、数据工具和算法能力的积累之上。只做应用层，会被上游技术迭代速度卡住；只做技术层，拿不到真实场景的反馈来驱动产品优化。绿宝石 E10A 芯片提供低延迟、低功耗的信号处理能力，支撑大规模传感器部署。TS-ECHO 指套建立触觉数据的采集标准，为算法训练提供高质量数据。光模块检测站用真实场景验证技术方案，数据反哺给模型，实现系统自我迭代。三款产品形成了相互支撑的闭环体系。
人形机器人要实现全身触觉覆盖，需要在身体各处部署大量传感器节点。每个传感器节点都需要一整套信号处理链路，模拟信号采集、ADC 转换、数字处理，每个环节都存在延迟，并且持续产生功耗，传统方案很难支撑大规模部署。
绿宝石 E10A 芯片采用 ASC（模拟脉冲转换）模块，在信号源头就把触觉信号转成脉冲信号，仅在触觉事件发生时产生数据流。延迟从毫秒级下降至微秒级，功耗大幅降低。异步架构简化单点硬件复杂度，天然适配脉冲神经网络与边缘计算。
具体参数上，绿宝石 E10A 待机功耗低于 10μA，时间分辨率达到微秒级，测量频率超 300kHz，相较传统方案实现百倍级提升。同时赋予机器人 “接近唤醒” 能力，可以在碰撞来临前完成检测与预响应，显著提升运行安全性，推动触觉感知从灵巧手单点配置，拓展至机械臂、躯干、足底，实现全身感控融合。
现场演示中，搭载绿宝石 E10A 芯片的夹具在水瓶落下瞬间完成识别与抓握，直观展现微秒级响应带来的精度与安全优势，而这还没有触及芯片性能上限。机器人触觉系统不需要完全复刻人类皮肤，更需要兼顾性能、成本与部署难度的工程方案，绿宝石 E10A 正是这条落地路径的核心基石。
机器人操作学习的主流方式是人类示教采集数据，再训练机器人策略。视觉数据采集相对成熟，但高质量触觉数据长期存在供给缺口。直接造成一种普遍困境：机器人能够识别物体外观，却无法判断抓取力度、预估滑移风险，难以感知材质带来的物理差异。
世界模型与 VTLA（Vision-Touch-Language-Action）体系想要真正落地，必须解决机器人理解物理交互的难题。视觉帮助机器人识别物体，触觉让机器人感知交互过程中的物理反馈。缺少触觉数据，机器人无法建立对真实世界的物理直觉。
展会现场，360 集团创始人周鸿祎来到他山展台，体验 TS-ECHO 触觉感知指套。佩戴指套完成抓取、旋转瓶盖等操作时，多维触觉信息与多模态数据流能够实时同步展示。
TS-ECHO 整机重量不足 100 克，轻量化佩戴设计不会改变手部重心与运动轨迹，避免行为偏差污染训练数据。设备能够将人类操作过程中的接触、受力、滑移状态转化为可标注数据流，支持与视觉、动作、语言多模态同步采集。
依托他山自研触觉传感器，TS-ECHO 最小触发力与测力分辨率可达 0.01N，同时具备 1cm 以上接近觉感知，完整捕捉物体趋近、接触、施压、滑移直至脱离的全交互流程。产品经过百万次耐久测试，一致性领先行业，支持灵巧手同构数据迁移，全域适配多模态采集方案，打通 “人类演示 — 数据采集 — 机器人复现” 完整链路，充分满足 VTLA 模型训练需求。
具身智能产业化进程中，触觉不能仅仅作为视觉的辅助信号，需要建立独立的数据采集标准与模型训练范式。TS-ECHO 代表的标准化采集工具，正是这条路线的基础支撑。这类产品的价值不止于实验室验证，更能够支撑大规模、长周期的产业研究项目。
触觉感知技术的价值，最终需要在真实产业场景完成检验。TS-V 视触融合光模块检测工作站作业成功率稳定在 99.8% 以上，支持 24 小时不间断连续作业，运行节拍可以对标人工工位，部署门槛更低。
光模块行业高速扩张，插拔检测是出厂质检关键环节。光模块型号繁杂、公差微小，对力度控制、作业一致性要求严苛。传统自动化方案依靠固定流程，更换型号需要重新调试；关键工序依赖人工介入，长期成本居高不下。刚性夹具容易划伤端口，造成接触不良等质量问题。
TS-V 工作站融合视觉识别与实时触觉反馈，实现自适应柔性插拔作业。视觉完成型号、位置识别，触觉动态感知阻力与姿态变化，实时调整抓取力度，适配多种光模块插拔特性，同时依托视触融合实现外观缺陷识别。整套系统覆盖抓取、插拔、通信测试、外观检测全流程，支持流程自定义、多工况一键切换，实现无人值守闭环作业。
实际运行数据显示，工作站作业成功率超 99.8%，全天候稳定运行；节拍匹配人工工位，无需大规模产线改造；流程可灵活编辑，适配多品种柔性生产。更关键的是，系统运行过程中持续采集多模态交互数据，持续迭代优化模型。99.8% 的高成功率并非依靠人工反复调参，而是依托源源不断的真实作业数据持续优化。系统部署之后能够自主进化，随着数据积累不断提升稳定性。
现场演示中，TS-V 工作站流畅完成整套检测流程，全程无需人工干预，充分展现柔性作业的精准度与流畅性。对于制造企业而言，这套方案拥有清晰的成本测算逻辑，兼容性、良品率、人工替代效果都可以量化评估。
WAIC 展会期间，图灵奖得主、“强化学习之父” 理查德・萨顿教授亲临他山科技展位，分享双方合作共建的 “机器人幼儿园” 项目。萨顿教授认为，触觉是机器人理解物理世界的底层支撑，他山科技在触觉领域的探索，是 “机器人幼儿园” 从构想走向落地的关键基础。
众多机器人产业链企业也在展台开展方案对接，围绕触觉感知在人形机器人、智能制造场景规模化落地展开深度交流。他山科技正以触觉感知为切入点，联合产业伙伴共建物理 AI 基础设施。
他山科技 CEO 马扬表示：“从全球首款动态触觉感知芯片到轻量化数据采集指套，从视触融合质检方案到与萨顿教授共建的机器人幼儿园，我们希望用这届 WAIC 传达一件事：触觉智能已经从单点技术走向系统闭环，未来需要构建原生的数据体系与模型范式。我们邀请更多伙伴一起，用触觉开启物理智能的入口。”
当前触觉感知赛道仍处于发展早期，统一行业标准尚未形成，各类技术路线持续探索。在这一阶段，具备全链路研发能力的企业拥有更大机会参与定义行业规则。从底层动态触觉芯片、标准化数据采集工具，到已经商用落地的产线解决方案，他山科技打造的不是单一技术产品，而是一套贯穿硬件、数据、场景应用的完整落地路径。触觉感知能否真正大规模赋能具身智能，他山科技的全栈布局，是值得整个产业持续观察的重要样本。
