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二 | 2026世界人工智能大会(WAIC)已正式落下帷幕。

三 | 刚刚结束的混合全能决赛中,同为15岁的全红婵、白钰鸣搭档获得冠军。

四 | 具身智能堪称其中最靓的仔,不仅首次独立成馆,与智算并列为大会两大核心赛道,更是靠着超高人气成了整座展馆人潮最拥挤的地方。这是两人的第一枚世锦赛金牌,也是属于中国跳水队的第一百枚世锦赛金牌! 对于两位选手而言,这场比赛意义特殊:这是全红婵首次在国际大赛中角逐跳板,也是白钰鸣的世锦赛首秀。许多观众可能对跳水混合全能项目不太了解,它在2015年被纳入到游泳世锦赛比赛中。 热潮之下,这届WAIC上,还有几个直观变化: 第一,机器人表演才艺的少了,上手干活的多了。从智能工厂产线到智慧药房、从物流仓库到精密装配,真实场景被复刻到了现场。林珊/杨健曾于2019年夺冠,那是中国队过往三届世锦赛中获得的唯一一枚该项目金牌。大家关心的已不再是“能不能动”,而是“能不能用”。混合全能跳水极具观赏性,对参赛选手的综合能力也提出了更高要求。按照规则,混合全能比赛分六轮进行,搭档出战的两名选手不仅要在各自的三跳中涵盖跳台与跳板,全队还需完成向前、向后、反身、向内、转体、臂立等全部六个组别的动作。中国队原计划由张家齐出战混合全能,最终由全红婵与白钰鸣搭档。

五 | 全红婵和白钰鸣都以跳台为主,两人年纪相仿,也均是第一次征战世锦赛。

六 | 在此前结束的女子10米跳台决赛中,奥运冠军全红婵已经上演世锦赛首秀并拿到一枚银牌。 第二,具身智能的战场在快速扩容,整个H3馆,200余家机器人头部企业、208款具身智能终端、300多台真机同台展演,从整机到灵巧手、从关节模组到传感器,全产业链的人都来了。白钰鸣来自陕西榆林,去年陕西全运会上他开始崭露头角,在青年组和成年组比赛中拿到两金两铜共四枚奖牌。特别是在高手如林的成年组男子10米跳台比赛中,当时年仅14岁的白钰鸣获得第七名。 而在众多细分赛道中,触觉正成为今年最受关注的新变量之一。业内越来越多声音将2026年称为 “触觉元年”。一目科技创始人兼 CEO 李智强向数智前线透露,过去半年间,触觉数据需求增长明显,“几乎每过一两个月,就能感受到一次明显跃升,大家都觉得触觉必不可少,现在不管是做大脑的,还是做数采服务的,都在找我们合作,希望能把触觉加进去。

七 | ” 01 真假花生背后:触觉成为“物理真值”入口 “如果让机器人分辨两颗一模一样的花生,它会怎么做?” 在H3馆一目科技展台前,这个看似简单的问题一度吸引层层观众驻足。白钰鸣不仅练跳水起步早,平日训练也很刻苦,被视为中国跳水的未来之星。大家盯着桌面上的一堆花生——同样的颜色、形状和纹理,如果不伸手仔细触摸,肉眼几乎看不出任何区别。而机器人伸出指尖,轻轻按压了一下,随即做出判断,将真的放在了左边,假的放在右边。

八 | (真假花生演示现场) 它是怎么做到的?答案并不藏在复杂的物理公式里,而在于一次真实的“交互”。 过去两年,大模型让机器人拥有了越来越聪明的“大脑”。

九 | 通过自身不懈努力,15岁的他获得了世锦赛这次宝贵的锻炼机会。VLA、世界模型等技术不断刷新机器人理解任务和规划动作的能力。但进入工厂、家庭和实验室后,人们发现,机器人依然会捏碎鸡蛋、抓滑杯子、装不好零件。今晚的比赛中,全红婵个人的第一跳和第三跳为跳板。

十 | 原因并不复杂。第一轮跳板首秀,全红婵选择了难度系数2.7的动作405C,有效分为两个8.0和一个7.5,最终得到63.45分。个人第二跳,登上十米台的全红婵祭出了拿手的臂立动作,完美一跳后得到88.00的高分。白钰鸣第一跳稍有瑕疵,但他及时调整,以高质量完成第二跳。

十一 | 今天的大模型学习的是互联网世界,而机器人面对的是物理世界。两人的最后一跳,跳板上的全红婵与跳台上的白钰鸣均顺利完成各自动作,中国队以总分382.00分完赛,获得冠军。这是中国跳水队的第一百枚世锦赛金牌! 中国跳水队素有“梦之队”之称,世锦赛百金的成绩再次印证了这一点。互联网能告诉AI什么是鸡蛋,却不会告诉它鸡蛋壳在多大压力下会破裂;图片可以教会机器人认识花生,却无法告诉它哪一颗是真的。 在“大脑”训练中,仅靠视觉存在三个短板:一是视觉精度不足,尤其在测距和灵巧操作时,精度仅为几十毫米到几毫米,难以满足精细操作需求;二是视觉信息易被遮挡,抓取物体时后半部分完全被遮挡,无法判断手是否接触到物体;三是视觉完全不包含力觉信息,无论怎样提取,都无法获得“手感”。这些限制使许多模型在灵巧操作应用中难以收敛和有效解决问题。截至目前,本届游泳世锦赛跳水项目已结束5个单项的角逐,中国跳水队包揽全部5枚金牌。

十二 | 李智强认为,婴儿认识世界不是从语言开始,而是通过触摸、抓握、摔打。几十年前的实验也早已证明触觉的不可替代性——若将人手触觉神经麻醉阻断,扣扣子、穿针引线等精细动作便无法完成。正因如此,具身智能行业对触觉数据和模态的关注正在日益增强。

十三 | 触觉感知的不仅是力场,更是物体在受力后的形变与响应——这正是Physical AI所需的Ground Truth(物理真值)。余下的比赛,中国队每项都是夺冠热门,包括全红婵搭档陈芋汐出战的女双10米跳台。再来看看网友们对全红婵跳板首秀的评价: 梦之队,继续加油!

十四 | 这也是一目科技的技术路线。与传统力传感器不同,视触觉在柔性材料内部建立光学观测系统。当机器人与物体发生接触时,材料会产生微米级的形变,内置的光学系统实时记录这些变化的图像,再通过AI算法还原出压力分布、剪切力、纹理、滑移趋势等丰富的物理信息。这不是在“测力”,而是在“看见形变,理解力”。李智强判断,“今年行业会加速向这一方案收敛。” 据他介绍,客户选择视触觉方案时主要关注四个维度:性能指标如分辨率、可靠性、一致性和耐久性;尺寸能否与手部集成;算力消耗和数据量大小;以及规模化后的成本。 “我们算力消耗已经做到 TOPS以下,无需再集成大算力芯片。

十五 | ”李智强表示,传感器厚度也已迭代至小于3毫米,是全球最薄可量产的仿生视触觉传感器,未来还将实现贴片式安装,手掌、手心等部位都能灵活贴附。而在耐久性上,以前皮肤用个一两千次就容易坏,现在可以做到100万次。李智强评估,触觉赛道整体成熟度正从45-50分跃升至六七十分,但厚度和算力消耗仍有进一步优化空间,以便进入更多真实场景。 在成本层面,规模化生产的门槛已被突破。

十六 | 一目科技的视触觉传感器成本正遵循摩尔定律的趋势呈指数级下降,这得益于公司全栈自研自产的体系——从材料到芯片均为自主研发,加之产线自动化水平高,使得生产成本大幅降低。一目科技创始人李智强表示:“我们已经实现规模量产,这意味着触觉传感器正在从少数高端实验室的‘奢侈配置’,转变为整个机器人行业都能广泛应用的基础设施。

十七 | ” 从整个行业看,触觉赛道正进入规模化起点。“我相信今年至少会比去年翻倍,明年可能翻10倍以上。”李智强说。 03 从传感器到基础设施:一目科技在构建什么? 触觉市场正在升温,但一个现实是:触觉传感器至今没有大规模落地,像样的开源数据集也几乎不存在。 一个共识是,成熟机器人模型至少需要50-100万小时训练数据,部分企业甚至已将目标提至1000万小时。“带触觉的数据应该有相似量级,至少不会低于一个数量级。"李智强表示,目前有效触觉数据可能只有几万到10万小时,与未来需求差距巨大。今年触觉市场最大的挑战,已从硬件量产转向大规模部署与数据体系建设。

十八 | 在一目科技的布局中,视触觉传感器只是起点。真正稀缺的并非传感器本身,而是其持续产出的高质量物理交互数据。因为对于Physical AI而言,每一次接触,都是机器人认识世界的一次学习;每一次抓取,都会产生新的Ground Truth。他们要做的,正是构建Physical AI基础设施,填补连接物理世界与智能系统之间缺失的那一层。

十九 | 围绕这一目标,一目科技搭建了一套完整的基础设施体系: 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。“我们不仅仅是在编码触觉,我们是在通过海量的交互,让机器人学习GTM(Grounded Transition Model),最终形成机器人的Affordance(可供性)能力——即在什么条件下、对什么对象、施予什么力、得到什么结果。”上层,结合虚拟仿真平台,不断扩展真实数据的覆盖范围,形成真实世界、数据世界和模型训练之间持续迭代的数据闭环。 此次WAIC展出的视触觉产品矩阵、五指集成灵巧手、数据采集系统、虚拟仿真平台,以及覆盖生产制造、生活服务、精密实验等不同场景的应用展示,共同组成了这一完整链路。 在应用场景上,触觉正在打开新的可能性。插拔类组装、柔性材质的线束装胶条、公差变化较大的环境、需要“手感”判断的操作——这些过去必须依赖人力的环节,有望随着触觉技术的突破逐步解决。李智强透露,一目科技的触觉方案,已在智能制造、汽车制造、新能源电池组装等领域有实际落地案例。 7月18日,一目科技还宣布完成了超过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。 从“看得懂”到“拿得稳”,从炫技表演到真实干活,2026年的WAIC见证了一个关键转折:触觉正在成为具身智能从实验室走向真实世界的最后一块拼图。而这仅仅是一个开始。

| (数智前线/周享玥)。
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Published on:03:54:53
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