被质疑容易复制的视触觉，到底难在哪？

AI 摘要

雷峰网 AI 科技评论梳理视触觉触觉传感器赛道，回应「摄像头+硅胶、容易复制」的质疑。文章追溯 GelSight 从 MIT 起源到 Meta DIGIT 开源的技术脉络，并访谈戴盟、一目、纬钛、千觉、模量等国内厂商，指出视触觉在感知密度、多维度力感知上优于传统压阻/电容方案。厂商正朝系统级公司发展，布局数采设备、数据集与 VTLA 模型，但成本、厚度、一致性、耐久性及触觉数据进入模型训练仍是待跨的坎。

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在 3C 产线上，让机器人把一根 USB 线插进毫米级的接口，难点藏在视觉看不到的地方。插没插正、有没有卡滞、该加力还是收手，答案都落在指尖与工件接触的瞬间。精密装配、柔性物体抓取、插拔等任务，是自动化产线上价值最高、也最难被机器人替代的一批工序。这类过去依赖老师傅手感的工序，正把触觉推到具身智能的台前。视觉解决「看到了什么」，触觉解决「碰得怎么样」。VLA 模型在真实任务里反复碰壁后，越来越多团队意识到，仅依靠视觉感知推进到一定阶段后，性能天花板就会出现，核心短板正是缺少触觉信息。有具身厂商创始人打了个比方：如果让一个人度过三天无触觉的生活，他会活得非常痛苦，抓个杯子都不知道该使多大劲。触觉赛道里，视触觉是热度最高的分支之一，高端灵巧手几乎把它当成标配。资本也闻风而动，视触觉厂商今年都完成了大额融资：戴盟机器人两个月内完成亿元级 A 轮与蚂蚁集团领投的数亿元战略融资；一目科技 7 月完成超 10 亿元 E 轮融资，投后估值超百亿元；千觉、纬钛今年也拿到亿元级融资。有人认为，视触觉不过是「摄像头+硅胶」，容易复制；有人认为，光学结构决定了它做不薄，帧率也很难提升；还有观点担心，大量视觉

发布时间：2026-09-30 11:50

抓取时间：2026-09-30 13:53

来源机构：雷峰网