在具身智能领域，发展的重心正从“大脑”向“感官”延伸。近年来，随着视觉—语言—动作（VLA）模型和世界模型的不断进步，机器人的“大脑”日益聪慧。然而，当这些机器人真正进入工厂、家庭等现实场景时，却常常面临“抓不稳、拿不准、装不好”的困境。如何通过高质量数据让机器人真正理解物理世界，成为行业亟待解决的新问题。
在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，一目科技创始人兼CEO李智强在与业界交流时透露，过去半年，触觉数据的需求显著上升。“过去，行业主要聚焦于本体数据采集，如今无论是客户端还是学术界，都对触觉数据提出了强烈需求。”他指出，触觉被视为具身智能的最后一块关键拼图，其重要性正日益凸显。
李智强分析，触觉数据需求增长的首要原因是纯视觉路线的局限性逐渐显现。过去，行业需要验证VLA等方案的可行性，如今模型已能完成不少演示，但在实际落地时仍存在巨大差距。“就像人学习时‘看会了’但‘做不会’，机器人仅依赖视觉能理解动作，却无法感知真实操作中的摩擦力、软硬度和接触反馈等物理信息，导致执行效果下降。”他举例说明。
另一个推动因素是触觉数据从硬件到理解能力的全面提升。李智强表示，产业界对触觉价值的认知正在迅速深化。例如，一目科技在WAIC上展示的机器人真假花生识别技术，正是触觉数据价值的直观体现：视觉无法区分两颗花生，但机器人通过一次接触获取压力、形变等物理反馈，即可完成判断。对机器人而言，真实世界持续产生的物理真值（Ground Truth）远比互联网图片更有价值。
关于训练成熟具身智能模型所需的触觉数据量，李智强提到，业内普遍认为至少需要50万小时，目前不少企业正向50万至100万小时推进，甚至有观点提出明年数据量可能突破1000万小时。“我们认为，带触觉的数据量级应与之相当，至少不会低于一个数量级。”他还指出，在现有采集体系中增加触觉模态的成本极低，可能不到1%，因此投资回报率很高。
尽管如此，行业当前的触觉数据仍十分匮乏。李智强透露，目前真正有效的触觉数据可能仅有几万至10万小时，在所有具身智能数据中，触觉交互数据是最稀缺的环节，也是行业亟待补齐的短板。这意味着，未来几年，触觉数据将成为具身智能产业基础设施建设的重点。
一目科技的核心产品是全系列视触觉传感器，包括方形、楔形、指尖等多种形态。针对触觉数据采集的难点，李智强认为，行业当前的最大挑战已从硬件量产转向大规模部署，包括产品一致性、稳定性、数据对齐以及触觉数据解析算法的能力提升。
为满足高需求，一目科技构建了一套完整的基础设施体系：底层通过视触觉传感器采集真实交互数据；中间层利用数据采集系统和触觉编码模型（Tactile Transformer Encoder）将物理交互转化为结构化知识，并与视觉、语言等多模态数据融合，帮助机器人建立Grounded Transition Model（GTM）和可供性（Affordance）能力，使其理解“面对什么物体、施加多大力度、最终会产生怎样的结果”。
李智强介绍，一目科技的客户主要分为两类：一类是拥有模型团队的大型科技企业，另一类是数据服务商。随着行业需求快速增长，公司业绩显著提升。“这半年的增长尤为明显。”他说道。
7月18日，一目科技宣布完成超过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、算法及模型的研发，以及规模化量产和订单交付。
