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机器人触觉赛道再添百亿独角兽!一目科技完成数十亿元E轮融资

日期::2026-07-20 16:37:11浏览:1

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机器人触觉感知赛道迎来重磅资本喜讯!近日,专注多模态感知与AI计算解决方案的一目科技,官宣完成数十亿元E轮融资,企业整体估值成功突破100亿元,正式跻身百亿独角兽行列。


据官方披露,本轮募集资金将全部聚焦核心业务升级,重点投入具身智能触觉感知材料、专用芯片、核心算法及AI模型的迭代研发,同时加速核心产品的规模化量产落地,保障市场订单的高效、高质量交付。目前,一目科技暂未对外披露本轮融资的具体投资机构名单。


这并非一目科技近期首次获得资本加持。回溯至2024年12月,企业曾完成数亿元D2轮融资,该轮融资由博原资本独家领投,中国互联网投资基金强势入局,顺为资本、TCL产投基金等原有老股东持续加码跟投。彼时融资所得资金,主要用于升级具身智能视触觉传感器核心技术、推进产品规模化量产,以及搭建完善的产业生态合作平台。

公开资料显示,一目科技成立于2016年,长期深耕通用物理AI领域,主打机器人全场景感知技术体系。企业以多模态感知为核心壁垒,融合光学、电学、精密仪器制造、化学分析等多交叉学科技术,攻克复杂物理环境感知难题,实现高精度、全方位的环境识别与感知,为机器人智能化操作筑牢技术基础。


企业核心创始团队实力雄厚。创始人李智强毕业于卡内基梅隆大学,拥有超15年的跨学科研发经验,深耕环境工程、人工智能、智能硬件研发三大核心领域,行业技术积淀深厚。此前,他曾主导研发出全球最小的微流体微生物燃料电池,后续自主研发的微光谱AI芯片,更是成功打破海外高端光谱仪的长期垄断,填补国内技术空白。

除此之外,一目科技核心骨干团队均来自卡内基梅隆大学、哈佛大学、清华大学等海内外顶尖高校,既具备扎实的前沿学术研究能力,也拥有丰富的产业工程落地经验,为企业技术迭代和产品商业化提供了核心支撑。

在核心产品端,一目科技自主研发推出SENTRA T系列视触觉传感器,是目前全球已实现商用的超薄型视触觉传感设备,综合性能行业领先。


该产品搭载多项核心技术参数:拥有微米级深度感知能力、5mN三维力分辨率以及8ms的极速响应速度,同时达标IP65专业防护等级。不仅如此,设备可实现微米级形变精准感知,能够有效规避温度漂移带来的误差,全程无空间解算盲区,适配各类复杂作业场景。

依托超强感知性能,这款传感器可在机器人接触物体的瞬间,快速捕捉物体物理属性,帮助机器人精准识别触碰对象、判断可执行操作。通过触觉感知加持,机器人的操作灵巧度、精准度大幅提升,可实现力自适应操控、抗扰动稳定作业,以及实时滑移检测与矫正,从物理因果层面补齐了机器人实体操作的感知短板。


一目科技创始人兼CEO李智强表示,企业实现了光学技术、特种弹性体材料与AI解算算法的全链路自主研发,核心目标就是为工业及人形机器人打造可规模化量产的“智能感知指尖”,突破机器人触觉感知的产业化瓶颈。


目前,SENTRA T系列传感器已斩获多家行业头部企业的合作订单,顺利完成技术验证,正加速从实验室研发成果转向大规模商业化落地。

区别于行业单一技术研发模式,一目科技搭建了从数据采集、算法迭代到模型训练的全链路自主技术体系,构建起差异化核心竞争优势。


在数据采集环节,企业整合UMI、DexUMI两大主流行业采集技术,在真实实操场景中全方位采集不同物体的受力数据、触觉反馈信号,搭建起专属的机器人高精度“触觉数据集”。通过记录各类物件操作的作用力参数、任务成败对应的触觉特征,为算法和模型训练提供真实、海量的底层数据支撑。


在算法研发环节,企业自研Tactile Transformer Encoder算法模块,可高效解析各类硬件采集的原始触觉信号,精准提取物体外形、软硬程度、表面粗糙度等核心物理特征,并将多元数据转化为标准化通用编码,实现触觉数据的高效复用。


在模型训练环节,一目科技创新性提出“触觉增强的世界模型”理念,将标准化的多维触觉数据,与视觉、语言等多模态数据深度融合,补齐了传统AI模型缺失的触觉感知维度。基于该模型训练出的智能系统,兼具感知、决策、执行全维度能力,大幅提升了机器人实体操作的精准度与运行稳定性。

凭借成熟的技术与产品,一目科技的视触觉解决方案已实现多行业渗透,广泛应用于人形机器人、智能汽车、数据采集、制药、食品加工等多个领域。在机器人赛道中,多款主流机器人产品已搭载其视触觉方案,适配灵巧手、智能操作模组的量产装机需求,完美匹配行业规模化落地的核心刚需。


除了商业化布局,一目科技还积极推动行业技术共建共享。目前,企业已与斯坦福大学等全球顶尖科研机构达成合作,启动TouchNet开源触觉数据集项目。按照规划,2026年底将对外开放更多真实场景触觉数据,助力全球科研人员、行业工程师降低研发成本,推动机器人触觉感知技术的整体迭代升级。

文章来源于网络

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