一个能后空翻、能跑能跳的人形机器人，未必能轻轻放下一颗鸡蛋。

虽然摄像头可以定位，大模型可以规划路径。可关键在于，手一接触物体，这些能力就断了。不知道用了多大力，不知道有没有打滑，也不知道该不该松手。

这双“看得见、摸不着”的手，缺的是触觉。

人蒙着眼睛能系鞋带，能从口袋摸出钥匙，能捏起一颗草莓，既不捏碎也不滑落，靠的是手上那点说不清的“手感”。机器人没有。

机器人还在搬运、识别、避障的时候，“眼睛”够用。一旦要进厂抓取、插拔、装配，真正动手干活，触觉就成了绕不过去的坎。

2026年，触觉站上风口。只是这阵风，资本比产线先到。

触觉站上风口，开始批量出货

据盖世具身智能不完全统计，今年1—10月，国内具身触觉相关领域披露了约30起融资，涉及20家公司，已披露金额合计超过50亿元。

帕西尼一家就拿走了超过20亿：3月B轮超过10亿元，8月拿到10亿元战略融资，9月又完成数亿元B++轮。至此，帕西尼累计融资超过40亿元，投后估值突破百亿。

目前，帕西尼已在北京证监局完成IPO辅导备案，冲刺A股“触觉第一股”。

图片来源：帕西尼

差不多同一时间，同样做触觉的他山科技也完成了股改，市场把这个动作看作他山冲击“触觉智能第一股”的信号。

他山科技今年同样完成了三轮融资。这家2017年成立的公司，据企查查数据，已经累计披露14笔融资记录。

还有一目科技、戴盟机器人、千觉机器人、无界智航、简智机器人、枢途科技等，今年都拿到了一到三笔融资。

伴随着热钱密集涌入，产业层面，触觉也开始放量。

据盖世具身智能分析数据，2026年全球人形机器人感知系统市场规模有望达到38.8亿元，基础情景下2030年达到119亿元，年复合增速约60%。其中触觉传感器增长最陡，在人形机器人上的实际搭载比例，2025年还只有约2%，2030年有望升到约80%，增幅领涨各感知子系统。

这背后，触觉的搭载范围，正从指尖向指腹、掌心、手臂、躯干、大小腿甚至足底扩展。

特斯拉Optimus Gen 2，便在十指指尖配备了触觉传感器，Figure后续迭代也明确将指尖触觉作为标配。往上一层是全掌触觉，指腹、掌心都覆盖，比如小米最新发布的高自由度仿生手，就搭载了1500点高密度全掌触觉。

最激进的是大面积身体电子皮肤，包括足底，矩侨工业给宇树量身定制的手套、上衣、足底三件套，目前已在样品和小批量验证。帕西尼也已推出足底传感器PX-FOOTRIX，用来分辨地面软硬、调整步态，正和整机厂推进搭载。

其中，灵巧手是渗透最快的细分市场。他山科技市场及生态副总裁付宜晖透露，2025年配备触觉方案的比例大约只有20%，去年第四季度已经提升到约60%，目前还在持续提升。

具体到赛道玩家，量产节奏各不相同，行业目前并没有统一的“触觉第一”。

他山科技披露，该公司的触觉传感器月交付量已达数万枚，按企业口径，在人形机器人触觉传感器赛道市占率超过80%。

值得关注的是，2024年他山科技的收入还由汽车业务主导，2025年机器人业务已贡献近半营收，实现超十倍增长，而今年，该公司预计机器人业务将超过汽车业务三到四倍，占全年营收的约三分之二。

帕西尼更是宣称，过去一年其自研触觉感知芯片累计出货量已经突破100万颗，累计服务客户突破1000家，且复购率过半，其中人形机器人本体客户里，覆盖率已到七至八成。

戴盟机器人的视触觉设备也已实现万片级出货，累计服务全球200多家客户。

但这些出货，并没有完全流向人形机器人。

图片来源：华威科

华威科最明显。虽然该公司触觉出货已装配超过3万台灵巧手，官方宣称机器人触觉电子皮肤市占率超过70%、覆盖超过85%的业内企业，但其汽车座舱柔性电子皮肤车规级产线出货已超百万片，两者根本不在一个级别。

他山科技的机器人业务，也覆盖了人形本体、灵巧手、数据采集、协作机器人等多个领域，真正随人形整机出厂的部分还在小批量。

整体看，现阶段触觉领域人形本体客户增长快，基数却小，贡献的更多是估值想象。

钱在往触觉涌，落地却还没跟上，这就是2026年触觉最真实的写照：热在资本和预期，冷在人形整机的真实出货。

触觉，为什么2026年才热？

触觉，并不是一项新技术。

早在2009年，MIT实验室就做出了视触觉传感器GelSight的第一个原型。但GelSight早年主要靠航空航天、汽车的表面检测养活。直到近几年，人形机器人把灵巧手推到台前，这项技术才被重新翻出来。

那么，为什么是2026年呢？

原因并不复杂：触觉是为干活服务的，所以得先有一个能走进真实世界、真干活的机器人，触觉才有存在的理由。

过去两年，人形机器人更多在“秀肌肉”，展示行走、跑跳或是简单的物体抓取，这些动作对触觉要求极低，靠视觉和预设程序就能完成八九不离十。

演示导向的阶段，触觉传感器更多是高科技点缀，谈不上刚需。

进入2026年，风向变了。整机厂开始强调“进厂打工”，要求机器人进入真实环境独立上岗。

图片来源：戴盟机器人

在此过程中，视觉会承担全局环境感知，识别物体位置、外形、大小，并规划初始抓取姿态，但视觉无法获知物体软硬、摩擦、实际接触状态，一旦出现遮挡、反光，仅靠视觉很容易抓取失效，这时就需要触觉协同完成感知闭环。

“在精密装配、柔性抓取、透明或反光物体操作以及视觉遮挡场景中，单靠视觉往往无法形成可靠闭环。机器人需要通过触觉判断是否发生接触、抓取力度是否合适、物体是否滑动，并据此实时调整动作。”戴盟合伙人兼首席商业官张栋表示。

早期演示里，机器人放东西很多是 “丢” 下去的，就是因为没有触觉，不知何时该松手。

拿水杯最典型。眼睛先锁定位置，手指触碰到瓶身那一刻，触觉接管全过程，感知接触好不好、握得紧不紧、有没有滑移，哪边偏就往哪边加力。

“缺了触觉，机器人就像戴着厚手套干活，准度、速度和稳定性全都会打折。”他山科技CEO马扬说。

特别是在执行一些更为精细、需要感知微小接触的操作场景中，比如抓取一小撮盐，据福莱新材AI算法总监廖永兴介绍，有无触觉信息时任务成功率差异极大，成功率可以从45%提升至75%。

“在缺少触觉的条件下，仅依靠视觉，系统往往无法判断是否接触到盐粒，因为盐粒本身较为松散，且发生接触时视觉容易出现遮挡。而引入触觉信息后，系统能够更好地判断手部是否接触盐粒，以及在执行闭合动作时是否抓取到盐粒。这便证明，触觉在这类复杂精细操作中发挥着十分关键的作用。”廖永兴表示。

华威科CEO朱晓辉甚至认为：触觉将是继视觉、听觉之后，AI的第三大核心感知模态。未来，无处不在的物理AI交互，将催生无处不在的触觉感知应用。

在朱晓辉看来，如同皮肤是人体面积最大、结构最复杂的感知器官，可同步感知压力、温度、振动、冲击等多维物理信号，是人类感知世界、完成精细动作的核心基础。人体一旦缺失触觉，连抓取、点燃火柴等基础动作都无法完成。对机器人与物理AI设备而言，触觉也是实现类人灵巧操作的“最后一厘米”，能够补齐物理世界理解能力，支撑高精度、高灵活度的智能作业。

但触觉的价值远不止于此。

大模型说到底是数据喂出来的，图片、文字可以从互联网爬，接触数据却不行，只能靠一次次真实触碰产生。机器人摸得越多，物理交互的样本越厚，灵巧操作能力才越强，才有可能从“看懂世界”真正走到“操控世界”。

从这个维度看，触觉还是灵巧操作从演示走向可靠干活绕不过去的必要条件，也是当前产业化阶段最突出的卡口之一。

这也是资本市场愿意给一家传感器公司百亿估值的原因：单卖传感器，是几十亿的零件生意；一旦成为喂养模型进化飞轮的关键燃料，在资本叙事中可能对应几百亿的基础设施。

当然，这个“几百亿”是有条件的：数据要具备可复售性，数据入口也不能被整机厂封闭。至于这个源头最后落在谁手里，是传感器厂商还是整机厂，现在还没有答案。

光有需求还不够，机器人还得用得起。

早年进口触觉传感器单指尖售价一度高达10万元，机器人用不起。现在，以帕西尼为代表的国产供应商，已经把价格压到了百元级。比如帕西尼PX6AX GEN3基础型号，售价低至199元。

这背后，靠的不是简单的低价竞争，而是成本结构的整体替换。

早年进口触觉传感器采用刚性核心、电极阵列和液体填充的仿生结构，制造和标定环节复杂，规模上不去，单颗落地成本可达数万元至十万元级。

图片来源：千觉机器人

现在的主流路线，用的是更成熟、更可规模化的器件和工艺。比如戴盟、千觉、纬钛、一目等的视触觉产品，核心思路都是用弹性体接触物体、用内置摄像头或光学芯片捕捉形变，再靠算法还原触觉信息。相比进口精密仪器式的方案，这条路线在器件成本、小型化和量产可行性上都有明显优势。

帕西尼走的是另一条路。把指尖里原本依赖大量分立元件的感知结构，集成进自研的霍尔阵列芯片和ITPU传感单元，用芯片化、阵列化的方式做硬件减法。用帕西尼的说法是“力学反演算法精简硬件冗余结构”——一颗芯片完成多维感知所需的底层信号采集，维度与精度交给算法来解算，走半导体量产。

除了视触觉和霍尔两条路线被资本叙事放大，压阻式触觉传感器凭成熟的结构和极低的成本，更是当前工业场景出货量最大的品类，汉威科技、墨现科技等公司都在这一路线上持续迭代。

制造环节也省了人。过去传感器逐颗手工校准，最耗人力。现在出厂标定自动化，良率和产能起来了，人力成本也压下来了。

但真正让这一切发生的，是机器人的需求。过去传感器几百颗卖给实验室，卖10万元也能活。现在要装进几百万个指尖、铺到全身，定价必须压到几十块。

是这个目标，逼着国产厂商把一颗精密仪器做成了标准件。

但即便如此，不可否认触觉还处于发展初期。真正的规模化拐点，行业普遍认为要等到2027年以后。这其中，核心变量不只是触觉技术本身，更在于人形整机的实际出货节奏。

五种活法，最后都要回答一个问题

尽管触觉真正产业化的时间并不长，这个赛道已经聚集了大批玩家。

数量最多的是具身智能原生初创，特别是“学术派”创企，比如戴盟孵化于香港科技大学，途见团队出自斯坦福鲍哲南实验室，新智具身来自复旦大学，纬钛起源于MIT，潜界是清华交叉信息研究院的团队。

第二股力量来自汽车产业链，华威科、他山科技、尧乐科技是代表。汽车业务提供量产经验和现金流，再把能力迁移到机器人。华威科2025年便把电子皮肤装上日产N7座椅，他山科技则给比亚迪大批量供过货。

第三股力量来自消费电子和光电感知。比如超维传感的李炎辉，此前做了十年消费电子触觉。一目科技最早做光芯片和微光谱，后来转向机器人触觉。

第四股力量是传统传感器和材料上市公司，汉威科技、福莱新材是代表，靠原有业务起家，把触觉作为新业务延展。

除了上面几类玩家，以特斯拉、Figure、智元、宇树、星动纪元为代表的整机厂，也在加速自研或深度绑定上游，试图将触觉感知内化为核心竞争力。

出身固然决定“家底”，进场之后怎么卡位，才决定能走多远。

按在产业链上切入的位置，大致有五种活法。

第一种，卖器件，包括卖触觉传感器、电子皮肤，靠规模、成本、良率吃饭。比如华威科主要聚焦电子皮肤，福莱新材做芯感一体模组。

这类玩家壁垒明确，但问题也清楚：传感器是标品，单颗价值量低，客户可以多家比价，采购量越大议价权越强，定价权和估值天花板都攥在下游手里。

第二种，卖带手感的手。把感知直接做进夹爪、灵巧手，交付一只能感知、能抓取的末端。灵心巧手、大寰机器人、源升智能是代表。

这类玩家离场景近、客单价高，但风险也不容忽略：灵巧手是执行任务的末端，直接决定任务成败，人形整机厂越来越倾向于自研，要把最后的精细操作握在自己手里。

第三种，卖触觉基础设施。不做整机，能力从传感器、数采设备一直延伸到数据和模型，给整机或末端执行器提供底层能力。戴盟、千觉、途见科技、模量科技、潜界科技属于这一类。

这类玩家想象空间最大，软肋同样明显，不仅投入大，整机厂一旦自己做，空间同样会被压缩。

第四种，卖场景方案。直接替客户解决一个具体问题，卖交钥匙方案。他山科技在湖北潜江落地的智能剥虾设备，已与昌贵水产达成首期100台合作，剥虾成功率95%，还能在去除虾头的同时完整保留虾黄。

这一类账最实，但本质是项目制。每个场景的物体、工艺、环境都不同，要重新做算法和标定，难以大规模复制。

图片来源：帕西尼

第五种，芯片、传感器、灵巧手、整机、数据工厂全部自己做，帕西尼最典型。

故事最大、卡位最深，迭代速度最快，数据、模型、硬件在一家公司里转。代价是资产最重、最烧钱，建产线、数据工厂、养团队，每个环节都要持续投入，资金链一旦绷紧，整条链都受影响。

五种活法，赌的是同一个未来：人形机器人真的走进工厂、稳定干活，规模上量。

但这个未来有一个前置条件——触觉得先把自己的功课补齐：一致性和耐久性先过关，不同厂商之间再有一套能互通的数据标准。

这些活都不性感，却决定了机器人能不能从“敢用”走到“好用”。

结语

2026 年触觉的热，是需求先跑了出来，技术还在后面追。

但风口可以一夜起来，产业不能。传感器公司要等本体放量，整机厂要等触觉成熟，所有人都在等产业链一环扣一环地接上。

展台上的一次成功不算数，产线上那千万次不出错的重复，才是这门生意真正的开始。