他山科技如何成為人形機器人觸覺感知的引領者?

當大多數人還在討論機器人“能不能看見”的時候，他山科技已經在解決機器人“能不能感知到”的問題。這家成立于2017年底的公司，從觸覺傳感器切入，自研底層芯片，向上延伸至數據采集和場景算法模型，在人形機器人產業爆發前，已經在這條賽道上深耕了將近八年。

在第三屆中國具身智能與人形機器人產業大會上，他山科技市場及生態副總裁付宜暉發表了題為《AI觸覺感知的模型構建和應用方向》的主題演講，會后接受了媒體采訪。談及觸覺技術的落地障礙、產品布局邏輯以及對市場現狀的判斷。

01.

觸覺為什么成了瓶頸？

觸覺傳感器并非新鮮概念，早在2021年，這一細分賽道的市場規模已經突破百億美金量級。按行業預測，到2028年，這一數字將達到260.8億美金。但在人形機器人浪潮到來之前，觸覺更多是作為工業自動化的輔助感知手段存在，并沒有被放在機器人感知體系的核心位置。

這一局面在近兩年發生了明顯變化。付宜暉表示，最早的傳統自動化階段，機器人依靠固定編程和固定軌跡工作，不涉及感知；當視覺能力引入后，機器人開始“看見世界”，可以識別物體位置并執行抓取動作；而現在，行業關注的核心已經轉向場景泛化能力，機器人需要在更多非結構化環境中與人協作、與物品交互，這個過程中，觸覺就成了一個核心的瓶頸。

所謂觸覺，并不是單一維度的感知。付宜暉在采訪中將觸覺拆分得比較細：接近覺、接觸覺、壓覺、滑覺、溫濕度，這些是感知信號層面的分類；而在機器人本體的不同位置，觸覺的功能訴求也完全不同。“指尖更多是完成功能性的核心能力，就是抓拿取放，以及精細化操作。指肚、指腹和手掌，更多是判斷位置信息，去調整抓取策略。機械臂層面，觸覺的訴求更多是安全性——我有沒有觸碰到人，有沒有撞到某個位置。”

他舉了一個很具體的例子來說明協同感知的必要性：“就像盲人摸象，單獨一個傳感器摸這個水瓶，最多感覺到它是冷的還是熱的，是什么材質。整手抓了才知道，這是一個圓柱體，上面還有一層貼圖。所以觸覺涉及到多個傳感器協同感知的維度。”

這種復雜性，正是觸覺技術落地的核心難點所在。

02.

從芯片到算法，為什么選擇自研？

面對上述挑戰，他山科技的選擇是向底層走。付宜暉在采訪中提到，觸覺技術的核心難點不僅在于信號能不能被解析出來，還涉及功耗、延遲性以及傳感器精度等一系列問題。為了解決這些問題，他山在早期就決定自研底層芯片。“當時也是花了很長時間去把這個芯片做出來。”付宜暉說，這個過程沒有捷徑，但為后續的產品穩定性和規模化奠定了基礎。

目前他山擁有從底層自研芯片，到觸覺傳感器本身，到整手協同算法，到圍繞觸覺的模型構建，形成了“軟硬一體”的完整方案。在具身方向，他山的產品線覆蓋觸覺傳感器和電子皮膚；同時，公司也是英偉達首個觸覺模擬仿真領域的合作伙伴，支持在仿真環境中進行接近覺、法向力、切向力等觸覺維度的演示與訓練。

關于規模化的問題，付宜暉提到了他山在汽車領域的經驗，公司此前已進入汽車和車規方向，工廠通過了IATF 16949認證標準。“對于我們來說，去做規模化，肯定不會是一個卡點問題。”這句話的背后邏輯是：車規級的制造標準遠比消費電子或機器人行業嚴苛，已經走過這條路的他山，在產能和品控層面具備了一定的先發積累。

目前，他山整個團隊超過200人，其中70%以上是產研人員，涵蓋算法、傳感器結構、模型、底層芯片、產品和落地方向。公司截至目前已完成9輪融資獲中信金石、中信證券、廣發信德、軟銀中國、浙江創新投資、南京創投集團、基石浦江、彬復資本、360、日盈電子、道氏技術、柯力傳感器等眾多資本支持，連續三年陸續獲評市專精特新、專精特新“小巨人”及國家重點小巨人稱號。

03.

為什么頭部廠商都選了他山？

在采訪中，付宜暉給出了一個具體數字：按去年全市場出貨量統計，他山占到了全球人形機器人靈巧手指尖觸覺傳感器出貨量的80%。

他解釋了這個數字形成的原因：他山是目前市場上唯一一家同時提供底層芯片、傳感器和整手算法的公司。軟硬件一體化的方案，降低了下游客戶的集成難度，同時也在傳感器標準層面形成了一定的先導優勢。付宜暉表示，國內頭部的靈巧手、人形機器人、具身機器人廠商，基本上都在用他山的傳感器。

付宜暉在訪談中提到的合作伙伴包括：因時機器人、強腦科技、靈心巧手、星動紀元，以及在人形機器人方向延伸的優必選、智元機器人、銀河通用等。在海外客戶方面，目前估值前十的公司，大多與他山已建立合作關系。

在布局合作方面，他山在傳感器出貨層面的目標是維持高市占率，同時繼續推進傳感器的迭代版本發布。他提到，不同應用方向——靈巧手、人形機器人、工業執行器，對觸覺傳感器的需求規格存在明顯差異，他山的產品線需要同步支撐這些差異化需求。

值得注意的是，付宜暉在描述客戶結構時，區分了兩類邏輯：一類是直接的傳感器客戶，即靈巧手和執行器廠商；另一類是通過產業鏈穿透到下游的場景方，比如使用人形機器人落地工廠的企業。“我們現在在做兩頭：一頭是觸覺傳感器，另一頭是圍繞觸覺的感控一體的算法模型，做小腦、最后一厘米的方向。”因此他山科技并非是一家傳感器零部件供應商，同時也在更多的向應用側延伸。

04.

從傳感器到數據：他山的下一個戰場

數據采集是他山近年來在傳感器之外重點推進的方向。付宜暉指出，目前市場上大多數機器人數采方案聚焦于視覺（vision）和動作（action）維度的數據，對觸覺（tactile）維度的數據覆蓋相對欠缺。而觸覺數據的缺失，直接制約了機器人在精細化操作場景下的模型訓練效果。“我們更多的是把觸覺維度的數據放到模型里面，面向更多的場景應用。”

他山目前的數采體系支持多種形態：真實環境數采、模擬仿真環境數采，以及無本體數采。無本體數采的方向，他提到了英偉達發布的Egocentric方案以及最近很火的UMI方案，他山作為業內觸覺傳感器的引領者，在為眾多數采范式及合作伙伴做底層觸覺能力的支撐。

在數采的場景設定上，他山聚焦于觸覺相關的多SKU精細化操作場景，包括工廠質檢、Plugin操作，以及農副業場景。數采中心支持原子動作采集、24小時無人化基于觸覺自適應力抓取，以及遙操等多種采集方式。

付宜暉在采訪中提到了一個具體的驗證案例——剝小龍蝦。他解釋了為什么這個場景必須用觸覺：“每個小龍蝦大小不一樣，通過觸覺的自適應力能力來抓取，以及在柔性操作中完成蝦頭蝦尾的分離。“這是一個對力控精度和自適應能力要求較高的操作，視覺單獨無法給出足夠的反饋。“訓練了幾個月，現在整個節拍效率也都提高了起來。”

這個案例的背后邏輯，是他山在做數據采集時的核心判斷：觸覺數據的補入，能夠讓模型在接觸物理世界時獲得更穩定的感知基礎，從而提升任務成功率和泛化能力。

05.

工業、服務、人形，三條線如何并行？

談及他山在工業、服務機器人、人形機器人三個領域的市場優先級時，付宜暉表示：這三條線并不是嚴格優先級排序的關系，而是存在并行邏輯，同時也有相互獨立的部分。

在人形機器人方向，他山的主要切入點是為靈巧手和末端執行器廠商提供觸覺傳感器，隨后通過產業鏈向下游延伸，觸達使用這些機器人的工業和服務場景方。“他們下游有場景方，那我們的核心能力就跟他們一起協同，面向終端的場景落地。”

在工業方向，他山目前主要在做質檢和Plugin兩類場景的最后一厘米算法落地。這兩個場景的共同特點是：操作對象多樣，且需要精細化力控，視覺感知的精度不足以單獨支撐任務完成。觸覺傳感器在這里的價值，是為機器人提供實時、準確的接觸反饋，以完成高精度的操作動作。

在服務機器人方向，他山目前正在推進復合型機器人在酒店等服務場景的落地。同時，他也提到了機器人交互體驗這一維度——“大家都覺得現在機器人比較冰冷，沒有交互。觸碰到以后，它是不是能做相應的交互反應？這也是市場對于觸覺的一個訴求。“這類需求更多出現在服務機器人和機械寵物（如機械狗）的應用場景中，強調的是觸覺與行為的實時聯動，而非精密力控。

對于觸覺在具身智能分級標準中的定位，付宜暉提到，他山去年參與了具身智能分級標準的制定工作——這一標準參照自動駕駛L1至L5的分級方式，將具身分為G1至G5，G5對應AGI方向。在他看來，當前行業整體處于G2至G3階段，“對于觸覺的要求，更多的是實時三維力的感知以及切向力的感知，同時基于自適應力的算法模型，有一定量的垂直場景的落地和支撐”。

06.

結語與未來：

截至目前，他山科技在機器人方向已累計服務超150家商業化客戶。從傳感器出貨到算法模型落地，其產業鏈覆蓋范圍持續擴展。

在下一步規劃上，付宜暉表示，傳感器側將保持市占率并推進新版本迭代，數據采集與“最后一厘米”算法模型則作為兩條并行主線同步推進。這一布局清晰地表明，他山的戰略重心正在從“賣傳感器”向“提供觸覺感知完整方案”遷移。

外界對觸覺賽道的認知，往往還停留在“早期”“小眾”的標簽上。但他山用近八年的實踐給出了不同的答案：當視覺已成機器人標配，真正讓機器人“用手做事”的關鍵，不是更好的攝像頭，而是更精準的觸覺。