超维传感李炎辉：触觉是具身智能视觉失效后的关键补充

背景

随着具身智能（Embodied AI）行业的爆发，视觉技术在机器人操作中的局限性日益凸显。尽管视觉在过去几年解决了大量基础识别与定位问题，但在机器人接触物体的“最后一厘米”阶段，视觉往往失效，无法提供精确的力控信息，导致机器人难以执行精细操作（如轻拿轻放）。

在此背景下，触觉传感器成为补齐具身智能能力短板的关键环节。2024年至2025年，随着资本市场对具身智能投入的增加，触觉传感器赛道迅速从相对小众走向热门。超维传感（Super Dimensional Sensing）创始人李炎辉指出，这一变化标志着行业从“定性测量”向“高精度定量感知”的转型，旨在解决机器人灵巧手在通用泛化操作中的数据缺失问题。

核心内容

超维传感创始人李炎辉在接受雷峰网采访时，深入剖析了触觉传感器爆发的动因、技术路线选择、产品定义标准以及行业未来趋势。

1. 触觉爆发的驱动力：视觉的边界与具身智能的需求 李炎辉认为，触觉传感器的爆发主要得益于具身智能的发展。过去，消费电子领域的触觉交互（如电容式触控）主要解决“0和1”的判断（即触摸与否），精度要求不高。而在具身智能中，机器人需要感知法向力、切向力、姿态等复杂信息。例如，在放置物体时，通过感知切向力从3.5牛迅速降至0或0.1牛，机器人才能判断何时松手，实现“轻拿轻放”。视觉在接触瞬间失效，触觉因此成为精细操作的必要前提。

2. 技术路线：从单一到融合，基于第一性原理 超维传感选择了一条“融合感知”的技术路线，而非依赖单一的霍尔、电容或压阻方案。李炎辉指出，单一技术路线存在局限性：霍尔方案在强磁环境下表现不佳，电容方案难以感知非导体（如木头）。基于第一性原理，团队定义了灵巧手操作所需的五个核心维度：位置信息、法向力、切向力、温度和姿态。其中，力信息最为关键，因为它与物体的软硬、抓握方式强耦合。

3. 产品核心指标：一致性、精度与可靠性 对于触觉传感器，李炎辉提出了“三高”核心指标：高一致性、高精度、高可靠性。

• 精度与一致性： 传感器必须保证每次读取数据的准确性（如350克水瓶始终对应3.5牛重力），且批次间误差需控制在1%以内。若误差达到20%，可能导致物体被挤压变形或掉落，进而污染训练数据，导致模型失效。
• 可靠性： 需通过高温高湿、冷热冲击、盐雾等工业级测试，确保经久耐用。
• 量产能力： 超维传感自成立之初便重视量产，建立了完整的产线，旨在提供可大规模部署的高质量数据。

4. 行业观点：去伪存真，拒绝过度仿生

• 关于泡沫： 李炎辉承认具身智能存在泡沫，但认为泡沫破裂只会淘汰投机者，真正解决需求的企业将留存。触觉作为精细操作的前提，其需求是刚性的。
• 关于仿生： 他反对盲目追求像人皮肤一样的仿生感知。他认为人类皮肤的高密度点阵（如4万个点/平方厘米）并非必要，100个点/平方厘米足以解决90%的场景。此外，材质识别更多依赖视觉而非触觉，盲目追求材质识别是“Corner Case”（边缘案例），并非主流需求。
• 关于产业链分工： 目前灵巧手厂商自研传感器是因为市场缺乏满足需求的成熟产品。但未来3-5年，行业将走向专业化分工，传感器将像轮胎、电池一样成为独立采购的标准件，价格会足够低廉。

关键要点

• 爆发时间点： 触觉传感器行业在2024年开始爆发，2025年热度进一步加剧，主要受具身智能投融资热潮驱动。
• 技术定义： 行业普遍将具备位置信息和法向力信息的传感器定义为触觉传感器，但超维传感认为需包含位置、法向力、切向力、温度、姿态五个维度。
• 核心痛点： 现有传感器无法满足灵巧手对高精度、高一致性数据的需求，导致机器人模型训练困难，泛化能力差。
• 关键指标：
  • 一致性误差需控制在1%以内。
  • 精度误差需控制在0.2%以内。
  • 需具备工业级可靠性（耐高温高湿、抗冲击等）。
• 融合路线优势： 相比单一技术路线，融合方案能克服霍尔（磁干扰）、电容（非导体限制）等各自的技术短板，更全面地满足实际需求。
• 量产与数据飞轮： 高质量触觉数据采集是训练通用模型的前提。超维传感通过自建产线确保数据一致性，配合数据采集设备构建“数据-模型-应用”的飞轮。
• 行业趋势预测：
  • 未来3-5年，技术路线将收敛，少数几种主流方案将占据80%市场。
  • 产业链将细化分工，灵巧手厂商将转向采购成熟传感器，而非自研。
  • 行业需要由头部企业或政府牵头建立基于真实需求而非技术能力的评测标准。

意义与影响

超维传感及其创始人李炎辉的观点，为具身智能产业链中的触觉感知环节提供了清晰的技术路径和商业逻辑。

首先，明确了触觉在具身智能中的战略地位。文章指出，触觉不是视觉的补充，而是解决机器人“最后一厘米”操作难题的关键。这有助于纠正市场仅关注视觉或大模型，而忽视底层感知硬件的偏差，推动资本和资源向触觉传感器这一“窄而深”的赛道倾斜。

其次，确立了以“数据质量”为核心的产品评价标准。李炎辉强调的一致性（1%误差）和精度（0.2%误差），将触觉传感器的竞争焦点从单纯的参数堆砌转向了对模型训练实际价值的贡献。这促使行业从“能测”向“测得准、测得稳”转变，为后续机器人模型的泛化能力奠定了硬件基础。

最后，预言了产业链的专业化分工。指出未来传感器将独立化、标准化，类似于汽车行业的轮胎或电池。这一判断有助于缓解当前灵巧手厂商“既要造手又要造传感器”的资源分散困境，促进供应链成熟，加速具身智能机器人的商业化落地。同时，对“过度仿生”和“材质识别”等伪需求的批判，引导行业回归务实，聚焦于解决90%的主流场景问题，避免技术内卷。