他山科技如何成为人形机器人触觉感知的引领者?

当大多数人还在讨论机器人“能不能看见”的时候，他山科技已经在解决机器人“能不能感知到”的问题。这家成立于2017年底的公司，从触觉传感器切入，自研底层芯片，向上延伸至数据采集和场景算法模型，在人形机器人产业爆发前，已经在这条赛道上深耕了将近八年。

在第三届中国具身智能与人形机器人产业大会上，他山科技市场及生态副总裁付宜晖发表了题为《AI触觉感知的模型构建和应用方向》的主题演讲，会后接受了媒体采访。谈及触觉技术的落地障碍、产品布局逻辑以及对市场现状的判断。

01.

触觉为什么成了瓶颈？

触觉传感器并非新鲜概念，早在2021年，这一细分赛道的市场规模已经突破百亿美金量级。按行业预测，到2028年，这一数字将达到260.8亿美金。但在人形机器人浪潮到来之前，触觉更多是作为工业自动化的辅助感知手段存在，并没有被放在机器人感知体系的核心位置。

这一局面在近两年发生了明显变化。付宜晖表示，最早的传统自动化阶段，机器人依靠固定编程和固定轨迹工作，不涉及感知；当视觉能力引入后，机器人开始“看见世界”，可以识别物体位置并执行抓取动作；而现在，行业关注的核心已经转向场景泛化能力，机器人需要在更多非结构化环境中与人协作、与物品交互，这个过程中，触觉就成了一个核心的瓶颈。

所谓触觉，并不是单一维度的感知。付宜晖在采访中将触觉拆分得比较细：接近觉、接触觉、压觉、滑觉、温湿度，这些是感知信号层面的分类；而在机器人本体的不同位置，触觉的功能诉求也完全不同。“指尖更多是完成功能性的核心能力，就是抓拿取放，以及精细化操作。指肚、指腹和手掌，更多是判断位置信息，去调整抓取策略。机械臂层面，触觉的诉求更多是安全性——我有没有触碰到人，有没有撞到某个位置。”

他举了一个很具体的例子来说明协同感知的必要性：“就像盲人摸象，单独一个传感器摸这个水瓶，最多感觉到它是冷的还是热的，是什么材质。整手抓了才知道，这是一个圆柱体，上面还有一层贴图。所以触觉涉及到多个传感器协同感知的维度。”

这种复杂性，正是触觉技术落地的核心难点所在。

02.

从芯片到算法，为什么选择自研？

面对上述挑战，他山科技的选择是向底层走。付宜晖在采访中提到，触觉技术的核心难点不仅在于信号能不能被解析出来，还涉及功耗、延迟性以及传感器精度等一系列问题。为了解决这些问题，他山在早期就决定自研底层芯片。“当时也是花了很长时间去把这个芯片做出来。”付宜晖说，这个过程没有捷径，但为后续的产品稳定性和规模化奠定了基础。

目前他山拥有从底层自研芯片，到触觉传感器本身，到整手协同算法，到围绕触觉的模型构建，形成了“软硬一体”的完整方案。在具身方向，他山的产品线覆盖触觉传感器和电子皮肤；同时，公司也是英伟达首个触觉模拟仿真领域的合作伙伴，支持在仿真环境中进行接近觉、法向力、切向力等触觉维度的演示与训练。

关于规模化的问题，付宜晖提到了他山在汽车领域的经验，公司此前已进入汽车和车规方向，工厂通过了IATF 16949认证标准。“对于我们来说，去做规模化，肯定不会是一个卡点问题。”这句话的背后逻辑是：车规级的制造标准远比消费电子或机器人行业严苛，已经走过这条路的他山，在产能和品控层面具备了一定的先发积累。

目前，他山整个团队超过200人，其中70%以上是产研人员，涵盖算法、传感器结构、模型、底层芯片、产品和落地方向。公司截至目前已完成9轮融资获中信金石、中信证券、广发信德、软银中国、浙江创新投资、南京创投集团、基石浦江、彬复资本、360、日盈电子、道氏技术、柯力传感器等众多资本支持，连续三年陆续获评市专精特新、专精特新“小巨人”及国家重点小巨人称号。

03.

为什么头部厂商都选了他山？

在采访中，付宜晖给出了一个具体数字：按去年全市场出货量统计，他山占到了全球人形机器人灵巧手指尖触觉传感器出货量的80%。

他解释了这个数字形成的原因：他山是目前市场上唯一一家同时提供底层芯片、传感器和整手算法的公司。软硬件一体化的方案，降低了下游客户的集成难度，同时也在传感器标准层面形成了一定的先导优势。付宜晖表示，国内头部的灵巧手、人形机器人、具身机器人厂商，基本上都在用他山的传感器。

付宜晖在访谈中提到的合作伙伴包括：因时机器人、强脑科技、灵心巧手、星动纪元，以及在人形机器人方向延伸的优必选、智元机器人、银河通用等。在海外客户方面，目前估值前十的公司，大多与他山已建立合作关系。

在布局合作方面，他山在传感器出货层面的目标是维持高市占率，同时继续推进传感器的迭代版本发布。他提到，不同应用方向——灵巧手、人形机器人、工业执行器，对触觉传感器的需求规格存在明显差异，他山的产品线需要同步支撑这些差异化需求。

值得注意的是，付宜晖在描述客户结构时，区分了两类逻辑：一类是直接的传感器客户，即灵巧手和执行器厂商；另一类是通过产业链穿透到下游的场景方，比如使用人形机器人落地工厂的企业。“我们现在在做两头：一头是触觉传感器，另一头是围绕触觉的感控一体的算法模型，做小脑、最后一厘米的方向。”因此他山科技并非是一家传感器零部件供应商，同时也在更多的向应用侧延伸。

04.

从传感器到数据：他山的下一个战场

数据采集是他山近年来在传感器之外重点推进的方向。付宜晖指出，目前市场上大多数机器人数采方案聚焦于视觉（vision）和动作（action）维度的数据，对触觉（tactile）维度的数据覆盖相对欠缺。而触觉数据的缺失，直接制约了机器人在精细化操作场景下的模型训练效果。“我们更多的是把触觉维度的数据放到模型里面，面向更多的场景应用。”

他山目前的数采体系支持多种形态：真实环境数采、模拟仿真环境数采，以及无本体数采。无本体数采的方向，他提到了英伟达发布的Egocentric方案以及最近很火的UMI方案，他山作为业内触觉传感器的引领者，在为众多数采范式及合作伙伴做底层触觉能力的支撑。

在数采的场景设定上，他山聚焦于触觉相关的多SKU精细化操作场景，包括工厂质检、Plugin操作，以及农副业场景。数采中心支持原子动作采集、24小时无人化基于触觉自适应力抓取，以及遥操等多种采集方式。

付宜晖在采访中提到了一个具体的验证案例——剥小龙虾。他解释了为什么这个场景必须用触觉：“每个小龙虾大小不一样，通过触觉的自适应力能力来抓取，以及在柔性操作中完成虾头虾尾的分离。“这是一个对力控精度和自适应能力要求较高的操作，视觉单独无法给出足够的反馈。“训练了几个月，现在整个节拍效率也都提高了起来。”

这个案例的背后逻辑，是他山在做数据采集时的核心判断：触觉数据的补入，能够让模型在接触物理世界时获得更稳定的感知基础，从而提升任务成功率和泛化能力。

05.

工业、服务、人形，三条线如何并行？

谈及他山在工业、服务机器人、人形机器人三个领域的市场优先级时，付宜晖表示：这三条线并不是严格优先级排序的关系，而是存在并行逻辑，同时也有相互独立的部分。

在人形机器人方向，他山的主要切入点是为灵巧手和末端执行器厂商提供触觉传感器，随后通过产业链向下游延伸，触达使用这些机器人的工业和服务场景方。“他们下游有场景方，那我们的核心能力就跟他们一起协同，面向终端的场景落地。”

在工业方向，他山目前主要在做质检和Plugin两类场景的最后一厘米算法落地。这两个场景的共同特点是：操作对象多样，且需要精细化力控，视觉感知的精度不足以单独支撑任务完成。触觉传感器在这里的价值，是为机器人提供实时、准确的接触反馈，以完成高精度的操作动作。

在服务机器人方向，他山目前正在推进复合型机器人在酒店等服务场景的落地。同时，他也提到了机器人交互体验这一维度——“大家都觉得现在机器人比较冰冷，没有交互。触碰到以后，它是不是能做相应的交互反应？这也是市场对于触觉的一个诉求。“这类需求更多出现在服务机器人和机械宠物（如机械狗）的应用场景中，强调的是触觉与行为的实时联动，而非精密力控。

对于触觉在具身智能分级标准中的定位，付宜晖提到，他山去年参与了具身智能分级标准的制定工作——这一标准参照自动驾驶L1至L5的分级方式，将具身分为G1至G5，G5对应AGI方向。在他看来，当前行业整体处于G2至G3阶段，“对于触觉的要求，更多的是实时三维力的感知以及切向力的感知，同时基于自适应力的算法模型，有一定量的垂直场景的落地和支撑”。

06.

结语与未来：

截至目前，他山科技在机器人方向已累计服务超150家商业化客户。从传感器出货到算法模型落地，其产业链覆盖范围持续扩展。

在下一步规划上，付宜晖表示，传感器侧将保持市占率并推进新版本迭代，数据采集与“最后一厘米”算法模型则作为两条并行主线同步推进。这一布局清晰地表明，他山的战略重心正在从“卖传感器”向“提供触觉感知完整方案”迁移。

外界对触觉赛道的认知，往往还停留在“早期”“小众”的标签上。但他山用近八年的实践给出了不同的答案：当视觉已成机器人标配，真正让机器人“用手做事”的关键，不是更好的摄像头，而是更精准的触觉。