对谈华威科CEO朱晓辉：触觉会成为AI时代第三大模态

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作者|董必政

头图|AI制图

AI爆发以来，很多传统商业模式已经被颠覆。

转录、翻译已经成了免费工具；AI短剧逐步活跃在屏幕上，替代了真人表演。

为何这些行业最先被颠覆？

因为语音、文字、视频等虚拟数据越丰富，大模型被喂养得就越强，其原本的生态与商业模式就越容易被替代。

这时候，资本市场更愿意寻找一个“AI颠覆不了”或“至少很长一段时间颠覆不了”的赛道。

虎嗅与武汉华威科智能技术有限公司（以下简称“华威科”）CEO朱晓辉对谈后发现，语音、视频、图文等数据已经十分丰富，而压力、温度、湿度等物理数据却较为稀缺。

无数据，不AI。

虎嗅认为，围绕物理数据展开的AI产业，极有可能孕育出具备长期投资价值的赛道。

此外，人形机器人仍处于探讨如何干活的阶段。最大的瓶颈之一，正是物理数据的匮乏。没有足够丰富的真实物理数据，就训练不出真正能干活的大模型。

华威科CEO朱晓辉向虎嗅表示，“AI必然走进物理世界。观察物理世界靠视觉，改造物理世界必须有触觉。触觉将成为继视觉、听觉之后的第三大模态。”

而电子皮肤，正成为人形机器人触觉感知的关键，是打通物理AI的最后一厘米。

但是，电子皮肤并不成熟，没有统一的技术路线，也没有统一的标准和供应链，每个项目都像重新发明的轮子。

但就在这样的背景下，华威科从众多的电子皮肤厂商中脱颖而出，斩获灵巧手电子皮肤品类第1。

根据MIR睿工业发布的《2025年中国电子皮肤市场研究报告》显示，2025年华威科灵巧手装配量突破1万只，其电子皮肤向因时机器人、智元、灵心巧手、强脑等灵巧手头部厂商稳定供货，市占率超70%。

那么，华威科如何做到细分赛道的第1？华威科的发展路径又给电子皮肤赛道的投资带来怎样的启示？

对于现在取得的成绩及行业趋势，朱晓辉给出了3个观点及判断：

1.电子皮肤的技术还未收敛，华威科不押某一原理，以终为始押注类人多模态；

2.行业最大的困难是量产，真正的壁垒是“从器件、材料、制造到场景融合贯通”速度跟上AI快速迭代的步伐；

3.经过实践验证，柔性电子基于IDM模式是破解触觉多原理融合、量产应用难题的最优解。

行业的本质是进化速度

早在人形机器人产业热潮之前，电子皮肤概念就已经在消费电子等场景初步应用。

不过，电子皮肤（柔性触觉传感器）的发展一直不温不火，关键原因在于，它卡在"材料科学"和"工业量产"的夹缝里，两边都没成熟，实验室能做出来，但工厂做不出来。

朱晓辉向虎嗅表示，“行业最大的挑战是，怎么把一款设想的或实验室的样品，转向成可量产的产品。”

“我们自己总结了一个量产的公式，量产=装备×材料×器件×算法。

比如：器件是90分，算法是80分，但材料和装备只有20分的时候，你会发现最后很难量产。当装备、材料、器件、算法都是80分时，最后才有可能走向量产。所以，任何一个环节出现了大的缺失，最终会导致产品很难量产”，朱晓辉讲道。

除了量产，技术路线未收敛是触觉传感器在人形机器人应用的另一个难题。

现阶段，电子皮肤最常见的是压阻式、电容式、压电式，还有比较新颖的摩擦电式、光学式和电磁式等。

那么，哪种技术路线值得持续投入呢？

朱晓辉向虎嗅表示，“技术路线短期内很难收敛。目前的技术都还无法真正实现类人的触觉。

现在，我觉得唯一能确定的有2点：第一个是柔性电子；第二个是多模态。至于哪个原理能实现（比如：压阻、电容等），我觉得可能都不是。

最终，大概率会有一种全新的路线满足温度、压力、湿度等需求，实现多模态。

我认为行业真正的核心，其实是进化。最值得关注的是进化速度，而不是你押注某一个路线去等待。”

面对行业的不确定性

由于技术未收敛、量产还需对材料、设备、器件等持续迭代，电子皮肤的快速迭代能力显得尤为重要。

那么，电子皮肤企业又该如何面对行业里的不确定性呢？

华威科给出的答案是IDM模式，这也是行业首创“装备-材料-器件-数据”全链条自主可控IDM体系。IDM模式可理解为，从设计到制造都在自己手里，就像从种菜到上菜全自己管，质量好坏自己说了算，出了问题也容易找到根源。

理论上来说，IDM需要自建产线，属于重资产投入，很多企业并不感冒。

朱晓辉向虎嗅表示，“刚开始，我们团队其实也不太理解。当时团队有人就问我，同行都是选择做器件、做业务销售，占据微笑曲线两端，也就是价值最高的部分。然后中间最苦、最难的部分自己不做，交由供应商去做。

基于对行业快速迭代的判断，我们最终选择走自己的路，也就是IDM。”

“而IDM的好处在于：第一，响应迭代进化速度会更快；第二，成本会更低；第三，制造的效率和良率更高，最后从制造层面会形成一个代差性的优势。

当行业里突然找到一个最优路线的时候，我们可以基于这个能力快速切换技术路线。对于我们来说，也不会那么难受。

在良率方面，外协代工只有60%到80%，我们的大部分产品良率能做到99%以上，个别产品的良率保底是做到95%以上。

短期来看，IDM会带来快速迭代的优势，长期会带来成本优势”，朱晓辉补充道。

要知道，硬件赛道卷到最后还是性价比。

投资价值被重新定义

在虎嗅看来，不管从技术变化还是行业阶段，电子皮肤是一个长期的投资赛道，华威科等电子皮肤企业的成长潜力尚未兑现。

一方面，下游厂商的重视，给电子皮肤带来增长空间。

朱晓辉向虎嗅表示，“我们从去年的1万套增长到今年预计5万套，很大的原因是触觉从原来的选配变成了行业的标配。比如：在今年的WAIC上，相比以往很大的变化是，大部分的机器人厂商都在场景落地。

据统计，去年触觉渗透率只有20%～30%，今年能达到60%以上，明年预计会更高。大家对于触觉也形成强烈共识了。触觉从之前的可有可无变成了不可或缺。”

另一方面，触觉数据的价值和壁垒不可小觑。

在触觉上，算法公司很难跳过硬件厂商，独立建立触觉数据集。这赋予了硬件厂商向上游（算法、数据）延伸的先天优势。

其根本原因在于，视觉、听觉有固定的“翻译词典”，图片、语音可以被批量生产，但触觉没有。或者说，每个传感器厂商都有自己设计的“翻译词典”。

在测量“羊毛、0.5牛顿压力、23℃、表面粗糙度1.2微米”等物理量中，触觉传感器会将这些物理量翻译为电压、电流。值得注意的是，有的传感器测量后的0.5V电压代表0.5牛顿压力，有的器件测量后的0.5V电压却代表1牛顿压力。

没有触觉传感器的使用说明书，单凭电压、电流的变化，你无法知道软硬、温度等。

因此，在触觉数据的利用上，华威科等传感器厂商也有更多的参与空间，比如：打通数据、参与模型训练等。

资本市场显然也捕捉到这一趋势。

据高工人形机器人统计，从6月29日至8月11日，纬钛机器人、感知纪元等至少9家触觉相关企业相继披露融资。当下，资本更为关心数据如何采集、如何用到模型，这项能力最终能否进入产业现场。

对于数据相关的商业模式，朱晓辉向虎嗅表示，“我们依托华威科的触觉布局，是更加具有先发优势地做好同构级触觉数据采集与应用。同时我们的触觉手套可以应用到真实场景的数据采集中。”

据虎嗅了解，在与某头部健康睡眠厂商的合作中，华威科不仅提供电子皮肤，还根据采集后的触觉数据提供了整套健康睡眠解决方案。

可以预见的是，资本正在重新定义华威科等触觉厂商的投资价值。

虎嗅认为，资本市场不应只以传统的硬件制造商的角度对华威科们进行估值，还需考虑到未来涉及数据、模型业务带来的估值溢价，整体估值有拔高的空间。另外，投资者也可以关注二级市场电子皮肤企业福莱新材等的股价表现，来佐证触觉赛道被资本重估的趋势。

在本次交流中，虎嗅发现触觉赛道的风口，正在悄然来临。

以下为虎嗅部分精选的访谈：

虎嗅：你还记得拿到柔性触觉传感器的第一个大单，心情是怎样的？

朱晓辉：“我的心情比较平静，我的团队很兴奋。因为，我觉得这个还是刚刚开始。

我们一开始的设想是，未来触觉会成为AI时代的第三模态，只有一个模糊的认知。越往后做，我们发现真的是这样，越坚信这个目标，确定性越来越强。

后来，我们发现它的用途越来越广，从机器人到汽车、睡眠，再到家居、消费电子等，将赋能万物智能交互。

这些会让我们越来越兴奋。从现在来看，我们当时做的很多选择是对的。大家逐步感受到IDM释放的潜能和威力，把IDM平台的构建作为公司级战略来推动。”

虎嗅：华威科布局柔性传感器，中间遇到过哪些困难？

朱晓辉：做触觉传感器，没有标准，没有可借鉴的参照，客户需求也很不明确。我们要去把这个产品给定义出来。

在实际执行过程中会发现很多问题。比如：做一款触觉传感产品时会遇到，在行业内很难找到可以匹配需求的材料，后来我们找到一款进口的材料勉强能满足，结果行业内没有装备可以来实现它的量产。

最大的挑战是，怎么把一款设想出来，或者说实验室里的样品，转向成可量产的产品。

还有人才。你会发现原来大部分做这个领域的人才，最后都没有从事这个领域，真正流向柔性电子产业的这个人才非常非常少。

虎嗅：触觉进化速度会与灵巧手、机器人整机同步吗？

朱晓辉：从某种意义上，我们觉得触觉的进化速度会比灵巧手的或者整机的进化速度会更快一些。现在，其实很多瓶颈不完全取决于触觉传感器本身，是传感器后面的环节。

现在我们看到这个行业的痛点来自两个：一是触觉传感硬件要测得准，具备真正的高精度、高一致性；二是触觉如何真正发挥价值，当前高质量数据、触觉模型目前非常缺乏，我们也会在WRC大会上公布最新的产品进展。

虎嗅：对于未来，电子皮肤行业更大的爆发点会由什么样的事件驱动？

朱晓辉：我认为，第一个爆发点，机器人真正能够去干活，比如进工厂真正地工作。第二个爆发点是，机器人能够真正去理解物理世界，去改造物理世界，进入家庭。未来电子皮肤不只是指尖触觉，到大面积皮肤甚至到全身皮肤、仿生皮肤。

我觉得2026年到2027年，解决的主要是让触觉更好用，数据更精准。2028年到2030年，有可能做到类人的触觉。2030年之后，有可能够真正做到仿人触觉，或者超过人的触觉。我描绘的画面，是比较乐观的估计。