东莞跑出「电子皮肤」黑马，大疆教父、200亿具身大厂都投了

作者 |大鹏

图片|墨现科技

来源 | 具身之家Robots（ID：jushenhome）

当市场的聚光灯还打在会翻跟头、能跳舞的机器人本体上时，具身智能产业链最隐秘的“触觉感知基础设施”正在暗流涌动。在东莞松山湖，一家由前大疆传感器研发骨干创立的公司，正悄悄卡住这条赛道的咽喉。

投中网独家获悉，”电子皮肤新贵“墨现科技（Moxian Tech）已于近期完成数千万元新一轮融资。本轮融资由自变量机器人、松山湖产投以及某头部具身智能公司，老股东李泽湘的清水湾基金继续加注。资金将主要用于其主打产品“数采手套”的量产扩容，及下一代柔性触觉传感器的研发。

指腹压力传感器模组

在具身智能产业链中，如果说大模型是大脑，关节电机是肌肉，那么触觉传感器就是机器人的“皮肤神经”。过去，由于难以兼顾高分辨率与规模化量产，触觉感知一直是制约机器人走向泛化的最大短板。

“机器人不缺算力，也不缺电机，缺的是物理世界的真实反馈数据。”在去年的WAIC（世界人工智能大会）后，创始人匡正在接受险峰长青对话时就指出，这也正是墨现科技在此刻拿到融资的产业逻辑。

在具身智能跨入“数据为王”的时代，谁掌握了低成本、高并发的数据采集工具，谁能率先把昂贵的实验室设备变成可量产的“电子皮肤”，谁就扼住了产业爆发前夜的咽喉。据了解，目前国内多家估值超200亿的具身大厂，已成为其忠实客户。

大疆出走，李泽湘点拨

墨现科技的创始人匡正，带着浓厚的“大疆系”色彩。作为大疆创新的早期传感器工程师，匡正曾深度参与了无人机飞控系统的传感器选型与量产导入。

在无人机行业，传感器的精度直接决定了飞行器的生死；而在机器人行业，触觉传感器的精度则决定了操作的下限。

“在大疆做无人机的时候，我们就深刻体会到，飞控的尽头是感知。做具身智能，如果不解决物理接触的反馈，机器人永远只能看，不能摸，更别提做精细操作了。”匡正在小宇宙播客《紫色笔记本》中回忆道。

2021年，匡正在东莞成立墨现科技。选择东莞而非深圳南山，除了场地成本，更重要的是看中了松山湖机器人产业基地的生态。这里不仅有“大疆教父”李泽湘教授主导的硬件创业孵化体系，更拥有从材料、印刷到SMT贴片的完整珠三角电子产业链。

在成立初期，墨现科技并未直接切入火热的具身智能赛道，而是选择了从工业自动化中的常规压力传感器做起。早期业务主要面向健康硬件、智能出行等消费级产品，先用传统工业订单养活团队，打磨卷对卷印刷工艺，再图谋更大的故事。

墨现科技创始人匡正

转机发生在2023年。随着大模型技术的爆发、具身智能概念走热，各大本体厂商和算法团队突然发现，他们能造出灵巧的机械手，也能写出聪明的策略大模型，但机器人因为没有触觉反馈，系统无法感知力度，一抓东西就碎或者抓不住。

此时，李泽湘教授的产业洞察再次发挥了作用。据知情人士透露，在松山湖的多次内部交流中，李泽湘明确指出，触觉感知将是具身智能下一步突破的关键卡脖子环节，并鼓励匡正将积累的柔性传感器技术向这一方向迁移。

“我们当时手上已经有了量产的压阻式柔性传感器技术，发现只要稍微改一下封装和阵列，就能做成触觉手套的底层组件。”匡正说。

墨现科技迅速调整方向，推出了面向具身智能数据采集的“数采手套”，并顺势完成了由首程控股、北京机器人产业基金等领投的早期融资。目前，已经完成5轮融资，投资方还包括险峰长青、大米创投、涌铧投资、合鼎共投资、深投控、上海天使会、东莞科创投等。

造“手套”，卡位数采刚需

在本轮融资的背后，墨现科技真正打动投资人的，并非单一硬件的参数，而是其“数采手套”在数据飞轮中的卡位能力。这也是200亿估值大厂们排队买单的根本原因。

具身智能的发展，目前正经历从“预训练”向“强化学习与模仿学习”过渡的阶段。为了让机器人学会开门、倒水、折叠衣服，算法团队需要海量的“人类示范数据”。而采集这些数据，最直接的工具就是穿戴式数据手套。

然而，传统的数据手套要么是动捕手套（只记录手指弯曲，无力度），要么是实验室里造价上万、极易损耗的高精度触觉手套，根本无法支持大规模、高并发的数据采集。

墨现科技敏锐地抓住了这个痛点，推出了六款手套，其中Rigidcore Tactile和Fabric Tactile系列专注于触觉感知，UltraLite Motion和EMF Motion系列用于手部位姿检测。

在机器人大讲堂的拆解报道中，这款产品展现了极具破坏力的参数：近千个触觉点、2mm的空间分辨率、0.1N的触发力、120Hz的采样率，而价格仅为进口同类产品的几分之一。

“大家都在卷大模型，但大模型吃的是互联网上的文本和视频，那是‘二手数据’。具身智能要进化，必须靠机器人在物理世界里自己抓取的‘一手数据’，而触觉是这最后一公里的核心。”匡正在接受具身智能之心访谈时强调。

墨现科技的策略很清晰：不碰本体，不碰大模型，只做数据采集的基础设施。这种定位极大降低了公司的商业化风险。据投中网了解，目前国内头部的具身智能公司，如自变量、银河通用等，均已成为墨现科技的客户。

“现在很多做具身大模型的团队，算力有GPU，本体有现成的，但卡在没数据。他们派几十个实习生每天戴着手套抓东西，手套坏了就换，一个月要消耗掉几百副。这种高频消耗品，正是我们最擅长的。”墨现科技内部人士透露。

从行业反馈看，墨现科技的数采手套在耐弯折、走线、防汗和使用寿命等方面表现较好。目前，其产品线已经形成指尖触觉模块、手掌及手背覆盖方案和全曲面电子皮肤。数据显示，2025年墨现科技的常规柔性传感器出货量已达35万套，而进入2026年，数采手套的出货量也已攀升至数千副。

死磕“压阻式”，量产是唯一护城河

在触觉传感器赛道，技术路线之争从未停止。

目前主流的方案包括电阻式、电容式、压电式和光学式。其中，光学式（如基于光纤布拉格光栅）精度极高，但体积庞大、成本昂贵；电容式容易受电磁干扰；而墨现科技选择的，是被称为“压阻逾渗式”的技术路线。

“学术界容易陷入对极致灵敏度的追求，但工业界要的是大规模、高一致性。”匡正在一次行业圆桌上直言。

这种路线的选择，体现了墨现科技极强的工程化思维。压阻式方案虽然绝对精度略逊于光学式，但在量程、动态响应和抗过载能力上达到了极佳的平衡。更重要的是，它可以通过卷对卷印刷工艺大规模生产，成本呈指数级下降。

在墨现科技位于东莞的生产线上，柔性的导电油墨被像印报纸一样印刷在基材上，随后进行封装和阵列化。这种工艺使得触觉传感器不再是实验室里手工滴胶的工艺品，而是可以日产万片的工业标准件。

然而，量产只是第一关，如何解决“脏数据”才是真正的考验。

在数采手套的实际使用中，算法团队最头疼的是“数据对齐”问题。由于柔性材料本身存在蠕变和迟滞，手套在受力时，传感器输出的数据会随着时间发生漂移，导致采集到的触觉数据和视觉数据、关节角度数据在时间轴上对不齐，直接污染了训练集。

“数据对齐，是数据采集的生死线。如果采集的数据本身就是模糊的、时间错位的，大模型再强也学不出正确的策略。”匡正在上述报道中解释道。

正是这种对工程细节的极致把控，让墨现科技在IROS 2026等国际展会上，面对Sharpa、途见等海外同台竞技者时，不落下风。

不做全栈，爆发前夜的冷思考

尽管资本热度高企，具身智能的商业化落地仍处于早期。在2026年深圳物理AI峰会的圆桌上，墨现科技COO曹光慕下判断：“行业很热闹，但离真正的爆发还早。”

这种冷思考同样体现在墨现科技的战略节奏上。在完成本轮融资后，公司并未盲目扩充团队去做全栈方案，而是继续聚焦于传感器底层材料和量产工艺的迭代。

“我们不去造机器人本体，因为那是各大厂必争之地。我们的定位很清晰，就是做机器人的‘五官’之一。只要有人需要让机器人干活，就需要我们的触觉底座。”匡正在接受采访时表示。

目前，墨现科技正在推进下一代“电子皮肤”的研发。与手套形态不同，电子皮肤需要直接贴合在机器人灵巧手的指尖和掌心，面临更严苛的磨损、弯折和空间限制。

“现在的手套是给人戴的，未来的皮肤是给机器人戴的。给机器人戴，它不需要考虑人的舒适度，但需要考虑抗撕裂、抗高频摩擦，还要能在极小的曲率半径下工作。”匡正在播客中透露了接下来的技术攻关方向。

此外，随着本体厂商对触觉反馈闭环的需求越来越强烈，墨现科技也在探索将传感器与边缘计算芯片集成，让触觉信号在本地完成预处理和特征提取，从而降低主控大模型的算力负担。

“感知不该是大模型的高通量负担，而应该是条件反射。就像人摸到开水会立刻缩手，而不是把痛觉传给大脑思考半天再缩手。我们要做的，就是给机器人建立这种物理世界的条件反射通路。”匡正描绘道。

触觉在资本市场也在持续升温。据高工人形机器人不完全统计显示，2026年前7个月，人形机器人传感器领域共发生15起融资，金额合计31亿元；仅7月就有6家触觉传感器企业获得融资，金额达到15.6亿元。

具身智能的真正爆发，或许还需要三年、五年甚至更久。但只要爆发的那一天到来，像墨现科技这样在底层“修桥铺路”的公司，必然会迎来属于它们的收获期。