广东灵巧手突破“最后一厘米” 竞速具身智能落地闭环

生活中，如果你用手拿一个水果，并不一定要用眼睛盯着，手指会自己寻找物体，控制力气。但机器人却极难学会这个动作，这也成为机器人进入真实场景的堵点之一。

难在力度控制。机器人走到水果前，能看见水果的颜色和类型，但较难控制力道，力道差一点，水果要么抓空，要么被捏烂。现有的多模态模型常常更注重视觉，但视觉并不能解决该用多大力气的问题。

这个力道要靠触觉。深圳戴盟机器人主导研发的Touch-R1模型，正是针对这一难题展开探索。

近期，Touch-R1被全球机器学习领域顶级学术会议NeurIPS 2026正式接收，体现了国际学术界对Touch-R1技术价值与行业潜力的认可。

作为首个触觉锚定物理R1模型，Touch-R1研究首次将强化学习系统性地引入触觉推理模型，将触觉物理认知能力从看起来是什么转变为实际是什么，为建立更可靠的触觉推理提供新路径。

这一厘米为什么值得持续研究？机器人要帮助人类干活，最终都得体现在手上。灵巧手是机器人走向物理世界的最后一厘米，一只手的成色，决定了整个具身智能产业能不能发展。

也正是在这一厘米上，广东正在集体突围。过去两年，广东凭借真实产线、密集场景、耐心资本等优势，把灵巧手的竞争从比谁能做出更多自由度，推到了比谁的手能真正干活，还能越用越聪明。灵巧手不再是一件孤零零的硬件，而是嵌进了一条从触觉感知、模型训练到产线验证的完整生态链里。

一只“手”如何长出“脑”

Touch-R1对行业的意义，不只是一篇论文。该模型第一次把强化学习系统性引入触觉推理。模型不再被动接收触觉信号，而是学会依据触觉本质做物理推理，实现跨传感器的一致判断。

戴盟团队还同步建了两个配套：TouchReason-1M数据集，含14700条触觉序列、132.3万个同步数据对；TouchReason-Bench评测基准。在基准上，Touch-R1-7B综合得分60.1，比GPT-4o高出约24.7分。

对戴盟来说，这更像一次转身的信号。这家最早以触觉灵巧手亮相的科技公司，如今正在把自身能力，重新定位为“感知—数据—模型—部署应用”，灵巧手作为模型和传感器的一个承载本体而存在。

依托企业自研的视触觉传感器、多模态数据采集系统与触觉锚定世界模型，戴盟为机器人感知接触时的受力与形变、判断动作后果提供能力支撑，帮助其在抓取、装配等任务中调整力度与姿态，提升操作的稳定性与精准度。

就在Touch-R1入选前后，戴盟两个月内连续完成亿元级A轮融资与数亿元战略融资。戴盟机器人的战略已经清晰：打通“感知—数据—模型”全链路，帮助机器人不仅看得见，还能感知接触、完成精细操作，真干活。

戴盟机器人相关负责人告诉南方财经记者，截至目前，戴盟机器人触觉传感器全球出货量已达数万片，开源的触觉数据集下载量突破1000万次，累计服务全球超过200家客户，包括OpenAI、Figure等企业，并正推进消费电子精密制造、汽车制造等场景的应用验证。

戴盟的转身，顺应了行业最新的变化。当前，通用大模型已能指挥机械臂抓积木，可一旦面对拼图插入这类毫米级接触任务，成功率就会骤降。这使得灵巧手的竞争坐标，从自由度转向背后的大脑，即是否拥有一个懂物理的脑，以解决手能不能用的问题。

这一鸿沟谁能先跨过去，谁才能在具身智能落地的下半场抢到位置。

广东企业正在这个新坐标上重新排位。

成立于2024年的星际光年，目前正在复杂产业里卡准生态位。企业的Pantheon绳驱灵巧手已经进了奔图科技的打印机总装线，一连数月完成识别部件、对位插接、装配到位等二十余项精细操作，节拍与产线对齐。

拆开看，这只手自重仅290克，握力却能达到500牛以上。但这不是蛮力，而是一套“失败—修正—记忆”的闭环模型：一次抓偏、一次卡滞，系统秒级自我修正，再把教训沉淀成可复用的策略。

配合这个策略的是灵巧手操作系统，它可以通过强化学习与模仿学习算法，让机器人具备更高的自主操作与适应能力。

“控制灵巧手需要‘脑子’。要抓取物体，必须依靠视觉加触觉，再通过专家数据或强化学习训练出一个模型，我们称之为基座模型。星际光年不做VLM（视觉语言大模型）等大模型，但在连接大模型与灵巧手之间，需要一个操作基座模型，承接大模型的规划指令，再下发关节级控制指令。”星际光年创始人位德浩说。

今年年初，星际光年创造了三个月内连续完成两轮融资的纪录。这为企业推进产线规模化升级、布局灵巧操作平台、持续完善产品注入了新动力。

超级场景与耐心资本的接力

从今年开始，“能干活”成为机器人新的及格线。行业从卷运动能力变成了卷大脑和精细操作，灵巧手赛道也出现了产品扎堆和数据采集扎堆的情况。

不过，一只灵巧手能否干活，从来不是手自己的事。它需要场景去采集数据、训练模型、检验能力，也需要资本和孵化器的陪伴。

这正是广东最擅长的领域。

在场景方面，作为制造业大省，广东自己就是最大的制造现场，企业不用出省就能把手送进真实工位。在广东，具身智能的整机、减速器、精密传动等成熟的产业集群，具备试错成本低、交期短、柔性小批量生产等独特优势。

这让星际光年这样的具身智能初创企业，能快速找到技术的应用方向，也能借助产业集群迭代产品。

2024年，位德浩和香港大学教授罗平一起创业，把目光对准了深圳南山的打印机大厂奔图科技。打印机装配线长期靠熟练工做连接器插接、柔性线缆整理，工作累，效率低。

星际光年的绳驱手在厂里试验了数月之久。识别部件、对位插接、装配到位，二十多项精细操作完成后，节拍跟上了产线。这并非实验室里的演示，而是真正在产线上干活的案例。

场景之外是耐心资本。具身智能是个长周期赛道，资本怎么投、投了之后扶不扶，最能看出一个地方的定力。广东的资本，不只给钱，还给场景。

不久前，深圳离电型触觉传感企业赛感科技宣布完成数千万元PreA++轮融资，本轮由广州工控东高基金独家投资。相关融资资金将主要用于核心技术研发迭代、产线产能扩建及市场渠道拓展，进一步夯实离电型触觉传感领域的技术壁垒，提升规模化交付能力。

此次出手投资赛感科技，也是广州工控在具身智能感知层的关键布局。广州工控集团同步为赛感科技团队提供确定性的场景落地入口。目前双方已敲定首批订单，将落地于汽车制造检测环节。

星际光年“资本+孵化”的模式更为完整。成立一年，它完成三轮融资。作为投资方之一的力合科创，还在深圳模力营AI生态社区构建起涵盖算力、数据、合规、场景、硬件、开源等要素的全链条支撑平台，为企业创新发展筑牢根基。

背靠深圳的创新生态，星际光年的商业化进程一路“狂飙”，迎来从技术验证走向规模部署的商业拐点。其客户结构呈现出健康多元的分布：Gaia Hand的客户中，约40%为急需高性价比硬件底座跑算法的高校与顶尖科研团队；约40%为采购高性能力控关节用于集成的人形或通用机器人整机厂。

将企业的故事放到一起观察，广东在灵巧手产业上的逻辑变得清晰：广东不是在一只手、一家企业上押注，而是在为“手—模型—数据—场景”的闭环搭建公共底座。

底座的完善，也有赖于政策的支持。在《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025~2027年）》中，深圳把灵巧手、VLA模型、数据集并列写进同一份攻关清单。省级层面，广东筹建“1+1+N”具身智能训练场体系，开放超50个应用场景、拿出超亿元攻关资金发展这一产业。

当具身智能的行业坐标转移到“能干活”，广东早已把赛道铺到了下一层。真实场景，就是检验这一切的终极考场。谁能在这里率先交出稳定、耐用、越用越聪明的产品，谁就握住了具身智能落地的那把钥匙。