当多数人还在讨论机器人“能不能看见”时，他山科技已经把重心转到机器人“能不能感知到”这个问题上。这家于2017年底成立的公司，把触觉传感器当作切入点，自研底层芯片，同时向上延伸到数据采集以及场景算法模型；在人形机器人产业爆发前，就已在这条赛道上持续深耕近八年。

在第三届中国具身智能与人形机器人产业大会期间，他山科技市场以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，并且在会后接受了媒体的采访。在这次访谈当中，他围绕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等方面，进行了较为系统的阐述。

触觉为什么成了瓶颈？

触觉传感器其实并不是一个新近才出现的概念，早在2021年，这一细分赛道的市场规模就已经突破了百亿美金。按照行业方面的预测，到2028年，相关规模还会得到进一步的提升，达到260.8亿美金。不过，在人形机器人浪潮真正到来之前，触觉在更多时候只是被当作工业自动化里的辅助感知手段来使用，还没有进入机器人感知体系当中的核心位置。

这一局面在近两年当中已经发生了较为明显的变化。付宜晖表示，在最早的传统自动化阶段，机器人主要是依靠固定编程以及固定轨迹来开展工作，几乎不会涉及感知能力；当视觉能力被引入之后，机器人开始能够“看见世界”，既可以对物体的位置进行识别，也能够完成抓取动作；而到了现在，行业关注的重点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、同物品进行交互，在这个过程当中，触觉就成为了一个核心瓶颈。

这里所说的触觉，并不是一种单一维度的感知能力。付宜晖在采访当中把触觉作了相对细致的拆分：接近觉、接触觉、压觉、滑觉以及温湿度，属于感知信号层面的几类划分；而在机器人本体的不同部位上，触觉所对应的功能诉求也并不完全一样。指尖更多承担功能性的核心能力，也就是完成抓拿取放以及精细化操作；指肚、指腹以及手掌更多是用来判断位置信息，并据此对抓取策略进行调整；在机械臂层面，触觉的主要诉求则体现在安全性方面，比如是否触碰到人、是否撞到某一位置。

他借助一个比较具体的例子，对协同感知的必要性进行了说明：“这其实就像盲人摸象一样，如果只是依靠单个传感器去接触这个水瓶，那么最多只能感知到它是冷还是热，以及由什么材质构成；只有把整只手都调动起来参与感知，才可以进一步判断它是一个圆柱体，表面还覆盖了一层贴图。所以，触觉本身会涉及多个传感器开展协同感知的维度。”

而这种复杂性，也正是触觉技术在真正落地过程当中所面临的核心难点。

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从芯片到算法，为什么选择自研？

面对上述这些挑战，他山科技作出的选择，是继续向技术底层去深入。付宜晖在采访当中提到，触觉技术的核心难点，不只是信号能不能被有效解析出来，还会牵涉到功耗、延迟以及传感器精度等一系列问题。为了能够应对这些问题，他山在早期就决定开展底层芯片的自研工作。“当时也是花了很长时间，才把这个芯片做出来。”付宜晖表示，这个过程并没有捷径可走，但也给后续产品的稳定性以及规模化打下了基础。

目前，他山已经形成了一套从底层自研芯片、触觉传感器本体、整手协同算法，到围绕触觉开展模型构建的完整方案，并且借此实现了“软硬一体”的整体布局。在具身方向，他山的产品线涵盖触觉传感器以及电子皮肤；与此同时，公司还是英伟达在触觉模拟仿真领域的首个合作伙伴，能够支持在仿真环境中对接近觉、法向力、切向力等触觉维度进行演示与训练。

在谈到规模化这个问题的时候，付宜晖还提到了他山此前在汽车领域所积累下来的经验。公司在更早之前就已经进入了汽车以及车规方向，工厂也已经通过了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。”这句话背后的逻辑在于，车规级制造标准相较于消费电子或者机器人行业会更加严苛，而已经把这一路径走过一遍的他山，也因此在产能以及品控方面形成了一定的先发积累。

到目前为止，他山的团队规模已经超过200人，当中70%以上都是产研人员，覆盖算法、传感器结构、模型、底层芯片、产品以及落地等多个方向。公司截至目前已经完成9轮融资，得到中信金石、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、柯力传感器等多家资本的支持，并且在连续三年里先后获评市专精特新、专精特新“小巨人”以及国家重点小巨人称号。

03.

为什么头部厂商都选了他山？

在这次采访当中，付宜晖给出了一个相对明确的数据：要是按照去年整个市场的出货量来进行统计，他山在全球人形机器人灵巧手指尖触觉传感器出货量当中的占比已经达到了80%。

他还进一步对这一数据之所以会形成的缘由作了说明：当前在市场当中，他山是唯一一家可以同时提供底层芯片、传感器以及整手算法的公司。凭借软硬件一体化的整体方案，下游客户在进行集成时的难度得到了一定降低，同时还在传感器标准这个层面形成了相对靠前的优势。付宜晖表示，国内头部的灵巧手、人形机器人以及具身机器人厂商，基本都在选用他山的传感器。

付宜晖在访谈当中表示，他山目前已经开展合作的伙伴，包括因时机器人、强脑科技、灵心巧手、星动纪元，以及向人形机器人方向延伸的优必选、智元机器人、银河通用等。而在海外客户方面，按照目前估值位居前十的公司来看，其中大多数也已和他山建立了合作关系。

在合作布局这个方面，他山在传感器出货层面所设定的目标，是把较高的市场占有率维持住，同时持续推进传感器迭代版本的发布工作。付宜晖提到，面向灵巧手、人形机器人以及工业执行器等不同的应用方向，触觉传感器在需求规格方面存在比较明显的差异，因此，他山的产品线也需要同步对这些差异化需求提供支撑。

需要注意的是，付宜晖在谈到客户结构的时候，把它大体分成了两条线索：一类是直接进行传感器采购的客户，也就是灵巧手以及执行器厂商；另一类则是顺着产业链继续向下延伸的场景端客户，比如把人形机器人部署到工厂里的企业。他表示，他山目前在同步推进两个方向，一端是触觉传感器，另一端是围绕触觉来开展的感控一体算法模型，重点还是放在“小脑”以及“最后一厘米”的能力建设上。因此，他山科技不只是传感器零部件的供应方，同时还在进一步向应用侧做延展。

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由传感器进一步走向数据层面：他山接下来所要面对的核心战场

数据采集已经成为他山近几年在传感器业务之外持续重点推进的一个方向。付宜晖表示，当前市场上的多数机器人数采方案，主要还是围绕视觉，也就是vision，以及动作，也就是action，这两个维度来展开，对于触觉，即tactile，这一维度的数据覆盖依然比较不足；而这部分数据一旦缺失，又会直接限制机器人在精细化操作场景当中的模型训练成效。“当前更重要的工作，就是把触觉维度的数据进一步纳入模型当中，来支撑更多的场景应用。”

目前，他山已经把数据采集体系拓展到多种形态，主要包括真实环境数采、模拟仿真环境数采，以及无本体数采。在无本体数采这一方向上，其也提到了英伟达发布的Egocentric方案，以及近期关注度较高的UMI方案；鉴于他山在业内触觉传感器方面处在前列位置，公司正在为多种数采范式以及合作伙伴提供底层的触觉能力支撑。

在数采场景的设置方面，他山现在主要把重点放在与触觉有关的多SKU精细操作场景上，具体包括工厂质检、Plugin操作以及农副业等场景。它的数采中心目前可以开展原子动作采集、24小时无人化的触觉自适应力抓取，以及遥操等多种形式的数据采集工作。

付宜晖在采访当中还提到过一个比较具体的验证案例，也就是剥小龙虾，并借这个场景来说明为什么必须把触觉引入进来：“每只小龙虾的大小都不完全一样，需要借助触觉带来的自适应力去完成抓取，并且在柔性操作的过程当中把虾头和虾尾分开。这个操作对力控精度以及自适应能力都有比较高的要求，如果只依赖视觉，就无法提供足够的反馈。经过几个月的训练之后，整体节拍效率也得到了进一步的提升。”

这一案例背后所对应的核心逻辑，实际上体现出他山在进行数据采集工作时的一项关键判断：把触觉维度的数据进一步补充到模型当中之后，可以让模型在和物理世界发生接触的时候获得更稳定的感知基础，进而对任务成功率以及泛化能力进行提高。

05.

工业、服务、人形，三条线如何并行？

在谈到他山于工业、服务机器人以及人形机器人这三个方向上的市场优先级安排时，付宜晖表示，这几条业务线并没有严格意义上的先后次序，更多还是按照并行推进的思路来展开，同时相互之间也保留着相对独立的空间。

在人形机器人这一方向上，他山目前最主要的切入点，还是向灵巧手以及末端执行器厂商提供触觉传感器，并且在这个基础上顺着产业链继续向下游做延伸，进一步去触达运用这类机器人的工业及服务场景客户。“他们下游所连接的就是场景方，因此核心能力也需要与其协同来推进，面向终端场景得以实现落地。”

在工业这一方向上，他山现阶段主要围绕质检以及Plugin这两类场景，来推进最后一厘米算法的实际落地。这两个场景有一个比较一致的特性，就是操作对象的种类很多，并且对精细化力控都有明确要求，如果只依靠视觉感知精度，还不足以单独把任务完成。触觉传感器在当中的核心价值，则是持续为机器人提供实时且准确的接触反馈，进而支撑它完成高精度的操作动作。

在服务机器人这一方向上，他山当前也在推进复合型机器人于酒店等服务场景中的实际落地。同时，它也提到了机器人交互体验这个维度：“大家都会觉得，现阶段的机器人还是偏冰冷，交互相对不足。触碰之后，它能不能马上做出相应的交互反应？这同样是市场对触觉提出的一项需求。”这类诉求更多会出现在服务机器人以及机械宠物，比如机械狗，这些应用场景当中，所强调的重点是触觉和行为之间的实时联动，而不是精密力控。

有关于触觉在具身智能分级标准当中的定位，付宜晖提到，他山在去年参与了具身智能分级标准的制定工作。这个标准借鉴了自动驾驶从L1到L5的分级框架，把具身智能划分成G1至G5，其中G5所对应的是AGI方向。在他看来，当前行业整体还处在G2至G3阶段，“现阶段对触觉的要求，更多还是集中在对实时三维力以及切向力进行感知的能力上，同时还需要依托基于自适应力的算法模型，在一定范围内来实现垂直场景的落地与支撑。”

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结语与未来：

截至目前，他山科技在机器人这一方向上，已经累计服务了超过150家商业化客户，并且形成了相对有规模的客户基础。公司也正从传感器出货进一步延伸到算法模型落地，沿着产业链的覆盖面持续向下游拓展。

谈及下一阶段的规划，付宜晖表示，传感器端将继续维持市场占有率，同时持续把新版本迭代向前推进；数据采集以及“最后一厘米”算法模型，也会作为两条并行主线同步展开。这一安排已经较为清楚地表明，他山的战略重心，正在由“卖传感器”逐步转到“提供触觉感知完整方案”。

外界对触觉赛道的认知，很多时候依然停留在“早期”以及“小众”的固有标签当中。但他山借助近八年的持续落地实践，给出了另一种更具说服力的答案：当视觉已成为机器人的基础配置后，真正决定机器人能否“用手做事”的关键，并不在更好的摄像头上，而是在更精准的触觉感知能力上。

来源：他山科技如何成为人形机器人触觉感知的引领者? | 机器人大讲堂