近日，在ICRA 2026现场戴盟机器人联合银河通用发布全球首个含触觉全模态物理交互评测基准RobOmni；同期公司官宣亿元A轮融资落地，汇川产投、中国电信联合领投。
一边发布行业评测基准、一边落地产业资本，戴盟机器人正率先挣脱行业扎堆的“唯视觉”感知茧房。依托其自研视触觉技术长板，补齐机器人物理感知短板，贯通起“硬件-数据-模型”全链路飞轮，同时也将赛道指针拨向通用灵巧操作的下半场。
当前，全行业的算力与资源过度向视觉大模型及VLA框架倾斜，具身智能的落地正遭遇“看懂”与“做好”的断层：机器人演示动作表现亮眼，但落地场景时却无法真正实现灵巧操作。
纯视觉路径的路径依赖，将机器人死死锁在搬运、清扫等低维刚性场景；而在精密装配、柔性分拣等亟需力觉与触觉物理交互的高价值工序前，行业依然步履维艰。
根源是通用具身智能受触觉感知掣肘，机器人只能 “看见外形，不懂物理”，直面滑移、遮挡、透明与柔性物料时，因缺失物理感知难以落地商用，通用灵巧操作深陷Demo困局。
面对感知与执行的断层，工控巨头汇川技术携手中国电信，联合领投了深圳具身触觉先锋戴盟机器人。作为长期深耕工业自动化与机器人底层架构的“链主”企业，汇川的加注绝非偶然，它深谙：缺乏触觉闭环的“多模态”犹如跛足，唯有补齐物理交互的感知拼图，才能真正叩开精细操作场景的产业大门。
据悉，戴盟机器人由香港科技大学孵化，是业内极少数从物理因果逻辑出发的团队，其以海量视触觉数据驱动，推动物理世界模型在精细操作场景落地。
伴随着本轮融资落定，戴盟机器人的资本版图已初现雏形。此前的多轮融资中，昆仲资本、金鼎资本、国中资本、联想创投、招银国际资本、东方嘉富、架桥资本、招商局创投等头部机构已密集入局。
叠加本轮产投巨头的加持，戴盟短期内不仅构建起‘财务投资+产业资本’的双轮驱动生态，更将通信、3C电子、精密制造等核心场景的头部资源悉收入局。这并非盲目的‘集邮式’押注，而是围绕具身触觉商业化落地场景的精准卡位与生态合围。
透视资方阵容，印证了一个行业共识：工业精密制造与通用机器人的规模化落地，绝绕不开触觉物理闭环，这正是弥合Sim2Real（仿真到现实）鸿沟的核心密钥。戴盟之所以被疯狂押注，源自其全球首创单色光视触觉技术。区别于传统压电、电容及多色光学触觉方案，它可直接将多维触觉编码信息转化为图像数据，无缝适配主流视觉大模型框架。
从多模态感知的底层机理审视来看，视觉负责空间定位，触觉则锚定物理交互的因果闭环。当纯视觉路线在透明件、柔性物料和微小滑移等长尾场景下频频失效时，触觉补位的不只是视觉盲区，更是物理因果的认知断层——没有力与形变的反馈，机器人永远无法真正理解真实世界。
缺少触觉的机器人只能“看见外形，不懂物理规律”。可以说，触觉是具身智能从“看懂世界”走向“操作世界”的必备底层模态，也是戴盟坚定锚定触觉、深耕物理交互的核心战略依据。
触觉落地行业瓶颈，双基建赋能“物理”落地
然而，一直以来，全球触觉技术的商业化落地推进缓慢。其核心制约并非单一技术短板，硬件工艺壁垒、高质量数据荒与评测体系缺失，构成了横亘在落地前的三大障碍。这三者互为因果的死结，也构成了通用灵巧操作从实验室验证向规模化应用跨越的拦路虎。
其一，硬件端技术仍未收敛，传统压电、电容触觉采样点密度低，技术成熟但“上限”不足，仅能采集单点压力，无法捕捉形变、滑移、材质纹理，而传统三色视触觉体积大、功耗高、量产困难；
其二，高质量触觉数据稀缺，触觉数据依托实体接触生成，采集标注成本高昂，行业长期缺少标准化大规模全模态数据集，模型训练原料匮乏；
其三，行业缺乏统一规范，无法量化触觉对机器人性能的提升幅度，各厂商技术指标割裂，硬件、数据、算法割裂，研发盲目内卷，无法转化为实际操作能力
简言之，要想跨越触觉落地的死亡之谷，必须打赢三场硬仗：底层传感的硬件突围、高质量数据集的语料补齐、评测基准的标尺确立。循此逻辑，戴盟以自研单色光视触觉核心技术为原点，开源了Daimon‑Infinity数据集，并发布了RobOmni 评测基准，两大产业级基础设施的落地，是对“硬件-数据-评测”互为锁死的结构性痛点的降维解构。
资料显示，2026年4月戴盟发布的全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集 Daimon-Infinity 定位数据引擎，能有效覆盖抓取、装配、柔性操作等真实工业场景，补齐全行业稀缺的 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）全模态物理交互数据。
同时，戴盟还联合海内外高校、科研机构、头部机器人企业共建数据生态。开源部分数据集降低行业研发门槛，为触觉模型训练提供标准化高质量燃料，破解行业触觉数据荒难题，解决 “数据从哪来”。
维也纳当地时间6月3日，在全球机器人顶级盛会ICRA的舞台上，戴盟与银河通用重磅联合发布了行业首个面向物理交互能力的含触觉全模态评测基准RobOmni。它的问世直击具身智能长期缺乏标准化度量衡、“能力无从验证”的核心痛点，凭借三大核心差异化优势，RobOmni正为行业构筑起不可替代的产业价值壁垒：
评测维度革新，全模态触觉纳入评测。打破行业唯视觉、唯成功率的评测惯例，将触觉纳入核心考核，聚焦接触密集型精细操作，在成功率之外新增操作精度、鲁棒性、滑移容错等物理指标；
量化触觉价值，聚焦真实落地能力。以任务成功率+完成度为核心，叠加操作效率、鲁棒性、精细度多维指标，独家支持触觉消融实验，量化有无触觉带来的性能差距，用实测数据证明触觉价值。
打通 Sim2Real 闭环，兼顾仿真训练与真机验证双路径，实现虚实的双向奔赴。它不仅支持模型在仿真环境中高效迭代，还实现了向真机实测的无缝迁移，打通“仿真优化-真机收敛”的增强链路，从根本上消解了物理引擎与真实触觉交互存在巨大差异的行业沉疴。
正如戴盟机器人所强调的产业愿景：以硬件、数据集与评测基准构筑起“具身智能底座铁三角”。但它绝非简单的技术拼图，而是终结行业无标可依、野蛮生长的破局利器。它的落地将强势推动具身智能跨越“Demo唯上”的表演期，全面迈入“标准驱动”的产业新纪元。
可以预测，通过数据集开源+评测基准双基建，一个覆盖“数据沉淀-能力验证-模型迭代”的行业生态飞轮正在悄然成型。而戴盟本次的战略卡位，正是物理世界灵巧操作的“通用接口”。
从"看见"到"摸准"，下半场锚定物理通用接口
过去几年，灵巧操作在“堆硬件、卷参数”的歧路上狂奔，落地成效却是一地鸡毛。剥开表象，卡死这条赛道的根本，是纯硬件路线无法跨越的“不可能三角”——成本高昂、可靠性拉垮、实用性能羸弱。这三者互相掣肘，直接把绝大多数终端厂商挡在了量产门外。
戴盟机器人则另辟蹊径，以触觉为物理锚点，硬生生蹚出一条“硬件-数据-模型”协同进化的闭环链路。它的杀手锏在于：让执行末端（如灵巧手）不再是只会死磕参数的机械结构，而是被“感知-决策-执行”真正驾驭的智能终端。
其中，硬件作为物理信息采集入口，不沉迷于单一参数的堆砌，而是扎根于灵巧操作最朴素的“触觉”痛点。通过自研视触觉传感器、触觉夹爪及遥测采集设备一方面对外市场化销售实现营收，另一方面在各类落地场景持续沉淀原生视触觉数据。
真机产生的实景数据叠加 RobOmni 仿真生成的合成数据共同汇入 Daimon-Infinity 数据集，持续扩充 VTLA 全模态数据资源，成为模型迭代的核心燃料；并依托海量多模态数据训练物理世界模型，再通过 RobOmni 标准化评测持续打磨算法性能，迭代优化后的模型反过来反向指导传感器硬件迭代升级，最终形成三位一体的内生循环。
以此为基石，戴盟机器人实质上已构建起了“数据与商业”双轮驱动的增长飞轮。
在数据飞轮侧，合作伙伴依托RobOmni开展性能评测所产生的实测数据，将持续回流反哺底层数据集；数据规模与多样性的跃升，直接推高了仿真环境的保真度与评测体系的权威性。这种平台势能的攀升，将如同磁石般吸引更多生态伙伴入局，形成“数据回流-基准进化-生态扩容”的正向闭环，构筑起极深的产业护城河。
在商业飞轮侧，依托投资方在工控、算力、产业场景方面的资源优势，戴盟视触觉硬件持续落地3C 精密加工、智能物流、零部件装配等实体行业，商业化收益持续反哺前沿技术研发，终端落地产生的定制化需求又反向驱动硬件、数据集与评测基准迭代升级，持续拓宽商业化边界。
放眼整个具身智能行业发展周期，行业上半场集中角逐视觉大模型研发与机器人本体量产，而通用灵巧操作的下半场竞争落脚点，在于抢占物理世界标准化通用接口。
戴盟通过自研触觉硬件建立物理感知通道、开源海量数据集夯实数据底座、发布RobOmni确立评测基准，三位一体构建了全行业通用触觉基础设施。这一架构的终局价值，本质上就是在给物理世界装上“USB接口”。
无论是工业机械臂还是人形机器人，想要突破实验室局限、落地规模化商用，都离不开标准化触觉接口完成数据采集、模型训练与性能验证。当所有的灵巧操作都不得不基于这套标准来对话，戴盟就掌握了机器人物理交互的底层协议。
随着行业触觉数据规范、评测标准逐步统一，通用具身智能也将正式迈入以物理交互为核心的 Physical AI 规模化落地新阶段。
