2026年世界机器人大会（WRC 2026）于8月19日-23日在京举行。置身其中，你很难停下脚步，身后涌动的人潮推着你不断向前——这恰恰宣告了具身智能正处于从“云端概念”落地“物理世界”的历史性转折。
这背后，是业界在经历狂飙突进后的冷静共识：仅靠视觉与语言大模型，机器人注定只是“世界的旁观者”；唯有补齐物理交互这一课，才能真正实现从“看懂世界”到“会干活”的跨越。
其中，他山科技的展台无疑是本届WRC最值得关注的具身智能与物理AI实践样本之一。
作为紧握人形机器人触觉传感器逾80%市场份额的隐形冠军，他山此次交出的不再局限于一颗传感器，而是一张贯穿底层芯片、核心硬件、数据闭环平台直至前沿科研的完整生态版图。
更具颠覆性的是，团队还披露了与图灵奖得主理查德·萨顿联手筹建的“机器人幼儿园”最新进展，宣布将于9月1日正式开园。
显然，他山科技正在亲手撕掉“零部件供应商”的旧标签，转而蓄力成为具身智能及物理AI浪潮中，最不可或缺的底层“奠基者”。
不只是卖传感器
而是提供“全栈触觉能力”
过去一段时间以来，我和业界工程师深度聊过“集成”这件事，大家共同的体感是：纸上谈兵终觉浅，真到了工程落地，硬件集成的难度远比PPT上的宏大叙事要骨感得多。
究其根本，具身智能本就是一场在“寸土寸金”空间里的精密博弈，这对硬件集成的颗粒度提出了近乎苛刻的要求。
但现实很残酷，主流传感方案往往陷入了“鱼与熊掌不可兼得”的困境：既要体积微型化，又要维持长期稳定性。更致命的是，数据漂移导致的精度衰减，以及切向力感知的盲区等底层物理层面的短板，像一道无形的鸿沟，始终横亘在具身智能机器人实现精细化操作的道路上。
这也引起了业界的终极拷问：算法究竟能否跨越物理极限，去弥补硬件的先天不足？ 这场算力与机械物理边界的博弈，像极了当年自动驾驶“纯视觉”与“激光雷达”的路线之争，本质上都是对技术物理边界的深刻反思。
在这一点上，他山科技的策略显得尤为务实且清醒：在当下的产业验证期，多传感器硬件依然是具身智能从实验室走向现实不可或缺的“拐杖”。
透过本届WRC的窗口，我们可以清晰地看到，他山科技展出的早已不是大家熟知的单一TS-F指尖传感器，而是构建了一条从底层芯片到上层工具的“感知-数据-生态”全栈式完整链条闭环。
这一战略布局的核心竞争力，其核心逻辑可归结为四个维度的产业级突破：
其一，端侧算力的“破局”：事件驱动重构触觉底层架构
他山科技自研的E10A“绿宝石”动态触觉芯片无疑是本次展会的点睛之笔。作为全球首款动态触觉感知芯片，它彻底颠覆了传统触觉 sensor “高频采样、冗余传输”的暴力计算模式。通过将连续触觉信号转化为脉冲信号，采用事件驱动与稀疏计算架构，E10A可实现微秒级的时间分辨率。
这意味着什么？它将数据处理压力从主控端“下沉”到了端侧——仅在发生接触的瞬间触发运算。这一架构革新，不仅极大释放了整机算力，更直接根治了触觉数据传输延迟的行业顽疾，为灵巧手和全身电子皮肤的规模化应用铺平了端侧低延时的硬件底座。
其二，硬件阵列的“进化”：从单点感知迈向全手工况级覆盖
感知盲区是限制灵巧手精细操作的另一只拦路虎。TS-F系列全手触觉模组打破了以往局限于指尖单点的局限，实现了指尖、指腹、手掌的全域覆盖。
其0.01N的力分辨率与30余种材质的精准识别，赋予了机器人类人化的“手感”；而厘米级的接近觉感知，则让它在物理接触前就能完成动作预判。
更关键的是，300万次疲劳寿命与1000N过载测试的硬核指标，宣告了这一方案已跨过实验室门槛，直指工业场景长期稳定运行的刚需。
其三，电子皮肤的“护城河”：锁定人机协作的绝对安全边界
双足人形机器人进厂进家的“终局”尚远，但人机协作场景下的安全防护却是当下最确定的刚需赛道。TS-EST多模态电子皮肤精准切入了这一痛点。它不是简单的感知层，而是物理层面的“安全阀”——在10厘米范围内，它能对潜在碰撞进行预判并触发毫秒级急停。
在人机共居的黎明期，这张“安全网”不仅是合规性的要求，更是机器人真正走进人类生活的第一道信任防线
其四，闭环生态的“杀手锏”：从卖元器件到交付“数据能力”
如果说前三点是在筑基，那么TS-ECHO触觉指套和视触融合工作站则是他山科技构建生态壁垒的核心。
据悉，传统的触觉指套只是执行末端，而TS-ECHO将人类操作的受力、滑移等物理交互直接转化为标准化的高质量训练数据；配合视触融合工作站现场展示的99.8%作业成功率，以及打通Sim2Real的仿真工具链，他山科技实质上构建的是“硬件采集+仿真预研+数据清洗”的完整数据飞轮。
这才是他山科技区别于普通元器件厂的核心护城河——他山科技正在从单一触觉硬件供应商，逐步扩展为覆盖触觉感知、数据采集、仿真与学习工具的物理交互能力提供者。
机器人幼儿园
物理AI的训练新范式
如果说他山科技展台上的硬件阵列是其当下落地实力的“面子”，那么其与强化学习之父、图灵奖得主理查德·萨顿共建的“机器人幼儿园”项目将于9月1日正式开园，则是其更具战略野心的“里子”。这一动静，无疑向产业释放了一个更重磅的信号。
在此前，他山科技已在北京石景山和湖北潜江布局了规模化数据采集中心。新落地的“幼儿园”是否会与前者在数据生产维度上重叠，甚至造成资源浪费？借着WRC 2026的契机，我们与他山科技战略及海外业务总监陈近林深聊了一回。
“其实无论是石景山、潜江的数采中心，还是机器人幼儿园，本质上都是数据生成范式。但这二者处于不同维度，非但不冲突，反而是具身智能数据获取的‘互补双轨’。”陈近林一语道破天机。
要厘清这其中的门道，得先看懂传统的数采中心。陈近林表示，传统数采中心更强调围绕具体任务和场景生成可用于模型训练的数据，解决的是机器人如何更稳定地完成既定任务。
它解决的是“机器人怎么把活干成”的工程化命题，服务的是当下的商业化变现。反观“机器人幼儿园”，则直指萨顿教授所倡导的AI“经验时代”。
其底层逻辑在于：具身智能尤其是人形机器人的学习路径，绝不该局限于对人类正确示范动作的机械复刻，而应像人类幼崽一样，通过抓取、碰撞乃至真实的物理交互试探，自主建构对重量、摩擦、软硬等材质的直觉认知。
基于此，在这个“机器人幼儿园”里，已集合了多台搭载他山科技电子皮肤的异构机器人。它们摒弃了海量的人工标注，转而以触觉反馈来构建奖励信号，在自由交互中实现策略的自主迭代。
目前，全球首个“机器人幼儿园”正在北京首钢园的实体场地稳步落地。9月1日开园后，业界看到的机器人交互将不再是预设脚本的精准回放，而是它们在试错中踉跄、探索的真实演进过程。
这一探索的边界，显然已经跳出了单一工序的完成度，直指“机器人如何理解物理世界”的认知本源。这也进一步向产业界释放了明确信号：数采中心产出“任务数据”，夯实的是当下的应用落地；而“机器人幼儿园”沉淀“交互经验数据”，博弈的则是具身智能的长期终局。
做物理AI时代的“水电煤”
过去，业界对他山科技的普遍印象：他山科技是一家触觉元器件供应商。但纵观其当前的业务版图，其战略定位似乎正在逐渐升级为“物理AI基础设施建设者”。
厘清物理AI的核心逻辑不难发现：其本质是让AI真正理解并遵循物理法则。
视觉赋予机器“看见”的能力，而触觉则决定了其与外界物理交互时的临界反馈，如抓取力度是否适宜、物体是否会发生滑落。在这个维度上，触觉传感器是具身大脑补全物理维度信息的关键入口，不可或缺。
在当下物理AI浪潮下，具身智能生态位正加速分化，玩家大致分成以下三大派系：专攻算法的模型团队、全栈自研的机器人企业，也有如他山科技这般聚焦感知层的“基础设施派”。
不过，他山科技与传统消费电子元器件厂有着本质差异。陈近林介绍：“后者止步于硬件交付，而他山科技交付的是“经过清洗降噪、可直接导入具身模型的高质量触觉能力”。
他进一步解释说，这也是其坚持从底层芯片贯通至仿真环境与前沿科研的战略逻辑。在物理AI时代，原始传感器数据的噪声与漂移是算法迭代的重大阻碍。唯有构建全栈技术能力，方能确保下游获取的不再是底层无效信号，而是可直接调用的智能要素。
不过，陈近林也坦言，客观来看，前路挑战依然严峻。技术路线尚未收敛，压阻、电容、视触觉等技术路径各有优劣；下游需求呈两极分化，科研端渴求海量高精度数据，产业端则苛求低成本与高一致性；此外，还要直面消费电子大厂在规模化制造上的“降维打击”。
但他山科技的护城河在于其先发优势与工程积淀。自2017年成立以来，团队已成功跨越从实验室原型到万级规模化出货的“死亡之谷”。如何在量产环节保障千颗级传感器的一致性？如何克服环境温变引发的感知漂移？这些均需长周期试错与工艺打磨的硬骨头，构筑了其难以逾越的竞争壁垒。
更为关键的是，他山科技始终保持着高度的战略清醒。其并未试图以触觉替代视觉，也未宣称触觉能包打天下，而是坚定锚定“视触融合”的技术路径。在具身智能走向泛化应用的进程中，这种找准生态坐标、谋求多模态协同的定位，正是基础设施建设者应有的产业格局。
总结：物理AI竞赛
或才刚刚开始
大模型教会了机器人“看懂、听懂”世界，而触觉将教会机器人“触碰、理解”世界。
物理AI的竞赛，注定不是单靠某一颗芯片或某一款算法就能一锤定音的。究竟是算法终将抹平硬件的鸿沟，还是多模态感知硬件将长期成为不可替代的底座？答案尚写在未来的试验场里。
但有一点是确定的：机器人想要真正走进人类的生活，首先必须先学会如何温柔而精准地触摸这个真实的世界。
