当灵巧手学会“把脉”，这家企业要定义触觉传感器的“可信”边界

2026世界机器人大会上，一只由游仞智能与开源灵巧手团队ORCA联合打造的“五指诊脉灵巧手”轻按于体验者腕部的“寸、关、尺”位置，像一位老中医般完成了把脉。

“游仞智能是一家可信触觉解决方案提供商，核心在触觉，而不是灵巧手公司。”创始人兼CEO张振指出，诊脉，正是他们为自己出的“最难考题”，用以验证其触觉技术是否真正达到了媲美人类的水平。

为何是“诊脉”？

“人类触觉的极限在哪里？”这是游仞智能自创立起就提出的命题。游仞智能判断，中医脉诊正是对人类触觉最综合、最顶级的调用。

张振指出，人类指尖触觉是四类感受器协同的复杂系统，涵盖快适应与慢适应、浅层与深层感知。脉诊对应的“三部九候”手法与二十八种脉象辨识，正是对这套系统的综合调用。过往触觉传感器多走单一技术路线，面对脉诊“不可避免有缺失”。

游仞智能的核心突破在于多材料融合的自由形态打印技术，将电容式、压阻式、压电式等多种敏感机理融合一体，在同一系统中实现力、形变、振动等多维物理量的一体化采集——从材料与工艺层面“复现人类触觉架构”，直击行业“感知单一”和“只能做平面”两大短板。

让触觉数据“可信”

行业普遍认为触觉数据太少，于是加大投入做数采设备。但张振提出“反共识”的判断：真正问题不在于数据量，而在于数据“不可信”。

李飞飞团队发表的T-REX论文指出：VLA模型加入触觉数据后，操作表现非但没提升反而变差。深层原因正是触觉标准缺失与模型调用策略模糊。触觉至今缺少统一硬件规范，同一接触点换一个传感器，反馈信号可能完全不同。

更根本的悖论在于：触觉是“两域横跨”的传感器，既是低频感知域，又必须参与高频力控域。以视触觉为例，信号传递需经过弹性体形变再到光学捕捉，“从力传递函数角度，弹性体环节的响应已被材料物理特性受限”。软材料灵敏度高但响应慢，硬材料响应快但灵敏度差。单一技术路线注定无法兼顾，这是行业尚未充分意识到的工程根源性难题。

基于上述洞察，游仞智能推出CrediTac可信触觉解决方案框架，目标明确：提供至少99.9%可信度的触觉数据。

可信度贡献被精确拆分：90%来自传感器本身（多维感知不缺失+高一致性）；9%来自算法设计（多维标定+端侧模型）；0.9%来自系统实施。这一框架将竞争从单一硬件参数提升到“数据-算法-系统”的全栈工程层面。

做具身智能最后1厘米的“交付者”

游仞智能定位为面向物理AI的可信触觉解决方案公司，布局三大场景：具身智能（控制级方案）、AI硬件（意图级方案，含全身电子皮肤）、健康监测（诊断级方案）。

在数据策略上，游仞智能走差异化路径。“行业认为要通过数采突破Scaling Law，但我们认为实际部署是另一条路径。”张振以特斯拉FSD类比：无人驾驶并非靠数采实现后再部署，而是通过部署产生持续、可反馈、可迭代的数据驱动飞轮。

面对当下触觉领域的“战国时代”，张振认为，核心壁垒在于工艺平台与系统工程能力。游仞智能团队拥有将柔性传感技术在消费电子领域大规模量产的产业化基因，这种“从器件出身”的工程化积淀，正是许多学术背景团队欠缺的护城河。

触觉被视为具身智能的最后1厘米。游仞智能选择先回答的本质问题是：什么样的触觉数据，AI才真正“敢用”？

从诊脉这一“最难考题”入手，以多机理融合的自由形态打印技术为矛，以CrediTac可信框架为盾，以“交付而非赋能、部署而非数采”为战略，游仞智能在宏大叙事与工程现实之间找到了自己的切口，这场关于“可信触觉”的征途才刚开始。