在核心技术突破与产业生态协同的双重驱动下，具身智能产业将加速告别“数据饥荒”，逐步迎来属于自己的“ChatGPT时刻”。
美国内华达州拉斯维加斯当地时间2026年1月6日，被誉为“全球科技春晚”与“产业风向标”的国际消费电子展（CES 2026）如期启幕。在AI加速落地的行业浪潮中，这场盛会正成为具身智能从技术验证迈向规模化商用的核心试验田。
来自中国深圳的戴盟机器人（DaimonRobotics）携全球首款力/触反馈遥操作数据采集系统DM-EXton2震撼亮相，不仅刷新了触觉感知技术的行业天花板，更在具身智能深陷“数据饥荒”的关键节点，给出了可规模化落地的破局方案，为产业发展注入强心剂。
具身智能遭遇“无米之炊”的发展瓶颈
当前，全球具身智能产业已步入从技术验证向规模化商用跨越的关键阶段，在工业制造、服务消费等特定场景实现初步落地。Open AI、DeepSeek等企业凭借强大的模型推理能力，推动具身智能加速走出实验室，但物理世界数据的严重缺失，正成为制约产业进化的核心瓶颈。数据作为具身智能发展的“粮食”，其采集效率、质量与兼容性直接决定了机器人自主学习能力与泛化水平，而当前行业却面临多重结构性困境。
传统数据采集模式陷入两难境地：专用场地采集需部署复杂设备与大量人工，导致有效数据成本居高不下，即便数万台机器人全天候工作，也难以积累到智能涌现所需的海量数据；仿真数据虽成本较低，但与真实物理世界存在显著偏差，无法支撑模型形成可靠泛化能力，最终陷入“实验室优异、实际失效”的尴尬局面。
更关键的是，具身智能所需数据需完整还原物理世界多维特征及关联信息，而现有设备要么无法捕捉人类自然行为与即时反馈，要么因设备笨重导致“动作变形”，使数据丧失核心价值。
数据碎片化与异构化问题进一步加剧产业困境。
不同机器人本体的传感器布局、算法差异造成数据格式互不兼容，形成“数据跟着本体走”的碎片化格局，大量数据因本体迭代而失去复用价值。创新链与产业链脱节、标准链与创新链衔接不畅等深层问题，导致产业协同效率低下，场景适配成本高，严重滞阻了具身智能从专用智能向通用智能的演进步伐，整个产业已逼近“无米可炊”的绝境临界点。
DM-EXton2打造数据采集“超级工具”
作为戴盟机器人技术体系的集大成之作，DM-EXton2的横空出世并非偶然。这家由港科大科研团队孵化的企业，自成立以来便聚焦触觉感知核心技术突破。资料显示，2024年戴盟机器人完成独创单色光技术路线跨越，将传感器厚度从几厘米压缩至几毫米，可灵活部署于仿生灵巧手指尖，同时实现每平方厘米4万个感知单元的超高密度，是传统阵列式触觉传感器的数百倍；通过“触觉流”概念降低信息传输带宽需求，成功解决传统设备散热难题。
2025年，戴盟机器人陆续发布一代便携穿戴式遥操作数据采集系统DM-EXton、触觉传感器DM-Tac W、多维触觉感知五指灵巧手DM-Hand1及多款视触觉夹爪等，构建起从核心部件到操作终端的完整产品矩阵，为新一代产品研发奠定坚实基础。本次在CES 2026发布的便携穿戴式触/力觉反馈遥操作数据采集系统DM-EXton2正是在DM-EXton基础之上进行迭代升级，在轻量化、高精度、兼容性等关键指标上实现全面突破。
据悉，这款新一代数据采集系统采用轻量化设计，机身仅2.5kg，却集成了手臂及手部54个自由度，采集频率高达800Hz以上，能实现瞬时无延时操作体验；30米无障碍无线传输打破空间限制，让远程数据采集更具灵活性；100%适配主流机器人本体的兼容性设计，从根本上破解了数据异构的行业痛点。
相较于上一代产品，DM-EXton2升级触觉反馈技术并新增力觉反馈功能，使操作人员能实时感知机器人与环境的交互力，确保采集动作的自然性与精准性，彻底解决了传统遥操数据“真实性缺失”的核心问题。
作为连接人类与机器人智能的桥梁，DM-EXton2通过远程操控同步记录人类操作中的动作、力控与触觉等多维数据，为机器人自主学习提供高质量“教材”，成为将人类操作经验转化为机器可学习、可泛化“物理直觉”的核心路径。其推出标志着具身智能数据采集从“单点尝试”迈入“规模化生产”阶段，为产业发展提供了关键技术支撑。
“感知-操作-学习-优化”闭环体系重构生态
DM-EXton2的发布不仅解决了具身智能核心数据痛点，更从根本上重构了产业生态逻辑。以往“数据采集-模型训练-产品应用”的线性产业模式，正被“感知-操作-学习-优化”的闭环生态所取代：DM-EXton2采集的高质量多模态数据，经VTLA多模态模型训练后反哺机器人本体优化，本体在实际场景中的应用反馈又精准指导数据采集方向，形成自我强化的产业飞轮，推动技术与产品持续迭代升级。
在破解产业协同难题方面，戴盟机器人以标准化产品体系扮演起“产业连接器”的关键角色。DM-EXton2 100%兼容主流机器人本体的设计，打破了不同厂商设备间的数据壁垒，实现数据资源共享；统一的数据采集格式与传输协议，为行业标准制定提供了宝贵的实践基础。
这种生态重构正推动具身智能加速从实验室走向真实世界。戴盟机器人相关负责人介绍，在工业领域，DM-EXton2可实现精密制造远程操作数据采集，助力自动化生产线优化；在服务业场景，可采集多样化人机交互数据，让服务机器人更懂人类需求。
这些场景化数据的持续积累，将逐步解决具身智能“泛化能力不足”的核心痛点，推动产业从专用智能向通用智能稳步演进。
上游突围，差异化定位引领产业格局变革
戴盟机器人的快速崛起，验证了具身智能产业“上游突围”的可行性。以往行业过度聚焦整机研发，导致核心零部件技术滞后，形成“重整机、轻部件”的失衡格局。而戴盟机器人坚持“不做整机，聚焦上游核心技术”的差异化定位，为下游厂商提供即插即用的标准化解决方案，精准切入产业薄弱环节，成功避开同质化竞争。
据介绍，DM-EXton2 是戴盟机器人面向具身智能时代 3D 生态链战略打造的核心硬件落子。该生态链以触觉智能为核心，构建“Device（硬件筑基）-Data（数据赋能）-Deployment（场景落地）”的完整商业闭环，为全球人形机器人从“实验室演示”迈向“真实场景实用”提供全链路基础设施支撑。
具体来看，Device层面通过DM-Tac系列视触觉传感器、DM-EXton系列数据采集设备、视触觉夹爪与灵巧手等产品构建面向灵巧操作的硬件栈，夯实触觉感知根基；Data层面依托硬件矩阵采集高价值、高质量操作数据，沉淀为可复用、可迁移、可交易的数据资产，为机器人灵巧操作提供核心训练燃料；Deployment层面则将融合触觉数据的VTLA大模型推广至多类真实场景，构建“场景部署-数据回流-模型进化”的正向闭环，推动机器人从“执行工具”向“通用智能体”跨越。
资本的密集入局印证了这一战略的正确性。自2023年9月完成昆仲资本独家投资的数千万天使轮融资后，戴盟机器人于2024年11月连续完成两轮亿元级天使+轮融资，2025年8月获得招商局创投领投的天使++轮融资，两月后又迎来中国移动链长基金的亿元级战略投资，累计融资金额达数亿元，刷新触觉传感领域天使轮融资最高纪录。
戴盟机器人相关负责人介绍，五轮融资资金将聚焦以下核心方向：加速企业在视触觉等前沿技术突破、新品研发及量产、VTLA模型建设、团队扩建及全球市场开拓方面的布局。
中国移动等产业巨头的战略投资，更凸显了戴盟在具身智能生态中的核心价值。作为拥有算力、云、数据、网络、终端部署能力及行业场景资源的龙头企业，中国移动正构建“具身智能—本体—核心零部件”全链路生态，而戴盟的视触觉技术是其生态布局的关键一环。双方参与的“具身智能产业合作计划”，将推动VTLA多模态模型的数据建设与部署，实现技术、场景、数据的深度融合，预示着产业正从分散发展走向协同共赢的新阶段。
站在CES 2026的行业风口，DM-EXton2的横空出世恰似迷雾中的灯塔，既彰显了中国企业在具身智能核心技术领域的突围实力，更折射出整个产业从“单点突破”向“生态协同”转型的必然趋势。戴盟机器人八年深耕触觉感知技术的实践证明，上游核心技术的突破同样能引领产业发展，这种“单点突破带动全链升级”的模式，为中小企业在巨头云集的赛道中提供了差异化发展的有益借鉴。
