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苏大教授创业做机器人触觉系统,获松禾资本千万级天使轮融资|硬氪首发

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苏大教授创业做机器人触觉系统,获松禾资本千万级天使轮融资|硬氪首发

作者|黄楠
编辑|袁斯来
硬氪获悉,感知纪元科技有限公司(以下简称“感知纪元”)近日完成千万级天使轮融资,本轮由松禾资本领衔投资。融资资金将主要用于中试产线搭建、核心产品迭代升级及团队扩充,加速推进多模态智能触觉电子皮肤从研发走向量产。
感知纪元成立于2025年12月,感知纪元定位于机器人触觉基础设施提供商,通过自研多模态电子皮肤、触觉感知硬件及AI算法,为机器人提供完整的触觉系统。
创始人兼CTO刘瑞远为苏州大学特聘教授,师从纳米能源领域奠基人王中林院士及柔性电子先驱Takao Someya教授,长期从事柔性电子与智能传感研究,构建了从多模态材料到器件的完整研发体系。
具身智能赛道正走到落地转化的关键节点。各类实验室演示不断涌现,但想要机器人稳定落地工业、医疗等真实产业场景,适配复杂物理环境完成精细作业,触觉感知能力的短板,已经成为难以绕开的核心阻碍。
机器人拥有视觉之后,下一个决定智能上限的,将是触觉。目前,行业主流触觉方案仍停留在单点式传感器阶段,依靠压阻、电容或六维力器件完成基础的力与位置检测。这些器件仅能提供单一压力数值,无法实现多维力感知、动静态同步识别等关键能力,难以支撑拧瓶盖、捏鸡蛋等精细交互操作。同时,信号漂移、响应迟滞、通道串扰等硬件缺陷,也达不到实时闭环控制的可靠性要求。
“适配通用机器人的理想触觉方案,应当具备大面积柔性覆盖、多模态同步感知、环境自适应学习等接近人类皮肤的综合特性。”刘瑞远告诉硬氪。这也正是感知纪元所聚焦的研发方向。
感知纪元的核心产品是一款弹性多模态仿生电子皮肤,与传统刚性传感器不同,它采用高弹性仿生材料,可以贴合机器人手臂、手指乃至关节等复杂的曲面结构,单张电子皮肤可以覆盖机器人全身,其拉伸延展性可以达到400%以上,器件已完成超过百万次的可靠性测试。
其中,单张柔性电子皮肤可集成压力、滑动、温度、纹理、形变等多种信号的采集能力,在单个传感器上实现毫秒级综合触觉感知,甚至可模拟人类皮肤通过颜色变化对外界刺激做出响应。
感知纪元弹性多模态仿生电子皮肤(图源/企业)
刘瑞远告诉硬氪,弹性多模态融合的核心难点之一,在于材料与工艺的一体化。“传统方案大多依赖单一功能的传感材料——测压力的做压力层,测温湿度的做温湿度层,但我们是从基材端入手,在器件制备过程中将导电油墨、压电材料、变色材料等功能物质直接按需复合进弹性基体中,实现不同功能的传感单元在同一张电子皮肤上的空间分区排布。”
相比之下,如果只是将多个独立传感器做物理堆叠,层与层之间会形成应力缓冲,力的传导路径被破坏,传感器最终读到的数据自然失真;不同传感单元之间还会发生信号串扰,彼此影响输出的准确性。
空间分区解决了“在哪里感知”的问题,而要让每个分区都能感知得准,材料本身还必须具备“弹性”这一关键特性。感知纪元的全弹性设计模仿了人类皮肤的力学响应机制,皮肤被轻轻触碰和受到针刺时,形变程度不同,反馈的信号强度也自然不同。弹性材料随外力大小产生对应程度的形变,为力的精准测量提供了基础。
全弹性设计(图源/企业)
在AI能力层面,感知纪元还内置有迁移学习等算法,这些高质量的原始数据经由算法提炼出物体的基本物理特征参数。当机器人遇到从未接触过的新物体时,只要该物体与已学知识具有相近的物理特征,迁移学习算法即可基于已有知识进行识别和判断。由此形成的“硬件采集、数据提炼、模型迁移”闭环,让机器人的触觉系统不再停留于感知层面,而是真正具备了理解与决策能力。
商业化层面,感知纪元已同国内头部人形机器人公司签订战略合作协议,并获得多家新能源汽车、护理机器人企业千万级采购意向,建立中试线,产品在智能座舱触感交互、医疗康复机器人等场景进入验证阶段。
以下为硬氪与感知纪元创始人兼CTO刘瑞远的访谈节选(略经编辑):
硬氪:行业主流触觉产品多为单一感知模态,感知纪元选择多模态一体化集成路线,落地过程中核心难点是什么?叠加多模态设计会抬升工艺与产品成本,客户能接受吗?
刘瑞远: 这两个问题恰好是行业现阶段最核心的两大顾虑,我分开来讲。
首先是关于多模态融合为什么难。市面上大多数做柔性传感器的,用的是纺丝或者单层薄膜材料,它只能在单一维度上做功能,没办法把压力、温度、纹理这些不同的感知单元集成到同一块材料上。但感知纪元做的是复合材料体系,把各功能层全都复合到一块基底上,并在同一片皮肤上做空间分区,互不干扰,最后还是一整块完整的材料。这个路线的门槛在于,如果你的底层材料不具备这种可复合性,后面所有工艺都做不了。
其次,我们做的全弹性结构,跟人的皮肤一样。轻轻按一下和用力按下去,传感器的形变程度不同,反馈的信号强度也不同,这个梯度响应是很自然的。但如果只是将三个现成的传感器粘在一起,力的传导路径不连续,信号会失真,不同传感单元之间还会互相串扰,测压力的干扰到测温度的,数据根本没法用。因此,不是说把多个传感器拼在一起就叫多模态,那只是物理堆叠,真正的难点在于从材料层就开始做模量梯度的一体化设计。
对于成本和客户接受度的问题。坦白讲,如果客户只需要测一个点的压力,那单模态就够了,确实不需要多模态。但通用人形机器人不一样,它面对的场景是开放的、多样的——今天抓苹果,明天端水杯,后天可能要扶老人,单靠压力数据远远不够,滑移、温度、纹理这些信息都得有。这是刚需,不是锦上添花。客户也清楚这一点,所以对于真正需要多模态能力的场景,解决的需求价值是大于增加的成本的。
而且我们源材料端、器件制备端已经全部实现了国产化,整体方案的成本都控制在比较低的范围。
硬氪:具体到不同场景来看,据你们观察,现阶段企业对柔性电子皮肤的需求和痛点分别是什么?
刘瑞远: 从我们得到的反馈来看,不同场景提的要求可能完全不一样。
以智能汽车座舱场景为例。传感器嵌入座椅后,首要约束是不能影响座椅原有的通风、加热等基础功能。这意味着传感器必须具备透气性、耐高低温能力,同时在反复形变条件下保持信号稳定性,座椅每天都在承受乘员起坐带来的拉伸与恢复,如果传感器自身形变即产生信号漂移,反馈数据便会失真。因此我们需要在满足严苛的车规场景下开发拉伸不敏感的传感器,即对拉伸形变不产生响应,仅对真实压力输出信号。
护理机器人场景则是另一套要求体系。穿戴式护理设备需要同时感知压力和剪切力,控制气囊系统实时动态调节与皮肤的贴合度,气囊充气过紧会造成人体不适甚至压疮,过松则丧失护理功能。传感器在与人体皮肤接触的动态界面上,必须保持灵敏、稳定的探测值,支撑控制系统及时反馈调节。
具身智能领域的要求更为复杂。与头部机器人企业的沟通显示,其核心痛点在于,当前大多数产品仅解决“感知”层面的问题,知道接触发生、知道力的大小,但无法上升到“理解”层面。抓取一个物体时,机器人需要判断其硬度、表面粗糙度、是否存在滑移趋势,这些信息是单一压力传感器无法提供的。客户真正需要的是一套能够理解物理世界的触觉系统,而非单纯的信号采集器。
感知纪元的技术路线是构建基于“材料-器件-算法”的多模态基础能力,再根据不同场景的特殊需求进行针对性适配。比如汽车座椅需要耐高温、透气,就调整复合材料的组份、孔隙结构;护理场景要抗剪切力,就优化敏感层的排布方式。
这些定制化能力,建立在团队多年积累的复合材料研发经验与器件设计基础之上,都可以灵活调整。这恰恰也是我们的优势所在。
相比机器人视觉已经形成成熟产业链,机器人触觉仍处于早期阶段,硬件标准、数据体系和算法框架尚未建立。我认为,未来机器人触觉的发展路径,很可能会类似自动驾驶的发展:先建立高质量传感硬件,再形成标准化数据集,最终构建具备泛化能力的触觉基础模型。感知纪元希望成为这一产业链中的底层基础设施提供者。

苏大教授创业做机器人触觉系统,获松禾资本千万级天使轮融资|硬氪首发

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来源:36氪

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