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从会跳舞到有感知，触觉是机器人通往智能的门票吗？| S10E19
Li Zhiqiang, founder of Epick, deeply analyzes the industry inflection point of touch as the "final piece of the puzzle" for embodied intelligence, revealing why touch is the key ticket for robots to move from demonstration to generalization, covering technology roadmap, model building, and commercial deployment.
!Image 1: From Dancing to Sensing: Is Touch the Ticket for Robots to Achieve Intelligence? | S10E19
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CH.1 科技早知道：深入探讨机器人触觉传感器与算法的创新与发展 00:00 — 02:15
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用声音。
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碰撞。
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世界，生动活泼。
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大家好，欢迎来到我们今天的科技早知道，我是雅娴，我是导演金 9。我们今天要聊一个巨深智能领域非常重要，但是又经常被忽略的话题，就是机器人的触觉。我们今天也是非常荣幸的请到一目科技的创始人兼 CEO eric 李志强。我们先请 eric 来跟大家打个招呼，然后介绍一下自己。
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Hello 大家好，我是樱木科技的 CEO 李志强，大家也叫我艾瑞克。所以很高兴能够加入到今天这个节目，跟大家聊聊我们在狙神智能这个行业里面的一些贡献。尤其是在触觉传感器和触觉算法方面的一些贡献，希望今天有一个比较好的交流。
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今天我就少说点儿，因为这两位博士对对对，然后艾瑞我知道原来是在卡耐基美隆 CMU，然后是做这个微流控芯片这边的研究的。当时是做了一个世界上最小的对微流控芯片。对，然后雅贤是生物学的博士。所以我就觉得今天坐在两位之间的两位多聊，我就给大家捧个嗝就好了。
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客气。反正我是本科是在上海同济大学读的，计算机的学士，还有环境工程的学士。当时读了双学位，一直都对个计算机算法以及和它的应用特别感兴趣。后来 04 年就去美国开始读书，最后在 CMU 读的博士。当时拿的这个是环境工程的博士，同时也拿了一些计算机的硕士。
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我研究的课题其实是 AI 在环境工程上的一些应用，这里面就包括你刚才说的有一些微流控的传感技术，还有一些硅光的这种感知芯片的一些传感技术。我们把这些芯片拿来去做了很多的数据的采集。比如说我们做一些流域，河流里边的一些环境的一些信号和采集，然后通过这个 AI 算法去做一些地表水或者地下水的一些模型和预测。毕业以后也工作了有四五年，反正一直在跟 AI 应用方面相关的一些应用。然后从 15 年在硅谷创立我们的公司，然后 16 年回国，创办了英牧科技这家公司。
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Content Overview
触觉传感器在机器人技术中扮演关键角色，2023 年成为行业焦点，因其弥补了视觉和语言模态的局限，是实现类人智能的必要条件。技术成熟度达量产准备，成本效益高，预计推动具身智能快速发展。触觉传感器的开源与数据集建设被视为行业进步的关键策略。其在机器人感知和控制体系中的整合，以及家庭和工业场景的应用，凸显了触觉对于机器人融入人类社会的重要性。未来，触觉技术将解决传统工业自动化难题，提高效率和安全性，引领机器人技术迈向新高度。
#### Speaker Summaries
发言人1
主持的科技早知道节目聚焦于机器人触觉技术，邀请了一目科技创始人 Eric 李志强与生物学博士雅贤共同探讨。他指出，尽管机器人视觉和运动控制技术已相当成熟，触觉技术却长期被忽视。Eric 介绍了微流控芯片在触觉研究中的应用，以及触觉技术的发展现状，包括技术路线、与视觉的结合、数据处理和模型整合。他强调了触觉数据收集的重要性，提到了真机数据、合成数据和动捕数据的使用。他还展望了触觉技术在家庭和工业机器人的应用前景，认为触觉技术对人类社会融合至关重要。他表达了对触觉技术未来光明前景的信心，并鼓励观众分享想法和建议，共同推动触觉技术的发展。
发言人2
他，作为樱木科技的 CEO，阐述了公司在触觉传感器与触觉算法领域的核心贡献，强调触觉在实现灵巧操作中的关键作用，以及触觉传感器在密度、灵敏度和响应速度上的技术突破。他指出，随着触觉技术的成熟与成本的降低，触觉已成为具身智能不可或缺的组成部分，预示着其在智能制造与医疗等领域的广泛应用前景。他还介绍了公司跨学科的研发能力，以及在芯片、材料、光学及算法方面的技术壁垒，表达了通过构建数据飞轮效应推动行业发展的愿景。
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Content Overview
2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？
本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。 本期人物 李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
Yaxian，「科技早知道」主播
!Image 2: Untitled 时间轴 02:15 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉
* 视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度
* 物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道 05:05 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分
* 运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类
* 灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛
* 大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」 09:30 触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字
* 视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理
* 行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代
* 从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经 16:51 触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点
* 做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地
* 技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条
* 成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十 23:41 触觉模型怎么构建？
* 触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号
* 前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐
* 行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进 30:20 数据难题：触觉数据的独特困境
* 真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头
* 一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning 36:27 触觉在哪先落地？
* 人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍
* 一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了 43:01 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河
* 最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米
* 材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产
* 十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好 点击链接，了解一目科技更多信息！
!Image 3: Untitled 幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团 商业合作
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Special Guest: 李智强 Eric.
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科技早知道：深入探讨机器人触觉传感器与算法的创新与发展
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