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7月17日至20日，WAIC 2026在上海举行。具身智能馆内，161家企业、314项展品齐聚，覆盖从模型、整机到核心零部件的全产业链。
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会跳查尔斯顿的人形机器人、能翻跟头的机器狗、演奏乐器和打拳击的各类机器人……展馆里热闹非凡，观众掌声不断。但有一处展台，既不炫技，也不吵闹——只是安安静静地打包水果、收纳笔袋。围观的却是一群挂着专业胸牌的业内人士，一看就是半天。这些日常小事，有何玄机？记者走进戴盟机器人展台。
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外行看热闹 内行看门道：日常小事为何难倒机器人？
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世界上没有两颗一模一样的水果，这正是机器人自主打包水果的核心难点。草莓娇嫩容易夹伤，芒果光滑容易滑落。机器人需要根据不同水果调整抓取力度，还需实时调整力度和角度，安全完成转运和放置。最终的封盖环节也不简单：透明的塑料盖无法通过视觉识别，只能依靠机器人夹爪上的触觉传感器判断是否夹取到位；下压合盖时，还需精准捕捉细微的压力变化，判断封盖是否完成。
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（戴盟原生触觉物理世界模型驱动机器人本体完成“水果装盒”任务）
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收纳笔袋的难点，在于这是一个不断变化的柔性物体。抓取、放入马克笔、拉拉链，每一步都会让笔袋发生新的形变，机器人必须持续感知接触状态并实时调整动作。最难的是拉拉链：袋身一变形，拉链的方向和阻力就会随之改变；拉得过猛可能卡死，拉得过轻又无法拉动。因此，机器人既要精准捏住细小的拉链头，又要实时调整施力方向和大小，还要让双臂默契配合，随时应对笔袋变形和物体滑动。
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（戴盟原生触觉物理世界模型驱动机械臂稳定完成“笔袋收纳”任务）
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这些“小事”涉及大量精细操作，既考验机器人的全局推理与跨步决策执行能力，又要求它能实时感知接触到的物体、判断该用多大力，并在滑动或变形时瞬间调整动作。
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机器人如何拿捏精细活？答案在触觉
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面对这类复杂精细操作，戴盟机器人通过“原生触觉物理世界模型”驱动机器人完成各种“精细活”。戴盟通过超越人手感知能力的自研触觉传感器，规模化采集含有触觉信息的真实操作数据，持续训练，以贯穿“感知—数据—模型”的全链路物理AI能力体系，使机器人在各种任务场景中都能展现出泛化、稳定的灵巧操作能力。
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感知层面，戴盟自研的触觉传感器能够实时采集接触、受力、纹理、滑动与形变等丰富信息。记者在展台看到，只需轻轻一“触”，传感器便可轻松分辨出血糖试纸内部是否为“空包”。这种高信息密度的物理交互数据，弥补了视觉数据的盲区和缺陷，让机器人在“看不见”“看不准”的任务上，可以通过触摸进行感知并完成任务，大幅度提高了模型的操作能力，在复杂操作任务上的提升尤其明显。
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（戴盟的触觉传感器能够精准辨别血糖试纸是否为“空包”）
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在数据层面，戴盟还展示了覆盖不同训练阶段的数据采集产品，并建立了一套从采集、治理到评测的完整数据体系闭环，让每一次接触和抓取都能成为模型学习迭代的素材。
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戴盟机器人由香港科技大学机器人研究院创始院长王煜教授及其学生段江哗博士联合创立，团队长期从事于机器人操作和模型的研究，并选择从“触觉”这一机器人能否真正干活的核心能力切入。
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据悉，公司已累计完成数亿元融资，投资方包括中国移动、中国电信、汇川技术、联想创投、招商局创投等多家头部产业资本和投资机构，其相关产品与服务也已进入欧美等海外市场，并成功进入多家全球AI企业和跨国工业企业的供应链。