機器人公司的錢又流向了手，但這次焦點從手指關節數，轉到手指能不能感覺玻璃快滑了、桌布會被帶起、力再大一點會把東西捏碎。
8 月 11 日，深圳戴盟機器人宣布完成數億元戰略輪融資，螞蟻集團領投，老股東超額跟投。量子位把它放在更窄的座標裡：螞蟻過去已投過宇樹科技、星海圖、靈心巧手、蘇度科技、舞肌科技等具身智能公司，這一筆首次進入觸覺感知層。
新京報貝殼財經確認了同一事件，並補充幾組商業化口徑：戴盟 2023 年正式營運，總部在深圳；公司目前實現視觸覺感測器萬片級出貨，累計服務全球 200 餘家客戶，其中海外客戶超過 50 家，並已向 OpenAI、Figure、BMW、Google DeepMind、NUS 等企業和機構交付。
機器人缺的是接觸回饋
量子位引用卡內基梅隆大學教授 Matthew T. Mason 的一句判斷：
“The dexterity of a hand is mostly about the brain, not the hand.”
直白說，靈巧操作主要靠「腦」，手本身只是一部分。人拿起碎玻璃時，會同時判斷邊緣、受力、摩擦和物體是否帶動周圍東西；機器視覺能看見形狀，卻很難僅憑畫面判斷接觸狀態。
公司官網把自身技術鏈路概括為 3D：Device、DaaS、Deployment。也就是先做視觸覺設備，再透過設備生產真實互動資料，最後把資料和模型部署回機器手、機械臂、服務機器人或工廠場景。
10B 級模型盯著接觸狀態
量子位披露，Daimon-TWM 採用物理認知、推演決策、瞬時操控三層架構。模型是 10B 級參數規模，可在 NVIDIA RTX 5090 平台即時推理；其瞬時操控環節以 100Hz 頻率做小幅修正。公司稱在接觸密集任務中，無擾動條件下平均成功率較 π0.5 提升兩倍，有擾動條件下提升十倍。這屬於公司模型展示和內部評測口徑，不能直接等同於第三方通用榜單。
更可核驗的部分在資料。ModelScope 上的 Daimon-Infinity 頁面顯示，資料集採 CC BY-NC-SA 4.0 授權，下載量已超過 462 萬。README 寫明，項目計畫向行業開放超過 1 萬小時 VTLA 多模態資料；當前概覽則寫到首批釋放 1000 小時資料，並基於約 1209 小時已採集資料做統計分析。
觸覺賽道開始爭入口
IEEE Spectrum 早前訪談提供另一層旁證。報導寫到，戴盟的指尖模組集成超過 11 萬個有效感知單元，並開源 1 萬小時資料。王煜在採訪中說：
“To drive the advancement of the entire embodied AI field, we have open-sourced 10,000 hours of the dataset for the broader community.”
RobOmni 是這個入口策略的另一塊拼圖。The Robot Report 的贊助內容顯示，戴盟與銀河通用在 ICRA 2026 發布 RobOmni，目標是建立包含觸覺感知的物理互動評測基準。該框架基於 NVIDIA Isaac Sim，圍繞抓取、放置、精密插入和組件裝配等接觸密集任務，支援有無觸覺輸入的消融測試。
短期內，這家公司更像一條「觸覺基礎設施」樣本，一條區別於通用機器人公司的路線。接下來要看 Daimon-TWM 能否在第三方接觸任務中復現成功率提升，RobOmni 是否被外部團隊採用，開放資料能否訓練出跨本體、跨場景可遷移的策略。
參考來源：量子位、新京報貝殼財經、戴盟機器人官網、ModelScope Daimon-Infinity、CocoLoop、IEEE Spectrum、The Robot Report；核驗融資金額口徑、螞蟻領投與觸覺賽道位置、萬片級出貨、200 餘家客戶、50 多家海外客戶、Daimon-TWM 10B 級模型與 100Hz 操控頻率、ModelScope 下載量和資料集欄位範圍。