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

硬氪最近获悉，感知纪元科技有限公司（以下简称“感知纪元”）刚完成一轮千万级天使轮融资，领投方是松禾资本。这笔钱将主要用于搭建中试产线、推进核心产品的迭代，以及扩充团队——说到底，就是要把多模态智能触觉电子皮肤从实验室拉到量产线上。

这家公司成立于2025年12月，定位相当明确：做机器人触觉基础设施的提供商。靠自研的多模态电子皮肤、触觉感知硬件和AI算法，给机器人搭建一套完整的触觉系统。

创始人兼CTO刘瑞远是苏州大学的特聘教授，师从纳米能源领域的奠基人王中林院士和柔性电子先驱Takao Someya教授，在柔性电子与智能传感这个方向深耕多年，从材料到器件形成了完整的研发体系。

说起来，具身智能赛道现在正卡在落地转化的关键节点。实验室里的演示一个接一个，但机器人真要进入工业、医疗这些真实场景，去干那些精细活儿，触觉这块短板已经绕不过去了。

视觉之后，决定机器人智能上限的，就是触觉。可眼下行业主流的触觉方案，大多还停留在单点式传感器的阶段——靠压阻、电容或者六维力器件做最基本的力与位置检测。这些器件只能给出单一的压力数值，多维力感知做不到，动静态同步识别也做不到，想拧个瓶盖、捏个鸡蛋，基本没戏。更别提信号漂移、响应滞后、通道串扰这些硬伤，离实时闭环控制的可靠性要求还差得远。

“适配通用机器人的理想触觉方案，应该具备大面积柔性覆盖、多模态同步感知、环境自适应学习这些接近人类皮肤的综合特性。”刘瑞远这段话，恰好点出了感知纪元的研发方向。

他们的核心产品是一款弹性多模态仿生电子皮肤。跟传统刚性传感器不同，它用的是高弹性仿生材料，能贴合机器人手臂、手指甚至关节这些复杂的曲面结构。单张电子皮肤就能覆盖机器人全身，拉伸延展性能做到400%以上，器件已经通过了超过百万次的可靠性测试。

更关键的是，单张柔性电子皮肤就能集成压力、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的综合触觉感知。甚至能模拟人类皮肤，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）

弹性多模态融合，真正的难点在于材料与工艺的一体化。刘瑞远解释说，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。感知纪元是从基材端入手，在器件制备过程中把导电油墨、压电材料、变色材料等功能物质直接按需复合进弹性基体里，让不同功能的传感单元在同一张电子皮肤上实现空间分区排布。

如果只是把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，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，互相影响输出的准确性。这跟“多模态”完全是两回事。

空间分区解决了“在哪里感知”的问题。但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——轻轻触碰和针刺，形变程度不同，反馈的信号强度自然不同。弹性材料随外力大小产生对应的形变，为力的精准测量提供了基础。

全弹性设计（图源/企业）

在AI层面，感知纪元内置了迁移学习等算法。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，迁移学习算法就能基于已有知识进行识别和判断。这样一来，“硬件采集、数据提炼、模型迁移”的闭环就形成了——机器人的触觉系统不再只是感知层面的东西，而是真正具备了理解与决策能力。

商业化方面，感知纪元已经跟国内头部人形机器人公司签了战略合作协议，还拿到了多家新能源汽车和护理机器人企业千万级的采购意向。中试线正在搭建，产品在智能座舱触感交互、医疗康复机器人等场景已经进入了验证阶段。

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）：

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。

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，气囊充气过紧会造乘人体不适甚至压疮，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。