来源：投资界
今天（8月11日），戴盟机器人宣布完成数亿元战略轮融资，蚂蚁集团领投，老股东超额跟投加注。
融资节奏迅速。就在两个月前，戴盟才刚完成亿元A轮融资。
资方阵容更令人印象深刻。连同本轮的蚂蚁集团，戴盟背后已汇聚招商局创投、联想创投、汇川产投、中国移动、中国电信等一批头部产业资本。
产业巨头为何纷纷押注戴盟？
答案来自具身智能竞争焦点的变化。
下一阶段的竞争，已经从“有没有触觉”走向“能不能真正理解并使用触觉”，能否将触觉输入转化为触觉智能，正成为决胜因素。
行业研究已经验证，引入触觉数据后，机器人接触类任务的成功率与数据利用效率均能显著提升，推动物理AI走出远超纯视觉方案的Scaling曲线。
不久前，“AI教母”李飞飞团队在T-Rex论文中提出，触觉不是视觉的附庸，而是一条独立、高频的物理感知通道。简单将触觉信号作为额外输入拼接到现有模型中，不仅无法充分提升性能，甚至可能导致任务成功率大幅下降。
如果说T-Rex系统性解决了“如何正确使用触觉”的问题，戴盟则更进一步将触觉从“事后反馈”推进到“事前推演”。
戴盟不仅在行业内率先提出视觉—触觉—语言—动作（VTLA）模型架构，让触觉原生进入感知、决策与动作生成；更打造出全球首个驱动机器人灵巧操作的“物理交互脑”，首次将物理认知、推演决策与瞬时操控纳入统一模型框架。
一场由“物理交互脑”掀起的触觉智能变革正在发生，戴盟此刻恰好站到了变革风暴的正中心。
从CMU到港科大
全球稀缺触觉智能全栈团队
一颗真正驱动机器人灵巧操作的“物理交互脑”，离不开三大底层支撑：可量产的触觉感知设备、规模化的物理交互数据基础设施，以及覆盖评测与部署的落地体系。
戴盟将三大高壁垒能力同时打通，背后是一支横跨机器人操作、触觉感知、大模型训练与工程落地的全球稀缺触觉智能全栈团队。
这条技术脉络可以追溯至卡内基梅隆大学（CMU）。
CMU是全球机器人研究的发源地。1979年，图灵奖得主、人工智能先驱Raj Reddy在这里建立全球首个机器人研究所，三年后，Matthew T. Mason教授来到这里担任机器人研究所院长，他也被誉为全球机器人灵巧操作之父，其研究奠定了整个机器人操作、抓取与接触力学领域的理论根基。
Mason教授的学术分支，几乎撑起全球机器人产业半壁江山，从波士顿动力、Google DeepMind、Physical Intelligence、NVIDIA、Amazon Robotics等行业巨头，到各大企业的触觉、操作实验室，活跃在今天具身智能舞台中心的创业者与研究员大多出自这条脉络。
师承Mason的人中，浮现一个中国身影——王煜，Mason教授的首位毕业博士。作为CMU正统学术脉络的传承人，王煜后来把整套灵巧操作学术体系带回中国，成为这段中国触觉创业故事的引路人。
Mason及其两代门生的学术谱系
Mason所代表的机器人操作学派有一个核心判断：手的灵巧性主要取决于“脑”，而不是手本身。这也引出一个更加本质的问题，如果灵巧操作的关键在“脑”，这个“脑”靠什么学习？
语言模型有书本，视频模型有互联网，而接触、受力、形变与滑移等数据只能在真实操作中被创造和积累。因此，通往物理智能的第一步，不是直接造一个“脑”，而是先为它建立能够感知并记录真实接触的数据入口。
2015年，王煜与李泽湘共同创办香港科技大学机器人研究院，并担任创始院长，也是在这一时期，王煜开始带领港科大研究团队攻克高分辨率视触觉感知技术。
在此后的长期攻关中，王煜逐步培养出一支覆盖机器人操作、多模态大模型与触觉感知的年轻科学家队伍。
2023年底，戴盟机器人在深圳正式开启规模化运营。王煜教授担任联合创始人兼首席科学家，与他培养的三位90后博士共同构成了团队的核心力量。
原玮浩、王煜、段江哗、杜仪湃
中国科学院博士、香港科技大学博士后，入选MIT AI100青年科学家的段江哗担任创始人兼CEO，是推动视触觉技术产业化的核心人物；曾任阿里通义实验室多模态研究专家、兼具大模型与机器人物理操作经验的原玮浩担任首席AI科学家；王煜教授触觉传感方向核心弟子，戴盟单色光视触觉传感器架构总设计师杜仪湃担任研发兼触觉负责人。
从Mason的机器人操作理论，到王煜的触觉技术路线，再到段江哗、原玮浩和杜仪湃分别推动产业化、模型与产品工程，这支团队用了十年时间，把一个关于机器人灵巧性的科学命题，变成一套规模运转的商业系统。
全球首个“物理交互脑”
重塑具身Scaling曲线
沿着“先建立数据入口，再走向物理智能”的技术路径持续攀登，戴盟于近期正式推出全球首个触觉锚定世界模型 Daimon-TWM（Tactile-grounded World Model），以原生触觉贯穿理解、推理、预测和验证，从而构建从指尖感知到大脑推理，再返回动作控制端的“触觉神经系统”，推动具身智能从“看见世界”迈向“理解世界”与“交互世界”。
模型基于戴盟推出的全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集，展现出在复杂场景下的操作稳定能力与泛化能力，并呈现持续scaling的趋势与跨场景、跨本体的应用潜能。
在收拾碎玻璃任务中，透明反光和不规则边缘使视觉难以稳定识别玻璃边缘；玻璃易滑、易碎，抓轻容易滑落，夹持力度和搬运姿态稍有偏差还可能导致二次破碎；碎片紧贴桌布，直接提拉还可能将桌布一并带起。
戴盟“物理交互脑”Daimon-TWM通过接触确认玻璃是否抓稳，推演不同抓取角度、提拉方向和放置方式的后果；当判断直接提起可能连带桌布时，主动将玻璃调整为竖直姿态再抬起，并根据实时触觉反馈持续修正力度与轨迹，最终将碎片安全放入桌面垃圾箱。
Daimon-TWM自主完成收拾碎玻璃任务
Daimon-TWM以三层架构协同互作，形成以物理认知为底座、以“慢规划-快纠偏”为操作闭环的物理智能：
Daimon-TWM三层架构
物理认知模块：基于强化学习的触觉推理底座，负责建立物理常识，理解接触状态、力与形变、材料属性等关键特征，形成对当前物理状态的认知判断。
推演决策模块：基于世界模型的动态预测中枢，负责前瞻性预判，推演接触状态的演化趋势及潜在失败风险，根据推演结果生成动作策略。
瞬时操控模块：基于触觉反馈的高频伺服系统，负责即时动作纠偏，持续融合决策指令与实时触觉反馈，以100Hz高频率实现毫秒级小幅修正。
Daimon-TWM 参数规模达 10B 级，可在 NVIDIA RTX 5090 平台实时推理，具备跨本体、跨机械臂部署潜能。模型引入可学习的统一触觉词元（unified tactile tokens），从多模态观测中提取与接触相关的信息，构建统一触觉隐空间，用以触觉理解与预测。
Daimon-TWM 以触觉贯通模型全阶段，赋予模型在物理理解、预测规划与操作泛化能力上的显著优势：Daimon-TWM 在物理认知评测中取得全面优势，并在接触密集型操作任务中展现了出色的自主操作能力，无扰动条件下平均成功率较π0.5 提升两倍，有扰动条件下提升达十倍。
构建物理智能的自我进化loop
在这场由“物理交互脑”引领的激烈角逐之中，戴盟不仅构建了智能上的先发优势，更率先跑通“感知生数据、数据炼智能、评测验能力、部署促迭代”的完整loop，推动物理智能的“寒武纪大爆发”。
Daimon-TWM进化loop
基于已大规模铺开的触觉感知设备和采集体系，戴盟建成全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集Daimon-Infinity，构建覆盖“仿真数据—无本体数据—遥操作数据”的完整数据金字塔，已累计沉淀数十万小时含触觉全模态物理世界操作数据，数据规模计划于年内扩展至数百万小时，成为模型学习真实操作规律、建立交互能力的重要基础。
Daimon-Infinity首批1万小时数据开源后，在阿里魔搭社区获得近500万下载量，稳居具身数据集第一。
在数采环节，戴盟还与中国移动共建“数采进家庭”外发式采集网络，并在湖南郴州落地全球首个“具身数据采集5S店”。项目首期计划投放1000套设备，满产后预计每年产生100万小时真实操作数据。
这意味着，戴盟正在把过去高度依赖工程师和固定场地的数据采集，转化为能够突破时空限制的标准化、灵活化生产网络。
戴盟还构建了行业首个面向物理交互能力的含触觉全模态评测基准RobOmni，为模型训练优化提供统一标准。
从感知、数据、评测到部署，每一个环节，戴盟都获得了产业方与合作伙伴的支持。在感知环节，联想提供工业级量产能力；在数据环节，与中国移动共建外发式数据采集网络；在评测环节，英伟达提供生态支持；在部署环节，汇川连接工业自动化与精密制造，招商局连接港口与物流场景。
从量产规模到市场占有率，再到数据与模型能力，戴盟已在8项关键指标上实现“全球第一”：
率先实现视触觉感知设备万片级出货；
率先实现80%灵巧手厂商的视触觉覆盖；
视触觉感知设备出货量全球第一；
视触觉赛道营收规模全球第一；
含触觉具身数据集下载量全球第一；
打造全球第一个大规模外发式数据采集体系；
推出全球首个面向物理交互能力的含触觉全模态评测基准RobOmni；
推出全球首个支持跨本体、跨构型部署的“物理交互脑”Daimon-TWM。
凭借量产良率、单位成本与交付稳定性的全面领先，戴盟已累计服务全球200余家客户，海外客户超过50家，并向OpenAI、Figure、Physical Intelligence、Skild AI、Meta、BMW、Google DeepMind等全球头部企业及机构完成交付，同时推进多项模型部署与POC合作，进入汇川及特斯拉供应链企业等头部工业自动化与机器人产业链。
戴盟商业化曲线
这张庞大的全球客户网络，成为戴盟Physical AI全栈能力以及从“交付触觉设备”到“生产模型燃料”，再到“交付模型能力”三级跃迁的有力印证。支撑这张成绩单的，则是戴盟正在加速复制的标准化商业落地能力，以及持续自我进化的物理智能迭代飞轮。
感知产生规模效应，数据形成网络效应，智能打开价值上限。触觉由此成为一场入口、数据、智能与标准相互放大的平台级复利竞赛。