4月24日-26日，由深圳市機器人協(xié)會主辦的首屆機器人全產(chǎn)業(yè)鏈接會（FAIR plus 2025）在深圳舉行。戴盟機器人攜全球首款多維高分辨率高頻率視觸覺傳感器DM-Tac W、多維觸覺感知五指靈巧手DM-Hand1、便攜穿戴式遙操作數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)DM-EXton閃耀亮相，多款新品集中展示讓觀眾“大飽眼福”，戴盟成為全場最受矚目的參展商之一。同期，戴盟機器人創(chuàng)始人兼CEO段江嘩受邀參加2025火星具身智能創(chuàng)始人大會圓桌會談，向行業(yè)分享其在具身智能領(lǐng)域的真知灼見。
本次活動是深圳市內(nèi)舉辦的規(guī)模最大、品類最多的機器人產(chǎn)業(yè)展，集聚上游零部件、人形整機等超過200個核心廠家，吸引專業(yè)觀眾達(dá)35,000人次，旨在夯實和增強深圳機器人產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，加強深圳機器人產(chǎn)業(yè)鏈與國內(nèi)外對接，促進(jìn)上下游交流合作。
沉浸式交互裝置
多方位展現(xiàn)戴盟核心產(chǎn)品力
戴盟的核心產(chǎn)品——全球首款多維高分辨率高頻率視觸覺傳感器DM-Tac W一經(jīng)亮相，立刻得到與會科研人員、采購商及投資人的高度關(guān)注和肯定。DM-Tac W每平方厘米覆蓋4萬個感知單元，遠(yuǎn)超于人手每平方厘米240個感知單元，是當(dāng)前最密集的陣列式觸覺傳感器的數(shù)百倍。基于超高密度的感知陣列，DM-Tac W賦予夾爪等執(zhí)行末端類人觸覺能力，助力其在復(fù)雜場景下的精準(zhǔn)操控與自適應(yīng)交互。
在展會現(xiàn)場，戴盟通過一系列交互裝置，邀請參會觀眾更好地體驗DM-Tac W的性能。當(dāng)不同物體如人的手指、六角螺母等接觸傳感器表面時，DM-Tac W可以精準(zhǔn)感知接觸物體的形貌、滑移、軟硬、切向力、按壓力等多種模態(tài)；當(dāng)觀眾使用毛刷輕柔地“掃”過傳感器，DM-Tac W也能即時感知并響應(yīng)，被現(xiàn)場的觀眾和媒體戲稱為“怕癢的機器人”。
此外，戴盟還準(zhǔn)備了“憤怒的小鳥”傳感小游戲。觀眾通過按壓DM-Tac W，改變不同位置的正壓力和切向力，精準(zhǔn)操控小鳥的運動軌跡，從而順利通關(guān)。小游戲極具趣味性，同時直觀地展示了DM-Tac W高分辨率、高頻率、多模態(tài)等技術(shù)優(yōu)勢，獲得觀眾一致好評。
戴盟多維觸覺感知五指靈巧手DM-Hand1也收獲了廣泛關(guān)注。戴盟突破性地將毫米級傳感器部署在靈巧手指尖，極大地降低了手指厚度，提高了機器人的靈活性和適應(yīng)性。同時，DM-Hand1可敏銳地識別軟硬度、質(zhì)感等多種物體屬性及接觸力分布、接觸事件等交互屬性，賦能機器人完成自適應(yīng)抓握力控制、易碎易損件柔順操控、精密零部件裝配等高難度任務(wù)。
戴盟推出的新一代便攜穿戴式遙操作數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)DM-EXton，專為機器人遠(yuǎn)程操控、數(shù)據(jù)采集及學(xué)習(xí)訓(xùn)練而設(shè)計，在場也吸引大量到場觀眾駐足。觀眾可以親身穿戴僅2.5kg的舒適輕量化設(shè)計的DM-EXton，并通過無線連接，無卡頓地操控仿真界面的指揮家機器人，展現(xiàn)了DM-EXton的多自由度、高精度關(guān)節(jié)角反饋、超高采樣頻率等多個核心優(yōu)勢。
逐鹿具身，誰先落地？
段江嘩博士圓桌分享行業(yè)洞見
展會期間，三場高端話題主論壇貫穿其中，主題覆蓋學(xué)術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)落地與全球化布局，全方位展現(xiàn)具身智能領(lǐng)域的最新動態(tài)。其中，段江嘩博士受邀出席由火星加速器和FAIR plus共同主辦的2025火星具身智能創(chuàng)始人大會，并參與主題為“諸神之戰(zhàn)：各路玩家逐鹿具身，誰先落地？”的企業(yè)家圓桌對談。圍繞具身智能領(lǐng)域的落地場景、當(dāng)前限制、未來展望等話題，段江嘩博士分享了高質(zhì)量回答：
主持人：您認(rèn)為什么樣的場景真的能讓機器人把這個賬算得明白？
段江嘩博士：我們團隊認(rèn)為，應(yīng)該關(guān)注人形整機帶給用戶、客戶帶來的體驗。對于場景，無論是To C還是To B，都需要不斷去探尋潛在的客戶，而在這個過程中很可能要面臨試錯。現(xiàn)階段，無論是穩(wěn)定性、聰明程度，還是完成任務(wù)的種類，人形整機暫時都沒達(dá)到人類預(yù)期，還需要比較長的時間去發(fā)展。關(guān)于“算不算得過賬”的問題，如果是讓機器人做一些當(dāng)前人類不適合做或者是有風(fēng)險的工作，是非常有意義的，而且一旦起量，這筆賬是能算明白的。
主持人：現(xiàn)在機器人發(fā)展的卡點是傳感器精度的問題還是數(shù)據(jù)的問題？
段江嘩博士：機器人能向前發(fā)展的前提是有大量的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，所以我認(rèn)為當(dāng)前卡點是數(shù)據(jù)的問題。現(xiàn)階段的VLA模型，把視覺數(shù)據(jù)、人類動作數(shù)據(jù)給采集起來了，恰恰忽略了一些真正實現(xiàn)人類操作所需要的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，比如說觸覺、力覺的數(shù)據(jù)。所以如果光采集視覺、動作數(shù)據(jù)，而不把觸覺、力覺這一類的高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集起來，最后會發(fā)現(xiàn)機器人所有操作都只能達(dá)到80-90%，永遠(yuǎn)無法突破99%，離真正落地還是很遠(yuǎn)。
再來討論精度。就拿我們?nèi)粘２僮髋e例，比如說五個人都拿同樣一瓶水，我們每個人都會認(rèn)為這瓶水的重量是不一樣的。我覺得可能是5N，而他認(rèn)為是6N、7N或 10N，人類的感官信息偏差很大。但是為什么人類在不精準(zhǔn)的感官信息的作用下，還能夠去實現(xiàn)如此靈巧和通用泛化的操作？核心在于人類是利用了非常全面的、多維的感官信息。我們拿一瓶水關(guān)注的不是抓這瓶水的正壓力的大小，更多關(guān)注的是它有沒有滑動，（也就是說）我利用的是滑動的信息，以及抓取的時候有沒有接觸的力的信息來綜合判斷。所以對于人類操作過程中的傳感信息，需要的是更全面的信息，而不僅僅是精度的問題。
主持人：您認(rèn)為Locomotion更重要還是Manipulation更重要？
段江嘩博士：戴盟從創(chuàng)業(yè)之前，整個創(chuàng)始團隊一直都聚焦在Manipulation，所以我毫無疑問地認(rèn)為Manipulation更重要。現(xiàn)在（4月中旬）我們推出了可以說是全球最強的視觸覺傳感器，本質(zhì)上是我們做Manipulation做到一定程度了以后，反過來做的這個視觸覺傳感器。我們是以Manipulation的角度去發(fā)掘，機器人還需要什么樣的感知能力才能突破操作瓶頸，我們發(fā)現(xiàn)了觸覺在靈巧操作中起著非常大的作用，所以獨立打造出了我們?nèi)蚴卓疃嗑S高分辨率高頻率視觸覺傳感器DM-Tac W。
在工廠場景，很多工人都是坐著工作的，（工廠）也有非常平整的地面，對比之下，Manipulation比Locomotion要復(fù)雜得多。如果（機器人）能有非常靈巧的雙手和精細(xì)操作的能力，將會有非常大的商用價值；因為當(dāng)它有了很好的操作能力，我們就不會再去質(zhì)疑人形機器人有沒有用，它是肯定有用的。
展望未來，戴盟將與機器人產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴深度協(xié)同，共同推動機器人與具身智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量、高速發(fā)展；堅持以觸覺感知與靈巧操作為核心的領(lǐng)先技術(shù)，推動具身智能在工業(yè)、智慧物流、智能制造、實驗室自動化等多場景應(yīng)用發(fā)展，為行業(yè)不斷注入新動力。
關(guān)于戴盟
戴盟（深圳）機器人科技有限公司致力于研發(fā)高分辨率多模態(tài)觸覺感知、觸覺靈巧手軟硬件產(chǎn)品，并通過深度融合通用人工智能和機器人技術(shù)，研發(fā)含視覺、觸覺和語言的操作模型（VTLA），為具身智能、智慧物流、智能制造、實驗室自動化等末端抓取領(lǐng)域提供創(chuàng)新性解決方案 。
「戴盟機器人」孵化于香港科技大學(xué)科研團隊，在視觸覺傳感器、多指靈巧手設(shè)計與制造、類人行為學(xué)習(xí)與泛化、含視覺觸覺的感知操作大模型等前沿領(lǐng)域深耕多年。團隊擁有國際一流的科研成果與技術(shù)積累，及全球推廣到年營收數(shù)十億的量產(chǎn)經(jīng)驗。
戴盟機器人聚焦于觸覺感知與靈巧操作上的顛覆式創(chuàng)新，推動機器人「具身技能」與具身智能在現(xiàn)實世界中的廣泛應(yīng)用，從而改善人類工作環(huán)境，提高生活質(zhì)量，使智能機器人真正展現(xiàn)出革命性的實用價值。
【免責(zé)聲明】【廣告】本文僅代表作者本人觀點，與和訊網(wǎng)無關(guān)。和訊網(wǎng)站對文中陳述、觀點判斷保持中立，不對所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考，并請自行承擔(dān)全部責(zé)任。郵箱：news_center@staff.hexun.com
最新評論