蚂蚁领投戴盟数亿融资 全球首个触觉锚定模型Daimon-TWM发布

8月11日，戴盟机器人正式宣布完成数亿元战略轮融资，由蚂蚁集团领投，原有股东超额跟投加注。回顾蚂蚁集团在具身智能赛道的投资布局，可以看到其此前已经密集投资了多家行业独角兽企业，包括即将上市的宇树科技，以及星海图、灵心巧手、苏度科技、舞肌科技等，形成了覆盖机器人本体、具身大脑与核心零部件的完整头部布局。而此次蚂蚁领投戴盟，不仅是其在该赛道的又一重磅动作，更是首次将投资触角延伸至触觉感知层。

戴盟作为具身触觉赛道的代表性企业，融资节奏十分迅猛。就在两个月前，该公司刚刚完成亿元级A轮融资，背后的资本阵容同样豪华，加上本轮的蚂蚁集团，投资方已经涵盖了招商局创投、联想创投、汇川产投、中国移动、中国电信等一众头部产业资本。

戴盟的快速融资并非个例，在巨头纷纷入场的背后，行业资本正在集体从具身本体赛道转向触觉感知层，单轮亿元级融资事件频发，资本卡位战已经进入按周加码的高频节奏。那么，资本为何集体涌向触觉赛道？头部产业资本又为何密集押注戴盟？

答案指向AGI领域最难突破的一关。人工智能领域存在著名的“莫拉维克悖论”，即机器虽然擅长完成数学计算、代码编写等复杂逻辑推理任务，却难以复现人类近乎本能的感知与操作能力。被称为“全球机器人灵巧操作之父”的Matthew T. Mason进一步指明了突破方向，他在卡内基梅隆大学官方研究主页中曾写道：“The dexterity of a hand is mostly about the brain, not the hand”，翻译过来即是，机器人手部的灵巧性核心在于“脑”，而非手本身。

如今的机器人拥有越来越多的关节和自由度，但更复杂的手部硬件并不等同于更出色的灵巧操作能力。比“手”本身更重要的，是一个能够理解物理规则、支持交互操作、驱动手部完成动作的“智能大脑”。要让这个“脑”真正驾驭机械双手，视觉系统只能提供物体的外观与空间位置信息，而触觉则可以直接反馈接触状态、抓取是否稳固、是否存在滑动、受力是否异常等关键细节。

行业研究已经证实，触觉数据能够显著提升机器人接触类任务的成功率与数据效率，能够走出比纯视觉路线更加陡峭的规模化增长曲线。将触觉输入转化为真正的触觉智能，已经成为具身智能落地的决定性因素。

“AI教母”李飞飞等顶尖学者近期发表的T-Rex研究进一步表明，触觉是一条独立的高频物理感知通道；简单将触觉信号拼接到现有多模态大模型架构中并不必然带来性能增益，错误的融合方式甚至可能损害模型原有的能力。因此T-Rex通过独立的高频触觉通路，让机器人能够在接触状态变化后快速调整动作策略。

相比李飞飞团队的T-Rex研究，戴盟将触觉技术从“事后反馈”推进到了“事前推演”阶段，将物理认知、推演决策与瞬时操控三者统一起来，打造出了全球首个驱动机器人灵巧操作的“物理交互脑”。

一款真正能够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完整落地体系。而戴盟已经同时打通了这三项高壁垒能力，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。

这支团队的技术脉络可以追溯至全球机器人研究的发源地——卡内基梅隆大学。1979年，图灵奖得主、人工智能先驱Raj Reddy在这里建立了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了全球机器人产业的半壁江山，从波士顿动力、Google DeepMind、Physical Intelligence、NVIDIA、Amazon Robotics等行业巨头，到各大企业的触觉与操作实验室，如今活跃在具身智能舞台中心的创业者与研究员大多出自这条学术脉络。

在师承Mason的学者中，出现了一位中国身影——王煜，他是Mason教授的首位毕业博士。作为CMU正统学术脉络的传承人，王煜后来将整套灵巧操作学术体系带回中国，成为国内触觉创业赛道的引路人。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，他带领港科大研究团队开始攻克高分辨率视触觉感知技术。经过长期攻关，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启动规模化运营。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：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、胡润U35青年创业先锋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的核心弟子，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、模型研发与产品工程，这支团队用了十年时间，将一个关于机器人灵巧性的科学命题，转化为一套规模化运转的商业系统。

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）。该模型以原生触觉贯穿理解、推理、预测和验证全流程，构建起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”的新阶段。

Daimon-TWM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，展现出了在复杂场景下的操作稳定能力与泛化能力，并呈现出持续规模化增长的趋势与跨场景、跨机器人本体的应用潜能。

以收拾碎玻璃的任务为例，透明反光和不规则边缘会让视觉系统难以稳定识别玻璃边缘；而玻璃本身易滑易碎，抓取力度太轻容易滑落，夹持力度和搬运姿态稍有偏差还可能导致二次破碎；同时玻璃碎片紧贴桌布，直接提拉还可能将桌布一并带起。戴盟的“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潜在后果；当模型判断直接拿起玻璃可能连带桌布时，会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采用三层架构协同互作，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系统：

• 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准确认知判断。
• 推演决策模块：基于世界模型的动态预测中枢，负责前瞻性预判接触状态的演化趋势及潜在失败风险，根据推演结果生成最优动作策略。
• 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的高频率实现毫秒级的小幅修正。

Daimon-TWM的参数规模达到10B级，可在NVIDIA RTX 5090平台实现实时推理，具备跨机器人本体、跨机械臂部署的潜能。该模型引入了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，构建统一的触觉隐空间，用于触觉理解与预测。

Daimon-TWM以触觉贯通模型全阶段，赋予了模型在物理理解、预测规划与操作泛化能力上的显著优势：在物理认知评测中该模型取得全面领先，在接触密集型操作任务中展现出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，有扰动条件下提升幅度更是达到十倍。

在这场由“物理交互脑”引领的激烈赛道角逐中，戴盟不仅构建了智能层面的先发优势，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”的完整闭环，推动物理智能领域迎来“寒武纪大爆发”。

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，构建起覆盖“仿真数据—无本体数据—遥操作数据”的完整数据金字塔。目前该数据集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，在国内开源社区获得近500万下载量，稳居具身数据集下载量榜首。

在数据采集环节，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”。该项目首期计划投放1000套设备，满产后预计每年可产生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模式，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的标准参考。

从感知、数据、评测到部署的全链路中，戴盟都获得了产业方与合作伙伴的大力支持：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，英伟达提供生态技术支持；在部署环节，汇川连接工业自动化与精密制造场景，招商局则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。

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，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。触觉赛道由此成为一场入口、数据、智能与标准相互放大的平台级复利竞赛。