机器人的“触感”，撑起了一家准上市公司

具身智能需要多少感知能力？

文｜罗镇昊

编｜刘俊宏

人形机器人还没爆发，做传感器的已经抢着上市了。

9月20日，帕西尼人工智能科技（北京）股份有限公司在北京证监局完成IPO辅导备案登记，正式启动A股上市辅导。第二天，同样押注机器人触觉感知的他山科技，完成股改，正式冲刺IPO。

两家公司在同一时段准备上市，足以证明触觉感知正从具身智能产业链中的一个细分环节，变成独立的商业赛道。

具身智能对触觉的需求是真实的吗？是，也不是。

在今年的WRC（世界机器人大会）上，光锥智能观察到，无论是采集手套还是灵巧手，几乎都增加了触觉这一模态。但触觉到底能做什么，面对一台没进行任何操作演示的人形机器人，光锥智能问为什么要装上带触觉的灵巧手时，工作人员直接回答：“领导让的。”

不论触觉有什么用，数据采集设备的边界已经开始扩展。

过去，采集人类操作或机器人动作数据，通常只有视觉画面、关节位置和运动轨迹。如今，压力、摩擦、滑移以及接触状态，也开始成为数据采集的重要维度。

以多维触觉传感器起家的帕西尼，也正在沿着这个路线展开。帕西尼成立五年来，累计融资超40亿元，2026年3月，公司完成超10亿元B轮融资，投后估值破100亿元。这个估值在整个机器人赛道并不算高，但在触觉感知领域，已经是最高的企业之一。

但热度和市场空间之间，仍存在落差。

据中商产业研发院数据，2025年全球机器人触觉传感器市场规模约为2.9亿美元，预计2026年达到3.3亿美元。这意味着，这家估值超百亿的公司，此刻正站在一个全球不到3亿美元的市场上。

触觉的产业价值已经得到认同，但技术路线却远未收敛。

对于具身智能公司来说，触觉首先是一种需要引入训练流程的模态。眼下，各类传感器输出的数据格式、物理维度和稳定性差异明显，算法团队仍然需要花费大量精力处理数据对齐。模型研发也在尝试借助大规模人类视频恢复接触信息，以降低对真实触觉采集的依赖。

换句话说，机器人可能需要触觉，但究竟需要多少真实触觉数据，需要什么样的传感器，又有多少任务必须依赖高精度触觉硬件，目前仍没有明确答案。

帕西尼从传感器一路做到灵巧手、本体、大模型，不惜烧钱自建数据工厂，将未来All in在触觉上，但市场究竟有多大？真实需求能否支撑一家百亿估值的公司继续走下去？

一切仍是未知。

怎么让机器人“感知”这个世界？

正如人需要皮肤触觉来感受世界的软硬和温度，机器人也需要“感知”。

于是，帕西尼最初的起点就是传感器。

机器人通过传感器获取真实的物理反馈，再将这些信息用于模型训练和动作控制。传感器能采集什么、信号是否稳定、数据能否被模型有效利用，决定了触觉能否真正发挥作用。

在触觉方面，帕西尼的核心技术路线叫做“霍尔阵列”。简单来说，就是通过磁场变化感知外力。当物体挤压传感器表面，内部磁性材料发生形变，磁场分布随之改变，霍尔感知单元捕捉这些变化，再通过算法还原接触位置与受力信息。

这条路线的特点是能够感知多维力，包括沿三个空间轴作用的力，以及绕三个轴产生的力矩。相比单一方向压力的方案，多维触觉能够提供更丰富的接触信息，帮机器人判断物体是否滑动、受力方向是否改变，并及时调整动作。

比如帕西尼的代表性产品PX-6AX-GEN3，能够输出六维力、力矩及材质、温度等多种触觉信息，最小可识别力为0.01N，最大输出频率为1000Hz。其优势就在于多维感知和较快的响应能力。

帕西尼在行业最出圈的动作，是把传感器的价格打下来了。

根据帕西尼联合创始人聂相如接受媒体采访时披露的价格变化，同类触觉传感器的价格在五六年前曾达到10万元一片，2023年降至约1万元，2024年进一步降至3000元，2025年初降至1200元。而在2025年8月，帕西尼推出的新一代产品，直接199元起。直接降到了此前产品的近十分之一的价格。

帕西尼创始人许晋诚曾用“零元市场”形容触觉传感器早期的商业处境。触觉虽有潜在价值，却长期缺少成熟的产品体系和广泛的采购需求。

降价能够降低机器人公司和开发者的尝试成本，让更多产品愿意集成触觉，再通过应用验证推动市场扩大。但这套打法也有风险：芯片设计、封装、标定和测试都需要持续投入，低价不意味着成本能够同比例下降。如果市场渗透速度不够快，出货增长未必能带来理想利润。

更关键的是，传感器能卖出去，不代表客户就能用好。

触觉系统还涉及电路设计、数据读取、标定、控制策略和软硬件适配。为了降低客户的验证门槛，帕西尼选择自己做硬件，比如单只搭载1140颗触觉单元的灵巧手，带有全身力学和触觉感知的人形机器人，亲自验证触觉在抓取和操作中的实际效果。

通过灵巧手和本体，公司可以直接检验传感器在真实任务中的表现，再根据受力反馈、信号稳定性和控制效果迭代产品。这既能减少客户的试错成本，也让技术改进有了明确的应用目标。

但其中一项核心挑战，是让视觉、触觉和关节运动数据实现实时同步。

机器人抓取物体时，需要知道自己看到了什么、手指何时接触物体、接触后产生了多大力，以及关节做出了什么动作。如果不同信号的时间戳无法对齐，模型就很难准确还原动作与受力之间的关系；如果触觉反馈传递得太慢，机器人也可能错过调整动作的时机。

围绕这一问题，帕西尼继续布局数据工厂和OmniVTLA模型，试图打通从传感器采集、数据对齐到模型训练的链条。全栈自研的意义，在于公司能够在同一套体系内验证硬件、数据和算法，减少跨供应商适配带来的成本。

至此，帕西尼也更新了自己的定位，从单个传感器供应商，扩展到整个具身智能的“感知基座”，并围绕“感知”建立起一整套触觉生态。它试图通过硬件产生触觉数据，再以数据训练模型，最后把模型放回机器人上验证，形成不断迭代的闭环。

总体来看，帕西尼的产品布局有明确的产业逻辑：用多维触觉提升感知能力，用低价降低采用门槛，再通过灵巧手和本体解决客户的集成与验证问题。

它的价值在于，把传感器能力转化成了可测试和迭代的系统方案。

帕西尼已经回答了触觉怎么做、怎么集成的部分问题。但接下来更关键的问题是：触觉究竟能给具身智能模型带来多大的能力提升？行业需要多少真实触觉数据，又有多少需求最终会转化为传感器采购？

这些问题，决定着帕西尼的技术优势能否兑现为长期商业价值。

触觉还在早期，技术路线远未收敛

触觉正在成为具身智能行业的新共识。

从技术侧看，随着机器人从行走、导航等相对基础的任务，走向精细抓取、柔性操作和复杂环境作业，单靠视觉越来越难以覆盖所有需求。

机器人能够看见一个杯子，却未必能准确判断自己用了多大力；能够识别零件的位置，也未必能在插接过程中及时感知接触和滑动。而触觉提供了直接的物理反馈，有助于机器人修正动作，提高精细操作的成功率。

今年WRC上，灵巧手和机器人本体厂商不断增加触觉配置，数据采集也开始重视接触状态、受力变化等信息。资本侧同样在加速下注。帕西尼累计融资超过40亿元，估值突破百亿元；他山科技也在推进股改，向资本市场迈进。

无论是从产品迭代还是资本动作看，触觉都已经成为具身智能产业链中不容忽视的一环。

但行业的共识主要停留在“触觉有用”。但具体用处有多大，应该怎么做，至今仍然存在明显分歧。目前主流的触觉传感路线包括电容式、压阻式、霍尔磁式和视触觉，各自对应不同的技术取舍。

电容式通过测量电容变化感知外力，容易实现阵列化，功耗较低，适合柔性表面和大面积感知。他山科技是这一方向的代表玩家，依靠较成熟的工艺和多场景布局推动产品出货。但当传感器面积扩大、结构发生弯折时，寄生电容、通道串扰和基线漂移等问题仍然需要解决。

压阻式通过测量材料受压后的电阻变化判断接触，结构简单、成本较低，适合价格敏感的应用。不过，温漂、迟滞和材料疲劳可能影响长期工作的稳定性。对于需要连续采集真实操作数据的场景，传感器反复测量是否能够输出一致的结果，直接影响数据质量。

霍尔磁式方案利用磁场变化反推受力，能直接测量多维力、动态响应快、机械耐用性好，适合精细抓取和多方向受力感知，帕西尼是这一路线的代表。短板是结构复杂、成本偏高，且要处理磁场干扰问题，机器人抓握磁性物体或身处强磁场环境时，测量精度会打折扣。

视触觉则通过摄像头观察弹性材料的形变，再借助算法还原接触信息。它在空间分辨率和接触细节方面具有优势，但光学组件、材料形变、装配差异和温升都会影响输出结果，系统成本与量产一致性也构成挑战。

几条路线各有长处，也都存在难以回避的问题。目前行业还没有形成公认的终局方案。

更深层的难题，在于硬件输出与算法需求之间仍存在距离。不同传感器的数据格式、采样频率和标注方式各不相同，算法团队需要花费额外成本进行适配。另外，光视触觉数据的标注格式就有二十多种，缺少统一的评价与标注体系。

对于模型训练而言，传感器真正难以替代的价值，在于持续输出稳定、可信、可复用的信号。

同一物体被两只传感器测量，即使读数存在稳定偏差，算法仍有机会通过标定进行补偿；但如果同一只传感器每次测量的结果都不一样，模型就可能把硬件误差当成物理规律，最终学到不可靠的操作策略。

帕西尼想做的，在于将多维触觉感知、量产降本和系统级验证结合起来。霍尔磁式路线提供了差异化的技术切入点，低价策略有助于降低客户尝试成本，而灵巧手、本体和数据体系则让公司能够验证传感器的实际使用效果。

这种从器件延伸到应用的布局，有机会积累单纯销售传感器难以获得的工程经验。但技术上存在长期价值，与商业上能够长期成立，是两回事。

机器人究竟会采购多少触觉传感器，模型训练又需要多少真实触觉数据？

当资本已经按照未来市场定价，眼前的出货和收入能否支撑这段漫长的等待，是帕西尼必须面对的考验。

出货在增长，百亿估值仍待商业验证

从公开信息看，帕西尼已经有出货、有应用，也有相当亮眼的市场份额数据。

据聂相如在2026年3月接受《21世纪经济报道》专访时透露，帕西尼多维触觉传感器“出货量全球第一，市场占有率80%”。另据《科技日报》2026年7月报道，公司2025年订单金额超过5亿元。

帕西尼已经走过了从技术研发到产品销售的第一阶段。但如果进一步追问它的市场地位究竟有多稳固，目前公开信息还不足以给出有说服力的答案。

首先，细分赛道的第一，并不能直接说明商业模式已经成立。

帕西尼宣称拥有80%的市场占有率，但外界仍难以确认这一数据对应的市场范围、统计口径和实际出货总量。全球机器人触觉传感器市场仍处于早期，不同技术路线的产品规格和应用范围差异明显。如果市场本身尚未充分放量，即使占据较高份额，也未必意味着企业已经建立起足够大的收入规模。

其次，有客户、有应用，也不等于已经形成充分竞争下的市场优势。

帕西尼的客户名单中，既有机器人和灵巧手企业，也有比亚迪、京东等产业巨头。这些客户为产品提供了真实的应用场景，也帮助公司完成早期市场验证。但值得注意的是，比亚迪、京东等企业在与帕西尼建立业务合作后，又成为其股东。

对于硬科技公司来说，产业资本通过投资支持供应链伙伴，是常见的合作方式。

问题在于，当客户与股东身份重叠时，外界更需要了解这些订单的实际来源、采购规模和后续复购情况。产业客户的认可能够证明产品具备应用价值，却还不足以证明公司已经在完全市场化的竞争中建立了稳定优势。

目前，我们能够相对明确地有两件事。

第一，帕西尼的订单正在增长。公司方面曾透露，2025年订单量较往年增长约八倍，相关媒体也披露其全年订单金额超过5亿元。这说明市场对触觉的关注正在转化为一定的采购需求。

第二，行业整体看好触觉的长期价值。机器人正在从基础运动走向精细操作，触觉有望成为提升抓取和接触控制能力的重要手段。无论是机器人本体、灵巧手，还是具身智能数据采集，产业链都在增加对触觉的投入。帕西尼的全栈布局，正是在押注这一趋势。

除此之外，仍有不少关键问题处于迷雾之中。

帕西尼究竟卖出了多少传感器，销售额中有多少来自核心硬件，低价策略对毛利率造成了多大影响，产业客户是否持续复购，以及数据和模型业务能否形成独立收入，目前都缺乏足够完整的公开信息。

订单增长能够说明需求正在出现，却无法直接回答公司是否已经找到可持续的盈利模式。

更重要的是，触觉需求本身也存在不确定性。如果未来具身智能模型主要依靠大规模人类视频学习通用操作能力，再使用少量真实触觉数据进行校准，那么真实触觉数据的需求结构可能发生变化。如果机器人规模化落地速度低于预期，传感器出货增长也可能受到影响。

帕西尼现在投入建设的数据工厂、模型和配套硬件，能否转化为长期收入，取决于这些业务是否真正获得持续的市场需求。

因此，帕西尼的长期价值仍有待验证。

它拥有技术积累、产业客户和全栈布局，也通过降价降低了触觉的使用门槛。但从技术优势到商业壁垒，中间还隔着量产稳定性、客户复购、盈利能力和行业放量等多个环节。全栈体系可以提供更多增长可能，也会带来更高的研发和经营成本。

最终，外界需要看到的是收入结构、利润表现和市场化客户需求，而不仅仅是融资、订单与产品发布。

帕西尼已经用低价和全栈布局抢占触觉赛道的位置。接下来，它需要证明的不仅是触觉有用，也不仅是自己的传感器能够卖出去，更是这门生意能够持续创造收入和利润。

百亿估值押注的是触觉的长期价值，而市场最终要检验的，是帕西尼能否把这个长期价值变成一门经得起时间考验的生意。