具身智能投资转向机器人皮肤，矩侨工业获蚂蚁亿元A轮，织物电子皮肤成新焦点

2026年第四季度，具身智能赛道的融资热度明显回落。据IT桔子统计，10月该领域共发生33起融资，总额101.05亿元，较9月的60起、110.28亿元显著下滑。然而，在本体制造与大模型投资趋冷的同时，一个细分方向却逆势升温：机器人电子皮肤与触觉传感技术正吸引资本密集进场。

10月29日，山东柔性织物触觉传感企业矩侨工业宣布完成亿元级A轮融资，由蚂蚁集团领投，零以创投、威海港融及青岛和信跟投。这是蚂蚁在触觉赛道的第二次出手——两个月前，它刚领投了视触觉方案代表企业戴盟机器人。两笔投资看似分散，实则指向同一逻辑：具身智能的下一阶段竞争，已从“大脑”转向“感官”，尤其是触觉这一长期被忽视的物理感知维度。

触觉为何成为新隘口？

视觉与语言数据可依托互联网海量语料训练，但触觉数据几乎无法合成。切向力、材质纹理、滑动趋势等物理量，仿真引擎难以高保真复现，必须依赖真实操作逐帧采集。行业数据显示，触觉数据价格约为视觉数据的两倍：视频类数据每小时数百元，而触觉数据普遍达大几百元。这种稀缺性直接反映在投融资上——2026年前七个月，国内人形机器人传感器领域发生近20起融资，合计超31亿元；仅7月单月就吸金约15.6亿元。

这意味着，谁能提供高效、低成本、可规模化的触觉数据采集入口，谁就掌握了当前具身智能发展的“数据隘口”。而电子皮肤，正是这一入口的核心载体。

三条技术路线并行，织物方案异军突起

目前触觉传感主要有三大技术路径：

其一为霍尔磁传感方案（如帕西尼），适用于指尖灵巧手，强调高精度多维力检测；

其二为视触觉融合方案（如戴盟机器人），通过摄像头+压感阵列实现每平方厘米数万个感知点，输出图像化触觉信号，天然适配端到端神经网络；

其三即矩侨工业代表的织物路线——将导电纤维与压阻材料集成至纱线层级，通过编织形成柔性传感网络。外力作用时，纤维内导电通路变形，系统读取信号并转换为触觉数据。

三条路线并非替代关系，而是按应用场景分层互补：指尖操作需高分辨率与快速响应，视触觉与磁传感更具优势；而躯干、机械臂、足底等大面积曲面，则更需要可弯折、透气、低成本且易部署的覆盖方案——这正是织物路线的强项。

矩侨工业的技术路径颇具“反常识”色彩。传统压阻薄膜采用基底-感压层-导电层逐层堆叠结构，而该公司选择以尼龙为纤维内芯，将压阻材料与电极分别制成独立功能纤维，再织成传感布料。该方案使电子皮肤具备裁剪性、可折叠性与快速改版能力，真正迈向规模化量产。

2025年5月，公司披露卷对卷产线年产能达20万片，良率95%；7月威海临港区报道订单排至10月，投产首年产值近千万元；9月第1000套人形机器人织物电子皮肤下线。公司称产品上市不足半年，已有近百家海内外客户下单或复购，包括宇树科技、松延动力、零次方等。

织物路线的边界与延伸

尽管进展迅速，织物方案仍有明确局限：单点精度不及视触觉方案，难以满足灵巧手对微米级力反馈的需求。因此，矩侨工业当前主攻躯干、足底、机械臂等大面积覆盖场景，并同步推进“触觉皮肤2.0”迭代——通过优化织造结构与结合模型训练，增强对受力方向、滑动趋势及切向力的感知能力。

值得注意的是，公司业务高度依赖头部客户宇树科技。据公开信息，宇树2025年收入达16.99亿元，人形机器人占比超一半；乐聚智能、云深处等厂商亦加速放量，推动灵巧手与本体配套需求激增。在此背景下，电子皮肤作为关键感知层，正从“可选配置”变为“必要组件”。

与此同时，具身智能的应用场景也在下沉。除全尺寸人形机器人外，桌面机器人正成为新支线：体型小、成本低、环境可控，适合快速验证AI与物理交互能力。启元机器人10月底完成第5000台下线，主打家庭与个人场景；腾讯生态大会亦出现多款小型具身设备。这类产品虽不依赖高精度触觉，但对基础压力感知、防跌落反馈等仍有需求，为中低端电子皮肤提供了增量市场。

资本逻辑：不赌赢家，而卡节点

蚂蚁两次出手，恰恰反映了当前投资策略的转变：不再押注单一技术终局胜出，而是围绕“数据采集入口”进行卡位布局。戴盟代表高精度触觉入口，矩侨代表大面积覆盖入口——二者共同构成触觉数据供给的双通道。

这种分化也预示行业将走向混合架构：未来人形机器人很可能在指尖采用视触觉模组，在手掌与前臂部署磁传感，在躯干与足底覆盖织物电子皮肤。正如一位行业人士所言：“没有‘最好’的电子皮肤，只有‘最合适’的部位方案。”

技术成熟度方面，矩侨工业已实现从实验室到产线的跨越，但商业化深度仍待检验。其核心挑战在于：如何脱离头部客户依赖，构建面向多品类机器人的通用型产品矩阵；以及在精度提升与成本控制之间找到可持续平衡点。

随着工信部预计2026年我国人形机器人产量突破10万台, 具身智能正从科研演示迈向真实作业场景——电力巡检、应急消防、仓储物流等领域已开始批量部署。在这些任务中，机器人需频繁接触物体、判断材质、感知滑移，触觉能力不再是“锦上添花”，而是决定任务成败的关键变量。

电子皮肤的产业化进程，或将比预期更快落地。当机器人真正学会“触摸”，它离理解物理世界，也就更近了一步。