作者｜黃楠

編輯｜袁斯來

硬氪獲悉，感知紀元科技有限公司（以下簡稱“感知紀元”）近日完成千萬級天使輪融資，本輪由松禾資本領銜投資。融資資金將主要用于中試產線搭建、核心產品迭代升級及團隊擴充，加速推進多模態智能觸覺電子皮膚從研發走向量產。

感知紀元成立于2025年12月，感知紀元定位于機器人觸覺基礎設施提供商，通過自研多模態電子皮膚、觸覺感知硬件及AI算法，為機器人提供完整的觸覺系統。

創始人兼CTO劉瑞遠為蘇州大學特聘教授，師從納米能源領域奠基人王中林院士及柔性電子先驅Takao Someya教授，長期從事柔性電子與智能傳感研究，構建了從多模態材料到器件的完整研發體系。

具身智能賽道正走到落地轉化的關鍵節點。各類實驗室演示不斷涌現，但想要機器人穩定落地工業、醫療等真實產業場景，適配復雜物理環境完成精細作業，觸覺感知能力的短板，已經成為難以繞開的核心阻礙。

機器人擁有視覺之后，下一個決定智能上限的，將是觸覺。目前，行業主流觸覺方案仍停留在單點式傳感器階段，依靠壓阻、電容或六維力器件完成基礎的力與位置檢測。這些器件僅能提供單一壓力數值，無法實現多維力感知、動靜態同步識別等關鍵能力，難以支撐擰瓶蓋、捏雞蛋等精細交互操作。同時，信號漂移、響應遲滯、通道串擾等硬件缺陷，也達不到實時閉環控制的可靠性要求。

“適配通用機器人的理想觸覺方案，應當具備大面積柔性覆蓋、多模態同步感知、環境自適應學習等接近人類皮膚的綜合特性。”劉瑞遠告訴硬氪。這也正是感知紀元所聚焦的研發方向。

感知紀元的核心產品是一款彈性多模態仿生電子皮膚，與傳統剛性傳感器不同，它采用高彈性仿生材料，可以貼合機器人手臂、手指乃至關節等復雜的曲面結構，單張電子皮膚可以覆蓋機器人全身，其拉伸延展性可以達到400%以上，器件已完成超過百萬次的可靠性測試。

其中，單張柔性電子皮膚可集成壓力、滑動、溫度、紋理、形變等多種信號的采集能力，在單個傳感器上實現毫秒級綜合觸覺感知，甚至可模擬人類皮膚通過顏色變化對外界刺激做出響應。

感知紀元彈性多模態仿生電子皮膚（圖源/企業）

劉瑞遠告訴硬氪，彈性多模態融合的核心難點之一，在于材料與工藝的一體化。“傳統方案大多依賴單一功能的傳感材料——測壓力的做壓力層，測溫濕度的做溫濕度層，但我們是從基材端入手，在器件制備過程中將導電油墨、壓電材料、變色材料等功能物質直接按需復合進彈性基體中，實現不同功能的傳感單元在同一張電子皮膚上的空間分區排布。”

相比之下，如果只是將多個獨立傳感器做物理堆疊，層與層之間會形成應力緩沖，力的傳導路徑被破壞，傳感器最終讀到的數據自然失真；不同傳感單元之間還會發生信號串擾，彼此影響輸出的準確性。

空間分區解決了“在哪里感知”的問題，而要讓每個分區都能感知得準，材料本身還必須具備“彈性”這一關鍵特性。感知紀元的全彈性設計模仿了人類皮膚的力學響應機制，皮膚被輕輕觸碰和受到針刺時，形變程度不同，反饋的信號強度也自然不同。彈性材料隨外力大小產生對應程度的形變，為力的精準測量提供了基礎。

全彈性設計（圖源/企業）

在AI能力層面，感知紀元還內置有遷移學習等算法，這些高質量的原始數據經由算法提煉出物體的基本物理特征參數。當機器人遇到從未接觸過的新物體時，只要該物體與已學知識具有相近的物理特征，遷移學習算法即可基于已有知識進行識別和判斷。由此形成的“硬件采集、數據提煉、模型遷移”閉環，讓機器人的觸覺系統不再停留于感知層面，而是真正具備了理解與決策能力。

商業化層面，感知紀元已同國內頭部人形機器人公司簽訂戰略合作協議，并獲得多家新能源汽車、護理機器人企業千萬級采購意向，建立中試線，產品在智能座艙觸感交互、醫療康復機器人等場景進入驗證階段。

以下為硬氪與感知紀元創始人兼CTO劉瑞遠的訪談節選（略經編輯）：

硬氪：行業主流觸覺產品多為單一感知模態，感知紀元選擇多模態一體化集成路線，落地過程中核心難點是什么？疊加多模態設計會抬升工藝與產品成本，客戶能接受嗎？

劉瑞遠：這兩個問題恰好是行業現階段最核心的兩大顧慮，我分開來講。

首先是關于多模態融合為什么難。市面上大多數做柔性傳感器的，用的是紡絲或者單層薄膜材料，它只能在單一維度上做功能，沒辦法把壓力、溫度、紋理這些不同的感知單元集成到同一塊材料上。但感知紀元做的是復合材料體系，把各功能層全都復合到一塊基底上，并在同一片皮膚上做空間分區，互不干擾，最后還是一整塊完整的材料。這個路線的門檻在于，如果你的底層材料不具備這種可復合性，后面所有工藝都做不了。

其次，我們做的全彈性結構，跟人的皮膚一樣。輕輕按一下和用力按下去，傳感器的形變程度不同，反饋的信號強度也不同，這個梯度響應是很自然的。但如果只是將三個現成的傳感器粘在一起，力的傳導路徑不連續，信號會失真，不同傳感單元之間還會互相串擾，測壓力的干擾到測溫度的，數據根本沒法用。因此，不是說把多個傳感器拼在一起就叫多模態，那只是物理堆疊，真正的難點在于從材料層就開始做模量梯度的一體化設計。

對于成本和客戶接受度的問題。坦白講，如果客戶只需要測一個點的壓力，那單模態就夠了，確實不需要多模態。但通用人形機器人不一樣，它面對的場景是開放的、多樣的——今天抓蘋果，明天端水杯，后天可能要扶老人，單靠壓力數據遠遠不夠，滑移、溫度、紋理這些信息都得有。這是剛需，不是錦上添花。客戶也清楚這一點，所以對于真正需要多模態能力的場景，解決的需求價值是大于增加的成本的。

而且我們源材料端、器件制備端已經全部實現了國產化，整體方案的成本都控制在比較低的范圍。

硬氪：具體到不同場景來看，據你們觀察，現階段企業對柔性電子皮膚的需求和痛點分別是什么？

劉瑞遠：從我們得到的反饋來看，不同場景提的要求可能完全不一樣。

以智能汽車座艙場景為例。傳感器嵌入座椅后，首要約束是不能影響座椅原有的通風、加熱等基礎功能。這意味著傳感器必須具備透氣性、耐高低溫能力，同時在反復形變條件下保持信號穩定性，座椅每天都在承受乘員起坐帶來的拉伸與恢復，如果傳感器自身形變即產生信號漂移，反饋數據便會失真。因此我們需要在滿足嚴苛的車規場景下開發拉伸不敏感的傳感器，即對拉伸形變不產生響應，僅對真實壓力輸出信號。

護理機器人場景則是另一套要求體系。穿戴式護理設備需要同時感知壓力和剪切力，控制氣囊系統實時動態調節與皮膚的貼合度，氣囊充氣過緊會造成人體不適甚至壓瘡，過松則喪失護理功能。傳感器在與人體皮膚接觸的動態界面上，必須保持靈敏、穩定的探測值，支撐控制系統及時反饋調節。

具身智能領域的要求更為復雜。與頭部機器人企業的溝通顯示，其核心痛點在于，當前大多數產品僅解決“感知”層面的問題，知道接觸發生、知道力的大小，但無法上升到“理解”層面。抓取一個物體時，機器人需要判斷其硬度、表面粗糙度、是否存在滑移趨勢，這些信息是單一壓力傳感器無法提供的。客戶真正需要的是一套能夠理解物理世界的觸覺系統，而非單純的信號采集器。

感知紀元的技術路線是構建基于“材料-器件-算法”的多模態基礎能力，再根據不同場景的特殊需求進行針對性適配。比如汽車座椅需要耐高溫、透氣，就調整復合材料的組份、孔隙結構；護理場景要抗剪切力，就優化敏感層的排布方式。

這些定制化能力，建立在團隊多年積累的復合材料研發經驗與器件設計基礎之上，都可以靈活調整。這恰恰也是我們的優勢所在。

相比機器人視覺已經形成成熟產業鏈，機器人觸覺仍處于早期階段，硬件標準、數據體系和算法框架尚未建立。我認為，未來機器人觸覺的發展路徑，很可能會類似自動駕駛的發展：先建立高質量傳感硬件，再形成標準化數據集，最終構建具備泛化能力的觸覺基礎模型。感知紀元希望成為這一產業鏈中的底層基礎設施提供者。