在机器人技术不断突破的当下，一场关于“手”的变革正在悄然发生。曾经，机器人的后空翻、舞蹈、武术表演等技能令人惊叹，但如今，在“2026世界人工智能大会”（WAIC）上，这些“绝技”逐渐被更具实用性的技能所取代，机器人开始走进家务、服务、产线等实际场景，而灵巧手成为了众多整机厂商竞相角逐的新焦点。
纬钛机器人CEO李瑞在接受采访时分享了一个有趣的故事：瑞典科学家曾做过实验，当人的手指尖打入局部麻醉剂后，即便手能动，划火柴这样简单的动作也变得困难重重。在他看来，如今的机器人正面临同样的困境——没有“触觉”，再灵活的手也难以发挥真正的作用。而这一观点，也正契合了当前机器人领域的发展趋势。
在今年的WAIC具身智能展区，一位产业人士感慨道：“跳舞武术表演的少了，会干活的多了。”具身智能首次独立成馆，200多家企业携超300台真机参展，行业正从“炫技”转向真正的生产力落地。整机厂商们几乎都在“秀手指”，灵巧手的竞争愈发激烈。当众多公司还在拼关节、拼自由度时，成立仅两年的纬钛机器人却另辟蹊径，死磕“视触觉”。
纬钛机器人以视触觉仿生指尖GF515为核心，在15mm宽的空间内实现了高分辨率触觉成像与多维力探测。这一技术让机器人仿佛拥有了“心灵手巧”的能力，能够更精准地完成各种操作。李瑞观察到，行业的技术风向正在向视触觉“收敛”，其确定性越来越高，2026年有望成为视触觉在具身智能产业场景中批量化落地的元年。
随着越来越多的玩家涌入视触觉赛道，整机厂也试图“一把抓”，专业传感器厂商的生存空间是否会被挤压成为人们关注的焦点。对此，李瑞有着自己的见解。他认为，自研视触觉并非易事，硬件、软件、算法等方面都存在很高的门槛，并非读几篇论文、有钱有人就能做好。一些整机厂早在几年前就开始尝试自研“视触觉”“灵巧手”，但进展并不理想。
从学术界到真正的产品化，中间有着巨大的“鸿沟”。虽然视触觉技术在学术界已经发展了十几年，逐渐成为主流的触觉研究方向，全球各大顶尖高校都在进行相关研究，但将其转化为产业级产品并应用到实际场景中，仍面临诸多挑战，如稳定性、一致性等。李瑞表示，纬钛机器人虽然积累了十几年经验，但依然踩了很多坑。
在商业化方面，纬钛机器人正迎来从产品交付走向规模化落地的关键跨越。过去半年，公司订单大涨。李瑞介绍，机器人要像人一样干活，自由度是一方面，更核心的是要有触觉反馈能力。纬钛机器人围绕搭建触觉基础设施，从传感器的感知执行到数据、模型，形成了完整的闭环。其客户覆盖了视触觉传感器、数采设备、工业场景、3C电子、汽车零部件、家电、新能源、食品加工等多个领域，还包括海内外多家世界500强公司、头部具身智能企业、头部工业客户和科研机构等。
其中，与小米的合作颇具代表性。小米自天使轮起持续投资纬钛，纬钛的视触觉传感器已在小米手机产线用于高精度零部件精细装配。一家估值超百亿元的灵巧手公司最新一代产品也采用了纬钛的指尖视触觉方案。
对于不同场景的投资回报率（ROI）模型，李瑞表示，不同行业客户计算ROI的方式不同，但主要看能否解决客户的问题，实现降本增效、提升用户体验。一般工业客户对两年、三年甚至五年回本都能接受，但也有的客户希望周期越短越好，甚至一年。这与工厂的体量关系不大，主要取决于客户的生产周期、产品迭代速度、生产线成本以及人力成本等因素。纬钛机器人通过柔性制造，让机器人能够适应不同场景的不同产品，根据工厂产品变化快速调整和切换，极大地降低了工厂客户的成本。
在视触觉传感器的产线良率方面，李瑞称纬钛机器人可以做到非常高。整个批量落地过程中，柔性材料经过了一系列严格测试，可实现几百万次的寿命按压测试。而且，公司采用了模块化设计，客户更换弹性体非常方便，正常情况下一两分钟即可完成。
当被问到视触觉是否会被电子皮肤（如压阻式、电容式）技术替代时，李瑞明确表示不会。他认为，视触觉和传统阵列式触觉传感器原理不同。压阻式、电容式以及霍尔效应等传统方案发展了几十年，它们分别将触觉信息转化为电阻、电容、电磁场等可测量的信号变化，而视触觉引起的是光学信号的图像信息变化，不存在哪一种更接近生物触觉。相比之下，视触觉分辨率超高，传统视觉传感器每平方厘米只有几十个点，视触觉可达上万个甚至几十万个触觉信息点；还能进行多维力探测，不仅可测量法向力，还可测量切向力；并且能够进行柔性物体操作，相对不易受到电阻、电磁、温湿度等环境干扰。因此，未来机器人的“手”更可能是组合式，指尖采用视触觉实现高精度操作，其他部位铺设大面积传感器，兼顾成本与性能。
成立仅两年，纬钛机器人已完成五轮融资。李瑞透露，这些投资人中既有财务投资，也有产业投资，产业投资为公司带来了潜在的业务、订单以及各类资源，对业务批量化落地和未来更大批量生产起到了积极作用。当下，越来越多的人意识到视触觉对具身智能产业的重要性，很多灵巧手公司在尝试不同触觉传感器后，都在向视触觉方向“收敛”，视触觉的确定性越来越高，更多是一个“何时实现”的问题。
