订单翻了10倍，这家触觉感知公司又融资了

物理世界的数据入口，最近又传来一笔关键融资。

投中网独家获悉，尧乐科技完成了由鼎和高达领投，上市公司常熟汽饰、祖龙娱乐跟投的Pre-A+轮融资，云道资本担任长期独家财务顾问。在这之前，这家公司已经拿到了小米的独家天使轮，以及科沃斯参股隐峰基金、硅港资本、初辉资本的Pre-A轮押注。

新晋资方鼎和高达，深耕前沿科技赛道，投出过禾赛、Momenta这样的明星项目，其LP背景涉及具身智能、汽车等相关上市公司，能为尧乐补齐海外资源和欧洲客户对接的能力。

2026年，一级市场对具身智能的热度确实有所降温，但一个更经得起时间检验的判断，正在悄然升温：AI要真正进入物理世界，缺的不是又一个会跑会跳的本体，而是视觉、语言之外，另一种可规模化采集的真实数据——物理交互。全球可用于训练的物理交互数据缺口，可能超过95%。而触觉，恰恰是填补这个缺口最稀缺的模态。

于是，触觉赛道一下子涌入了不少玩家：视触觉、压阻薄膜、柔性电子皮肤……但多数还停留在“把传感器卖给机器人”的阶段。正因如此，外界习惯把尧乐定位为“柔性触觉传感器”生产商——毕竟它从车规级织物传感器起步。但实际上，尧乐的定位远不止于此。

硬件只是世界模型的入口。终局是把人接触世界时的压力、姿态、反馈，变成可学习、可复用的数据资产，直接喂进世界模型的训练链条。而载体，就是人本来就会接触的柔性表面：手套、座椅、床垫等。

十年前，没人相信这条路能走通。现在，行业终于开始为它重新定价了。

车规级触觉，降维杀入具身智能

尧乐不是一家凭空冒出来的触觉公司。

创始人吕莉蕴曾是国际汽车电子巨头Harman全球创新部的首席架构工程师，主导多模态传感器融合计算平台，服务过玛莎拉蒂、保时捷等十余家主机厂，并在智驾云端与机器人感知领域有深厚积累。联创周潇来自中科院高等研究院，深耕集成电路与智能传感十余年；联创罗正毕业于密歇根大学电子工程系，主导的多模态传感融合算法已在数十万台车辆上实现量产落地；CMO孟祥琳则是北大背景的连续创业者，曾操盘头部消费品牌从0到1，主导打造多款爆品。技术、算法、量产、商业化——这张桌子的四条腿，算是齐了。

这也决定了尧乐的基因：从一开始就不是硬件公司，而是一个用系统工程思维做触觉数据产品的团队。

那么，他们为何选择织物作为触觉入口？

故事要从2015年说起。那一年，吕莉蕴想做一块智能瑜伽垫。但她很快发现市面上没有合适的传感器：薄膜印刷不耐折，刚性方案又硬又贵。再往深里想，问题更本质了：采集真实人类行为数据的前提，是设备不能反过来改变人的行为。一旦传感器笨重、僵硬或易损，人的动作就会走样，采集到的数据也跟着失真。

顺着这个逻辑，她问出了一个后来决定公司命运的问题：有没有一种介质，人本来就会接触，还能被规模化地变成数据网络？

图注：织物即传感器

答案指向了织物。手套、座椅、床垫、袜子——这些柔软的、大面积覆盖、可低成本替换的表面，本就是人类接触世界发生的位置。把传感器织进去，而不是贴上去，比任何刚性方案都更接近“无感采集”的理想状态。

与数据工厂不同，尧乐要捕捉的不是标准动作，而是人真实作用于世界的瞬间：拿杯、翻身、穿鞋……每一次接触都藏着长尾变化、肌肉习惯、软接触策略、失误修正和环境反馈。这些，只有在人本就接触的表面上，无感、连续地记录，才有可能被捕捉。

这个判断，很快被市场验证了。第一个找上门的客户是科大讯飞，合作的是养老护理防压疮床垫。订单不大，却证明了真实场景确实需要这种大面积、无感、可持续的物理交互数据。

2018年，汽车订单把产品要求拉到了极限：门板触控、座椅压力……车规级对可靠性、耐久性、一致性的要求远超消费级。2019年第一代方案通过车规测试，2022年座椅方案再过车规，到了2025年，尧乐已经成为某一线豪华车企智能座椅压力方案的核心供应商，完成量产交付，并拿下多家头部车企定点。

在投资人眼中，这比任何demo都硬核。车规导入通常要三年以上，极端温度、振动、电磁干扰等数十上百项测试筛完一轮，产品才配谈“工业级”。尧乐把这套能力当作向下兼容一切场景的底座。

“切入汽车，本质是以最高标准锤炼技术，再向下兼容其他场景。”吕莉蕴从一开始就定下了这套打法。当具身智能浪潮涌来，被车规反复打磨的能力几乎被完整平移：有限空间内的高密度布点、反复机械疲劳、毫秒级响应与高一致性——底层是同一套物理交互逻辑。

“具备在高标准行业的量产记录，是今年投资人判断一家触觉公司值不值得投的核心依据。”云道资本创始合伙人曹稷山表示，“现在触觉赛道公司很多，但大多数还停留在‘手搓式’交付，远没跑到稳定量产。我们看项目，最关心的不再是纸面参数或demo多炫，而是有没有在汽车这样验证体系完整、供应链门槛成熟的行业里，真正跑通定点甚至批量量产交付。世界模型要的不是一次性样本，是可规模化、可复用的数据产能。”

具身智能只是入口，世界模型才是终局

2026年，尧乐科技订单预计翻10倍，增量近一半来自具身智能。但这笔账若只读成“传感器出货量”，就低估了其价值内核。

大批机器人与世界模型相关客户找上门，背后是行业正在形成的共识：灵巧手再精巧，没有真实物理交互数据，精细操作仍过不了关。视觉看到位置，看不到力度、滑动与接触结果；仿真补得了部分样本，却难消弭虚拟与现实的裂缝。物理交互数据，正在从可有可无的“备选项”，变成决定具身智能能不能落地的“必答题”。

这正是尧乐的产品落点。它把传感网络织进手套、衣物、座椅等人类本就会接触的表面，覆盖手掌、躯干、足底等关键部位，实时捕捉力度、姿态与反馈。轻薄、可弯折、耐疲劳——这些刚性传感器不具备的特性，是无感进入真实场景、持续获取高质量物理数据的前提。

今年，团队把重心放在了数据手套上。这款外观与普通手套无异、却能精准感知压力变化的智能织物，预计今年8月推出。它的长期定位是耗材化的采集终端：终端铺得越开，数据网络越厚。

尧乐科技—数据手套传感点分布概念示意图

目前，尧乐已与头部机器人企业、消费穿戴厂商等达成合作，并在嘉兴自建了约7500平方米的工厂，打通从纱线到传感网络的全流程。自建产线的价值不仅在于规模，而在于把每一道工艺环节的控制权握在自己手里。

如果只看硬件，尧乐科技做的是传感器。但如果把时间拉长，这家公司的终局其实是一个触觉数据平台。

手套、坐垫、鞋垫、座椅、床垫……这些织物传感网络每时每刻都在采集人与物理世界交互的数据。硬件收入能够解决现金流和场景验证；当采集量足够大，数据价值又会远超硬件本身。这个商业模式能否跑通，取决于两个前提：传感器要足够便宜，才能铺开量；数据要足够标准化，才能被调用。

在成本上，织物有结构性优势。借助纺织级规模化设备与流程，车规锤炼赋予其工业级可靠性，成本结构却更接近可耗材化的纺织品。对投资人而言，这意味着数据产能有机会随终端出货同步扩张，而不是被高成本硬件锁死。

标准化方面，行业仍处在早期。吕莉蕴观察到，客户的焦虑已经变了——从“有没有触觉硬件”转向“有没有训练就绪的数据”。下一阶段的核心，是把连续、非结构化的触觉信号，通过标定、清洗、切分、标签体系和API接口，转化为可标注、可调用、可训练的数据资产。谁先把这套范式做成标准供给，谁就拿到了下一张入场券。

那么，尧乐的护城河到底在哪里？

答案不在某一种材料，而在系统能力的叠加：材料、工艺、量产、标定、算法——这十年试错形成的耦合系统，不是拆几片样品就能复制的。

“靠直接拆产品，门槛很高；没有一年多，很难到稳定状态。”吕莉蕴表示，公司短期壁垒来自产业链深度和先发优势；长期壁垒，则是谁先形成数据飞轮。硬件铺得越广，数据回流的越多，模型越离不开这套供给，客户就越愿意为它付费。这套闭环一旦跑通，物理交互数据的入口就基本锁定了。

当前，技术路线远未收敛。这对投资人既是风险也是机会：风险是不确定性；机会是天花板足够高，且先跑通量产、场景覆盖与数据标准的人，有机会参与定义下一代Physical AI的训练范式。

小米、科沃斯、鼎和高达，押注同一个终局

尧乐的融资节奏不算快，但每一轮都踩在行业认知升级的节点上。

2022年12月，小米独家天使轮打开了第一扇门。彼时公司刚通过车规级测试，量产订单尚未兑现。小米当时在汽车上下游密集卡位，对一家“车规已过、量产未至”的新型物理交互方案，更像是一次前瞻性的战略占位。

2025年底Pre-A轮近亿元，由科沃斯参股的隐峰揽秀基金领投，硅港资本、初辉资本跟投，资金重点用于技术迭代、海外拓展与规模化量产。彼时尧乐已在智能座舱拿下多家头部车企定点并规模化落地；同时具身与世界模型浪潮涌来，行业开始意识到：触觉不是可选项，而是机器人作用于物理世界的必备模态。

科沃斯参股隐峰基金的入局尤为关键。背靠扫地机器人龙头，隐峰看中的是车规能力向机器人场景的迁移，以及物理交互数据在机器人应用上的前景。吕莉蕴说：“他们投我们首先因为车规级的能力落地到机器人上会更扎实。其次看好机器人应用前景。”

最新一轮由鼎和高达领投，常熟汽饰、祖龙娱乐跟投，补足了智能座舱、出海落地与未来出行的资源拼图。

鼎和高达管理合伙人王莹表示，其组合中的禾赛、Momenta、六分科技等，都指向同一命题：让机器更好感知、预测并作用于物理世界，而尧乐恰是其中之一。常熟汽饰常务副总经理兼董事会秘书罗喜芳也表示，海外主机厂对于OCS（乘客分类系统）渐成刚需，常熟汽饰希望将中国车规级量产方案向海外推广，将充分利用自身海外客户资源，全力支持尧乐出海业务的拓展。祖龙娱乐首席财务官李轶则更加坚定地看好尧乐作为触觉数据基建的巨大价值，押注的是中国企业在新一轮AI科技创新中，正凭借极致的工程化能力与丰富的场景密度，从底层基础设施发力，在全球物理AI的竞争中跑出独有的‘中国加速度’。

云道资本创始合伙人曹稷山的判断是：赛道仍早、路线未收敛，但筛选标准已经清晰——场景验证是否扎实，量产与成本能否规模化，硬件之上能否沉淀可标准化调用的物理交互数据。尧乐的护城河不在单一材料，而在系统能力；云道押注的不是短期概念，而是一家把“织布”做成世界模型与Physical AI所需数据基础设施的公司。

回顾三轮融资，尧乐的投资人结构呈现出“产业资本+硬科技基金+智能制造及出行资源”的清晰层次：小米看中车规稀缺性，科沃斯参股基金侧重机器人场景中触觉感知的不可替代性，鼎和高达领投则补上了出海对接与产业协同资源。

三轮融资，也恰好勾勒出尧乐的跃迁路径——从车规验证到量产落地，再到具身智能与数据基建窗口，每一步都踩在行业认知升级的节点上。多家产业资本接力押注，指向的是同一个终局：物理世界的数据入口。当机器人开始像人一样感知世界，所有交互数据都将通过触觉表面回流。谁掌握了这个入口，谁就拿到了下一张船票。