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一目科技WAIC 2026:填补物理世界与智能系统之间缺失的那一层

一目科技在WAIC2026展示视触觉技术,通过感知形变获取物理真值,使机器人能区分视觉无法分辨的真假花生。该技术构建起物理交互数据闭环,填补了物理世界与智能系统间缺失的感知层。

如果让机器人分辨两颗一模一样的花生,它会怎么做?

在刚刚开幕的WAIC 2026上,一目科技的展台前围满了观众。大家盯着桌面上的两颗花生——同样的颜色、同样的形状、同样的纹理,肉眼几乎看不出任何区别。机器人伸出指尖,轻轻按压了一下,随即做出判断:左边是真的,右边是模型。


观众们好奇:它是怎么做到的?

答案,并不藏在复杂的物理公式里,而在于一次真实的“交互”。

智能的本质是压缩,但必须有现实的约束

过去两年,大模型让机器人拥有了越来越聪明的“大脑”。VLA、世界模型等技术不断刷新机器人理解任务和规划动作的能力。但真正进入工厂、家庭和实验室后,问题就暴露了——机器人依然会捏碎鸡蛋、抓滑杯子、装不好零件。

原因并不复杂。今天的大模型学习的是互联网世界,而机器人面对的是物理世界。互联网能够告诉AI什么是鸡蛋,却不会告诉它鸡蛋壳在多大的压力下会破裂;图片可以教会机器人认识花生,却无法告诉它哪一颗是真的。

智能的本质,说到底就是对信息进行高度压缩。但问题在于,如果这种压缩没有现实世界的约束,那它只会产生幻觉。对于Physical AI而言,真正重要的不是模型继续变大,而是机器人能否持续获得来自现实世界的Ground Truth(物理真值)。


人类是通过交互来学习世界的。婴儿认识世界不是从语言开始,而是通过触摸、抓握、摔打。在物理世界中,视觉只能告诉我们物体的形态,而触觉才能让我们理解物体的“脾气”。正如那颗花生,视觉上无法区分,但通过交互反馈,我们能够精准判断。触觉感知的不仅是力场,更是物体在受力后的形变与响应。所以,触觉就是物理真值。

视触觉:获取物理真值的“交互界面”

那么,机器人如何获得这些物理真值?

在很长一段时间里,机器人并没有学会这件事。它们能看到物体的样子,却感受不到物体的硬度、摩擦力与弹性。这是因为传统的力传感器无法直接感知“形变”。

一目科技给出的答案是:视触觉(Vision-based Tactile)技术。与传统力传感器不同,视触觉在柔性材料内部建立光学观测系统。当机器人与物体发生接触时,材料会产生微米级的形变,内置的光学系统实时记录这些变化的图像,再通过AI算法还原出压力分布、剪切力、纹理、滑移趋势等丰富的物理信息。

这不是在“测力”,而是在“看见形变,理解力”。

在此次WAIC上,一目科技展示的真假花生识别,就是这一原理最直观的体现。与此同时,一目科技还展示了五指集成视触觉灵巧手。在演示屏幕上,观众可以清晰地看到,机械手抓取过程中,每根手指的压力分布、接触区域和滑移趋势都在实时可视化呈现。过去隐藏在机械结构内部的物理信息,第一次成为可以被机器人学习和理解的数据。


构建Physical AI基础设施:从感知到GTM与Affordance

但对于一目科技来说,视触觉传感器只是起点。

真正稀缺的,并不是一颗传感器,而是由传感器持续产出的高质量物理交互数据。因为对于Physical AI而言,每一次接触,都是机器人认识世界的一次学习;每一次抓取,都会产生新的Ground Truth。

一目科技正在做的,正是构建Physical AI基础设施——填补连接物理世界与智能系统之间缺失的那一层。

围绕这一目标,一目科技搭建了一套完整的基础设施体系:

底层,视触觉传感器持续采集真实交互数据;中间层,通过数据采集系统和触觉编码模型(Tactile Transformer Encoder),将复杂的物理交互转化为模型能够学习的结构化知识。这不仅仅是编码触觉,而是通过海量的交互,让机器人学习GTM(Grounded Transition Model),最终形成机器人的Affordance(可供性)能力——即在什么条件下、对什么对象、施予什么力、得到什么结果。上层,结合虚拟仿真平台,不断扩展真实数据的覆盖范围,形成真实世界、数据世界和模型训练之间持续迭代的数据闭环。


此次WAIC展出的视触觉产品矩阵、五指集成灵巧手、数据采集系统、虚拟仿真平台,以及覆盖生产制造、生活服务、精密实验等不同场景的应用展示,共同组成了这一完整链路。

一目科技希望提供的,不仅是一款视触觉产品,而是一套让机器人能够持续理解物理世界的能力。

从看见世界到理解世界,从识别物体到理解交互,Physical AI正在进入新的阶段。机器人真正需要学习的,不是互联网上的海量图片,而是物理世界的内在规律。智能的本质是压缩,但这种压缩必须经过物理现实的检验。围绕真实交互建立的数据能力,正在成为机器人迈向开放环境的重要基础设施。

今年WAIC,一目科技展示的不只是全栈视触觉方案,更是在尝试回答一个属于整个行业的问题:机器人如何真正理解物理世界。

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