重磅感知纪元获千万级天使轮融资加速多模态智能触觉电子皮肤量产硬氪获悉感知纪元科技有限公司以下简称感知纪元近日完成千万级天使轮融资本轮由松禾资本领衔投资。融资资金将主要用于中试产线搭建、核心产品迭代升级及团队扩充加速推进多模态智能触觉电子皮肤从研发走向量产。公司定位与创始人背景感知纪元成立于2025年12月定位于机器人触觉基础设施提供商通过自研多模态电子皮肤、触觉感知硬件及AI算法为机器人提供完整的触觉系统。创始人兼CTO刘瑞远为苏州大学特聘教授师从纳米能源领域奠基人王中林院士及柔性电子先驱Takao Someya教授长期从事柔性电子与智能传感研究构建了从多模态材料到器件的完整研发体系。具身智能赛道痛点具身智能赛道正走到落地转化的关键节点。各类实验室演示不断涌现但想要机器人稳定落地工业、医疗等真实产业场景适配复杂物理环境完成精细作业触觉感知能力的短板已经成为难以绕开的核心阻碍。机器人拥有视觉之后下一个决定智能上限的将是触觉。目前行业主流触觉方案仍停留在单点式传感器阶段依靠压阻、电容或六维力器件完成基础的力与位置检测。这些器件仅能提供单一压力数值无法实现多维力感知、动静态同步识别等关键能力难以支撑拧瓶盖、捏鸡蛋等精细交互操作。同时信号漂移、响应迟滞、通道串扰等硬件缺陷也达不到实时闭环控制的可靠性要求。理想触觉方案与核心产品刘瑞远告诉硬氪适配通用机器人的理想触觉方案应当具备大面积柔性覆盖、多模态同步感知、环境自适应学习等接近人类皮肤的综合特性。这也正是感知纪元所聚焦的研发方向。感知纪元的核心产品是一款弹性多模态仿生电子皮肤与传统刚性传感器不同它采用高弹性仿生材料可以贴合机器人手臂、手指乃至关节等复杂的曲面结构单张电子皮肤可以覆盖机器人全身其拉伸延展性可以达到400%以上器件已完成超过百万次的可靠性测试。其中单张柔性电子皮肤可集成压力、滑动、温度、纹理、形变等多种信号的采集能力在单个传感器上实现毫秒级综合触觉感知甚至可模拟人类皮肤通过颜色变化对外界刺激做出响应。弹性多模态融合难点刘瑞远告诉硬氪弹性多模态融合的核心难点之一在于材料与工艺的一体化。传统方案大多依赖单一功能的传感材料——测压力的做压力层测温湿度的做温湿度层但我们是从基材端入手在器件制备过程中将导电油墨、压电材料、变色材料等功能物质直接按需复合进弹性基体中实现不同功能的传感单元在同一张电子皮肤上的空间分区排布。相比之下如果只是将多个独立传感器做物理堆叠层与层之间会形成应力缓冲力的传导路径被破坏传感器最终读到的数据自然失真不同传感单元之间还会发生信号串扰彼此影响输出的准确性。空间分区解决了在哪里感知的问题而要让每个分区都能感知得准材料本身还必须具备弹性这一关键特性。感知纪元的全弹性设计模仿了人类皮肤的力学响应机制皮肤被轻轻触碰和受到针刺时形变程度不同反馈的信号强度也自然不同。弹性材料随外力大小产生对应程度的形变为力的精准测量提供了基础。AI能力与商业化进展在AI能力层面感知纪元还内置有迁移学习等算法这些高质量的原始数据经由算法提炼出物体的基本物理特征参数。当机器人遇到从未接触过的新物体时只要该物体与已学知识具有相近的物理特征迁移学习算法即可基于已有知识进行识别和判断。由此形成的硬件采集、数据提炼、模型迁移闭环让机器人的触觉系统不再停留于感知层面而是真正具备了理解与决策能力。商业化层面感知纪元已同国内头部人形机器人公司签订战略合作协议并获得多家新能源汽车、护理机器人企业千万级采购意向建立中试线产品在智能座舱触感交互、医疗康复机器人等场景进入验证阶段。访谈节选硬氪行业主流触觉产品多为单一感知模态感知纪元选择多模态一体化集成路线落地过程中核心难点是什么叠加多模态设计会抬升工艺与产品成本客户能接受吗刘瑞远这两个问题恰好是行业现阶段最核心的两大顾虑我分开来讲。首先是关于多模态融合为什么难。市面上大多数做柔性传感器的用的是纺丝或者单层薄膜材料它只能在单一维度上做功能没办法把压力、温度、纹理这些不同的感知单元集成到同一块材料上。但感知纪元做的是复合材料体系把各功能层全都复合到一块基底上并在同一片皮肤上做空间分区互不干扰最后还是一整块完整的材料。这个路线的门槛在于如果你的底层材料不具备这种可复合性后面所有工艺都做不了。其次我们做的全弹性结构跟人的皮肤一样。轻轻按一下和用力按下去传感器的形变程度不同反馈的信号强度也不同这个梯度响应是很自然的。但如果只是将三个现成的传感器粘在一起力的传导路径不连续信号会失真不同传感单元之间还会互相串扰测压力的干扰到测温度的数据根本没法用。因此不是说把多个传感器拼在一起就叫多模态那只是物理堆叠真正的难点在于从材料层就开始做模量梯度的一体化设计。对于成本和客户接受度的问题。坦白讲如果客户只需要测一个点的压力那单模态就够了确实不需要多模态。但通用人形机器人不一样它面对的场景是开放的、多样的——今天抓苹果明天端水杯后天可能要扶老人单靠压力数据远远不够滑移、温度、纹理这些信息都得有。这是刚需不是锦上添花。客户也清楚这一点所以对于真正需要多模态能力的场景解决的需求价值是大于增加的成本的。而且我们源材料端、器件制备端已经全部实现了国产化整体方案的成本都控制在比较低的范围。硬氪具体到不同场景来看据你们观察现阶段企业对柔性电子皮肤的需求和痛点分别是什么刘瑞远从我们得到的反馈来看不同场景提的要求可能完全不一样。以智能汽车座舱场景为例。传感器嵌入座椅后首要约束是不能影响座椅原有的通风、加热等基础功能。这意味着传感器必须具备透气性、耐高低温能力同时在反复形变条件下保持信号稳定性座椅每天都在承受乘员起坐带来的拉伸与恢复如果传感器自身形变即产生信号漂移反馈数据便会失真。因此我们需要在满足严苛的车规场景下开发拉伸不敏感的传感器即对拉伸形变不产生响应仅对真实压力输出信号。护理机器人场景则是另一套要求体系。穿戴式护理设备需要同时感知压力和剪切力控制气囊系统实时动态调节与皮肤的贴合度气囊充气过紧会造成人体不适甚至压疮过松则丧失护理功能。传感器在与人体皮肤接触的动态界面上必须保持灵敏、稳定的探测值支撑控制系统及时反馈调节。具身智能领域的要求更为复杂。与头部机器人企业的沟通显示其核心痛点在于当前大多数产品仅解决感知层面的问题知道接触发生、知道力的大小但无法上升到理解层面。抓取一个物体时机器人需要判断其硬度、表面粗糙度、是否存在滑移趋势这些信息是单一压力传感器无法提供的。客户真正需要的是一套能够理解物理世界的触觉系统而非单纯的信号采集器。感知纪元的技术路线是构建基于材料 - 器件 - 算法的多模态基础能力再根据不同场景的特殊需求进行针对性适配。比如汽车座椅需要耐高温、透气就调整复合材料的组份、孔隙结构护理场景要抗剪切力就优化敏感层的排布方式。这些定制化能力建立在团队多年积累的复合材料研发经验与器件设计基础之上都可以灵活调整。这恰恰也是我们的优势所在。相比机器人视觉已经形成成熟产业链机器人触觉仍处于早期阶段硬件标准、数据体系和算法框架尚未建立。刘瑞远认为未来机器人触觉的发展路径很可能会类似自动驾驶的发展先建立高质量传感硬件再形成标准化数据集最终构建具备泛化能力的触觉基础模型。感知纪元希望成为这一产业链中的底层基础设施提供者。
感知纪元获千万级天使轮融资，加速多模态智能触觉电子皮肤量产！
重磅感知纪元获千万级天使轮融资加速多模态智能触觉电子皮肤量产硬氪获悉感知纪元科技有限公司以下简称感知纪元近日完成千万级天使轮融资本轮由松禾资本领衔投资。融资资金将主要用于中试产线搭建、核心产品迭代升级及团队扩充加速推进多模态智能触觉电子皮肤从研发走向量产。公司定位与创始人背景感知纪元成立于2025年12月定位于机器人触觉基础设施提供商通过自研多模态电子皮肤、触觉感知硬件及AI算法为机器人提供完整的触觉系统。创始人兼CTO刘瑞远为苏州大学特聘教授师从纳米能源领域奠基人王中林院士及柔性电子先驱Takao Someya教授长期从事柔性电子与智能传感研究构建了从多模态材料到器件的完整研发体系。具身智能赛道痛点具身智能赛道正走到落地转化的关键节点。各类实验室演示不断涌现但想要机器人稳定落地工业、医疗等真实产业场景适配复杂物理环境完成精细作业触觉感知能力的短板已经成为难以绕开的核心阻碍。机器人拥有视觉之后下一个决定智能上限的将是触觉。目前行业主流触觉方案仍停留在单点式传感器阶段依靠压阻、电容或六维力器件完成基础的力与位置检测。这些器件仅能提供单一压力数值无法实现多维力感知、动静态同步识别等关键能力难以支撑拧瓶盖、捏鸡蛋等精细交互操作。同时信号漂移、响应迟滞、通道串扰等硬件缺陷也达不到实时闭环控制的可靠性要求。理想触觉方案与核心产品刘瑞远告诉硬氪适配通用机器人的理想触觉方案应当具备大面积柔性覆盖、多模态同步感知、环境自适应学习等接近人类皮肤的综合特性。这也正是感知纪元所聚焦的研发方向。感知纪元的核心产品是一款弹性多模态仿生电子皮肤与传统刚性传感器不同它采用高弹性仿生材料可以贴合机器人手臂、手指乃至关节等复杂的曲面结构单张电子皮肤可以覆盖机器人全身其拉伸延展性可以达到400%以上器件已完成超过百万次的可靠性测试。其中单张柔性电子皮肤可集成压力、滑动、温度、纹理、形变等多种信号的采集能力在单个传感器上实现毫秒级综合触觉感知甚至可模拟人类皮肤通过颜色变化对外界刺激做出响应。弹性多模态融合难点刘瑞远告诉硬氪弹性多模态融合的核心难点之一在于材料与工艺的一体化。传统方案大多依赖单一功能的传感材料——测压力的做压力层测温湿度的做温湿度层但我们是从基材端入手在器件制备过程中将导电油墨、压电材料、变色材料等功能物质直接按需复合进弹性基体中实现不同功能的传感单元在同一张电子皮肤上的空间分区排布。相比之下如果只是将多个独立传感器做物理堆叠层与层之间会形成应力缓冲力的传导路径被破坏传感器最终读到的数据自然失真不同传感单元之间还会发生信号串扰彼此影响输出的准确性。空间分区解决了在哪里感知的问题而要让每个分区都能感知得准材料本身还必须具备弹性这一关键特性。感知纪元的全弹性设计模仿了人类皮肤的力学响应机制皮肤被轻轻触碰和受到针刺时形变程度不同反馈的信号强度也自然不同。弹性材料随外力大小产生对应程度的形变为力的精准测量提供了基础。AI能力与商业化进展在AI能力层面感知纪元还内置有迁移学习等算法这些高质量的原始数据经由算法提炼出物体的基本物理特征参数。当机器人遇到从未接触过的新物体时只要该物体与已学知识具有相近的物理特征迁移学习算法即可基于已有知识进行识别和判断。由此形成的硬件采集、数据提炼、模型迁移闭环让机器人的触觉系统不再停留于感知层面而是真正具备了理解与决策能力。商业化层面感知纪元已同国内头部人形机器人公司签订战略合作协议并获得多家新能源汽车、护理机器人企业千万级采购意向建立中试线产品在智能座舱触感交互、医疗康复机器人等场景进入验证阶段。访谈节选硬氪行业主流触觉产品多为单一感知模态感知纪元选择多模态一体化集成路线落地过程中核心难点是什么叠加多模态设计会抬升工艺与产品成本客户能接受吗刘瑞远这两个问题恰好是行业现阶段最核心的两大顾虑我分开来讲。首先是关于多模态融合为什么难。市面上大多数做柔性传感器的用的是纺丝或者单层薄膜材料它只能在单一维度上做功能没办法把压力、温度、纹理这些不同的感知单元集成到同一块材料上。但感知纪元做的是复合材料体系把各功能层全都复合到一块基底上并在同一片皮肤上做空间分区互不干扰最后还是一整块完整的材料。这个路线的门槛在于如果你的底层材料不具备这种可复合性后面所有工艺都做不了。其次我们做的全弹性结构跟人的皮肤一样。轻轻按一下和用力按下去传感器的形变程度不同反馈的信号强度也不同这个梯度响应是很自然的。但如果只是将三个现成的传感器粘在一起力的传导路径不连续信号会失真不同传感单元之间还会互相串扰测压力的干扰到测温度的数据根本没法用。因此不是说把多个传感器拼在一起就叫多模态那只是物理堆叠真正的难点在于从材料层就开始做模量梯度的一体化设计。对于成本和客户接受度的问题。坦白讲如果客户只需要测一个点的压力那单模态就够了确实不需要多模态。但通用人形机器人不一样它面对的场景是开放的、多样的——今天抓苹果明天端水杯后天可能要扶老人单靠压力数据远远不够滑移、温度、纹理这些信息都得有。这是刚需不是锦上添花。客户也清楚这一点所以对于真正需要多模态能力的场景解决的需求价值是大于增加的成本的。而且我们源材料端、器件制备端已经全部实现了国产化整体方案的成本都控制在比较低的范围。硬氪具体到不同场景来看据你们观察现阶段企业对柔性电子皮肤的需求和痛点分别是什么刘瑞远从我们得到的反馈来看不同场景提的要求可能完全不一样。以智能汽车座舱场景为例。传感器嵌入座椅后首要约束是不能影响座椅原有的通风、加热等基础功能。这意味着传感器必须具备透气性、耐高低温能力同时在反复形变条件下保持信号稳定性座椅每天都在承受乘员起坐带来的拉伸与恢复如果传感器自身形变即产生信号漂移反馈数据便会失真。因此我们需要在满足严苛的车规场景下开发拉伸不敏感的传感器即对拉伸形变不产生响应仅对真实压力输出信号。护理机器人场景则是另一套要求体系。穿戴式护理设备需要同时感知压力和剪切力控制气囊系统实时动态调节与皮肤的贴合度气囊充气过紧会造成人体不适甚至压疮过松则丧失护理功能。传感器在与人体皮肤接触的动态界面上必须保持灵敏、稳定的探测值支撑控制系统及时反馈调节。具身智能领域的要求更为复杂。与头部机器人企业的沟通显示其核心痛点在于当前大多数产品仅解决感知层面的问题知道接触发生、知道力的大小但无法上升到理解层面。抓取一个物体时机器人需要判断其硬度、表面粗糙度、是否存在滑移趋势这些信息是单一压力传感器无法提供的。客户真正需要的是一套能够理解物理世界的触觉系统而非单纯的信号采集器。感知纪元的技术路线是构建基于材料 - 器件 - 算法的多模态基础能力再根据不同场景的特殊需求进行针对性适配。比如汽车座椅需要耐高温、透气就调整复合材料的组份、孔隙结构护理场景要抗剪切力就优化敏感层的排布方式。这些定制化能力建立在团队多年积累的复合材料研发经验与器件设计基础之上都可以灵活调整。这恰恰也是我们的优势所在。相比机器人视觉已经形成成熟产业链机器人触觉仍处于早期阶段硬件标准、数据体系和算法框架尚未建立。刘瑞远认为未来机器人触觉的发展路径很可能会类似自动驾驶的发展先建立高质量传感硬件再形成标准化数据集最终构建具备泛化能力的触觉基础模型。感知纪元希望成为这一产业链中的底层基础设施提供者。
