2026年8月11日，戴盟机器人宣布完成数亿元战略轮融资，蚂蚁集团领投，老股东超额跟投。与此同时，这家具身触觉赛道的代表性公司正式推出全球首个触觉锚定世界模型"物理交互脑"Daimon-TWM，将触觉从"事后反馈"推进到"事前推演"，被视为资本与产业集体押注触觉感知层的关键信号。

人工智能领域存在一个著名的"莫拉维克悖论"：机器擅长完成数学、代码等复杂逻辑推理任务，却难以复现人类近乎本能的感知与操作。"全球机器人灵巧操作之父"、卡内基梅隆大学教授 Matthew T. Mason 曾给出突破方向——"灵巧操作在于脑，而不在手"。今天的机器人拥有越来越多的关节与自由度，但一双更复杂的手并不等于更灵巧的操作，比"手"更重要的，是一个懂物理、懂交互、能够驱动双手的"脑"。

资本转向：蚂蚁首次押注触觉感知层

翻看蚂蚁过往在具身智能赛道的投资版图，其已密集落子一批行业独角兽，包括即将上市的宇树科技、星海图、灵心巧手、苏度科技、舞肌科技等，形成覆盖机器人本体、具身大脑与核心零部件的头部布局。此次领投戴盟，是蚂蚁首次将投资触角延伸至触觉感知层。

戴盟的融资节奏相当迅速，两个月前刚完成亿元 A 轮融资，本轮连同蚂蚁，其资本阵容已汇聚招商局创投、联想创投、汇川产投、中国移动、中国电信等一批头部产业资本。巨头入场背后，资本正集体从具身本体涌向触觉感知层，单轮亿元融资频发，卡位战已进入按周加码的高频节奏。行业研究显示，触觉数据能显著提升机器人接触类任务的成功率与数据效率，走出比纯视觉路线更陡峭的 Scaling 曲线。

物理交互脑：从指尖感知到大脑推理

戴盟推出的 Daimon-TWM 以原生触觉贯穿理解、推理、预测与验证，构建起"从指尖感知到大脑推理、再返回动作控制端"的触觉神经系统。模型采用三层架构协同互作：物理认知模块基于强化学习建立物理常识，理解接触状态、力与形变、材料属性；推演决策模块基于世界模型前瞻性预判接触状态演化趋势与潜在失败风险；瞬时操控模块以 100Hz 高频伺服实现毫秒级动作纠偏。

Daimon-TWM 参数规模达 10B 级，可在 NVIDIA RTX 5090 平台实时推理，具备跨本体、跨机械臂部署潜能。模型引入可学习的统一触觉词元，从多模态观测中提取接触相关信息构建统一触觉隐空间。在收拾碎玻璃任务中，模型通过接触确认玻璃是否抓稳，推演不同抓取角度与提拉方向的后果，主动将玻璃调整为竖直姿态再抬起，并根据实时触觉反馈持续修正力度与轨迹。官方数据显示，无扰动条件下其平均成功率较 π0.5 提升两倍，有扰动条件下提升达十倍。

数据闭环：从「数据发电厂」到自我进化

围绕物理交互脑，戴盟已建成全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集 Daimon-Infinity，累计沉淀数十万小时操作数据，计划年内扩展至数百万小时；首批 1 万小时数据开源后，在阿里魔搭社区获得近 500 万下载量，稳居具身数据集第 一。在数据采集环节，戴盟与中国移动共建"数采进家庭"外发式采集网络，并在湖南郴州落地全球首个"具身数据采集 5S 店"，首期计划投放 1000 套设备，满产后每年可产生 100 万小时真实操作数据。

团队背景方面，戴盟由"全球机器人灵巧操作之父"Mason 的首位博士王煜担任联合创始人兼首席科学家，其曾与李泽湘共同创办香港科技大学机器人研究院；创始人兼 CEO 段江哗、首席 AI 科学家原玮浩、研发兼触觉负责人杜仪湃等三位 90 后博士构成核心团队。依托视触觉感知设备万片级出货、80% 灵巧手厂商视触觉覆盖等多项"全球第 一"，戴盟已累计服务全球 200 余家客户，并向 OpenAI、Figure、Physical Intelligence、Meta、BMW、Google DeepMind 等全球头部机构完成交付。

从莫拉维克悖论到触觉数据，从"物理交互脑"到外发式数据采集网络，戴盟正在跑通"感知生数据、数据炼智能、评测验能力、部署促迭代"的完整闭环。随着蚂蚁等巨头资本入场，触觉这一曾被忽视的感知通道，正在成为具身智能下半场最关键的变量之一。