百億資金殺入，一季度收入超去年全年，為何開源機器人“勝負手”

特斯拉Optimus曾讓全世界以為人形機器人量產近在眼前，結果卻栽在了“手”上——腱繩傳動系統一用就蠕變，像橡皮筋用舊了，精度越來越差。這個看似小的問題，卻成了機器人真正“會干活”的最后一公里。而有個團隊，偏要在這個“卡脖子”的地方死磕，甚至把視覺攝像頭塞進機器人手指頭里，讓鋼鐵之手擁有超越人類的觸覺。

當行業還在爭論人形機器人該有幾根手指時，戴盟機器人CEO段江嘩的邏輯很直接：觸覺決定一切。2025年全球人形機器人行業融資286起、累計668億人民幣，上百家企業扎堆整機賽道，但戴盟選擇了當“賣水人”——不做手，也不做大腦，專注觸覺感知這一核心基礎設施。

他們的玩法很顛覆：把視覺攝像頭微縮進機器人手指頭，捕捉接觸時的形變來獲取觸覺信息。這種視觸覺傳感器，每平方厘米擠了4萬個感知單元，相當于16個人的指尖感知力集中在一起。為什么要讓機器人比人還靈巧？段江嘩的回答戳中本質：“人類設計產品不會把自己的能力當天花板，就像摩托車超越奔跑速度一樣。”

今年一季度，戴盟的收入已經超過去年全年——這是市場認可的信號，卻也讓段江嘩壓力拉滿。最近朋友見他都調侃：“以前是白面書生，現在黑了、白頭發也多了。”

客戶買他們的東西，核心就是解決“手感”問題：拔插扭擰這些精細活，都需要觸覺感知來精準控制。現在戴盟的產品已經走進特斯拉供應鏈企業的工廠，真正開始干活了。段江嘩說，他們要做機器人行業的“英特爾”“寧德時代”——成為具身智能時代的關鍵底座，決定行業的下限體驗和上限能力。

4月15日，戴盟聯合谷歌DeepMind等數十家頭部機構，發布了全球最大規模的含超高分辨率觸覺的全模態物理世界具身數據集，還開源1萬小時供行業免費使用。為什么放著錢不賺？

段江嘩的解釋很通透：具身智能的最大瓶頸不是算法，而是真實世界的高質量物理交互數據。他們的數據集自帶物理屬性，能讓企業用更少數據訓練出更優模型。開源不是放棄商業價值，而是讓整機和模型廠商快速驗證路線、降低研發成本，一起把生態做起來——“這是推動行業正循環的更高層面玩法。”

聊起行業泡沫，段江嘩不回避：長期看具身智能是確定性變革，但企業層面確實有泡沫——有些團隊只做了個硬件樣機，就急著融資貼“人形機器人”標簽。“真正讓機器人穩定干活，需要數據、算法、工程和交付的長期投入，門檻被低估了。”

有人問他會不會嫉妒那些“忽悠”到錢的企業？他笑著說：“每個企業路徑不同，我們更專注前沿技術落地和價值創造，吸引同頻的伙伴就夠了。”

創業路上沒有戲劇性的低谷，只有一關關過：技術、產品、商業、交付，每一步都是挑戰。他招人的標準很實在：smart——不一定學歷高，但要學得快、想得清、做得出來。就連他自己，也從看不懂財務三表的書生，逼成了能補短板的創業者。

提到機器人和人的關系，段江嘩的答案很反常識：“像人和寵物，是伙伴但不是平等。”就像狗狗是人類的伙伴，機器人也該是能幫你干活、看家的可靠存在。

擔心機器人傷人？他說主動傷人可控，但誤傷可能發生——比如抓玻璃杯力度不當滑落。這時候觸覺技術就派上用場：實時感知力度、滑轉，出現異常及時調整，從物理層面降低風險。

外界最大的誤解是什么？“大家覺得春晚機器人還在跳舞，好像沒進步。其實從能走到走得穩，再到高動態穩定，進步很大，只是還沒到‘干活的ChatGPT時刻’。”那個時刻什么時候來？段江嘩說：“需要足夠多的物理世界數據，快了。”

100年后，他希望大家提起戴盟，會說：“這家機器人為什么這么會干活？因為它用的是戴盟的底座——Daimon Inside。”

你期待家里有個會干活的機器人伙伴嗎？它最該幫你做什么？是掃地做飯，還是照顧老人？評論區聊聊你的想法！覺得這篇內容有啟發，別忘了點贊收藏，讓更多人看到機器人背后的“賣水人”故事~