近日，戴盟机器人联合Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、北京大学、清华大学等多家全球顶尖学术机构与产业伙伴，正式发布全球最大规模含触觉的全模态物理世界数据集Daimon-Infinity。

这并不是一次普通的数据集发布。更准确地说，这是具身智能产业从"能力验证"走向"基础设施建设"的一个标志性节点。

按照规划，Daimon-Infinity将于年内形成数百万小时级数据规模，覆盖家庭、户外、工业、公共服务等多个真实场景，融合触觉、视觉、动作轨迹、执行动作、语音文本等多维信息。其中，10000小时高质量数据已率先开源，上线当日即被阿里魔搭社区置顶热推。

如果说过去行业争论的核心是"什么模型更强、什么本体更优"，那么今天一个越来越清晰的共识正在形成：决定具身智能能否真正走出实验室、进入复杂现实世界的，已经不只是模型本身，而是高质量、规模化、可持续生产的物理世界数据。

Daimon-Infinity的意义，不只是"又一个数据集"。它更像是在具身智能时代，提前卡位一张真正稀缺的牌：数据底座、训练燃料和生态接口。

这件事为什么重要？因为它同时踩中了具身智能当前最关键的三个点：物理交互、真实场景、持续生产能力。

一，缺乏物理交互，具身智能走不远

过去很长一段时间，具身智能主要依赖视觉模态。但在真实物理世界里，机器人面对的不是干净、标准、无遮挡的环境，而是充满反光、遮挡、形变、摩擦、滑移、不确定接触的复杂场景。仅靠视觉，机器人可以完成识别和定位，却很难真正完成稳定、精细、可泛化的操作。

而触觉，恰恰补上了这一层最关键的反馈。它让机器人不仅知道"物体在哪里"，更知道"是否接触""接触是否稳定""是否正在滑移""材质是软是硬""纹理和形变如何变化"。

这背后不是一次传感器升级，而是一次能力范式的切换：机器人开始从"看见世界"，走向"接触世界、理解世界、操作世界"。

这也是 Daimon-Infinity 最核心的价值之一。市场上不少数据集也会标注"含触觉"，但深挖之后会发现，很多仍停留在单一力觉或低维触觉层面；而 Daimon-Infinity 引入的是真正意义上的高密度全模态触觉数据，覆盖接触形变、滑移趋势、接触状态、物体纹理、软硬程度、材质特征等十余种关键物理信号，能够更完整地还原真实物理交互过程。

这条路线并不是概念先行，而是建立在戴盟长期积累的技术能力之上。团队孵化于香港科技大学，以视触觉技术为核心壁垒，将复杂触觉信息转化为更适配模型学习的图像化表达，大幅降低具身模型理解物理交互的门槛。

从效果上看，触觉的加入并非边际优化，而是显著提升：经验证，使用Daimon Infinity对具身模型进行预训练时，仅需约十分之一的数据量，即可在精细操作任务中达到更优效果，训练效率提升10倍。这也意味着，真正高价值的数据，不是简单堆量，而是能显著提升模型学习效率的数据。

二、真正稀缺的，不是数据量，而是持续生产真实世界数据的能力

今天很多团队都认同"数据重要"，但真正的分水岭并不在认知层，而在供给层。

过去，具身数据采集高度依赖封闭式数采厂。这类模式的问题很明显：成本高、场景窄、重复度高、环境过于标准化。它可以生产"整齐"的数据，却很难生产真正对现实泛化有价值的数据。而具身智能最需要的，不是高度重复的理想样本，而恰恰是那些来自真实环境、真实任务、真实人类操作中的复杂长尾数据。

Daimon-Infinity的另一个关键点，在于戴盟构建了全球最大规模的外发式数据采集网络。通过自研的轻量化、便携式采集设备，数据采集被从封闭场地中释放出来，进入家庭、户外、工厂、教育、公共服务等更广泛、更复杂，也更非标准化的真实场景。

这带来的意义，不只是"多了一些场景"，而是直接改变了数据供给机制, 是一种典型的基础设施型能力。因为一次性做出一批数据，并不构成长期优势；真正构成长期优势的，是建立起一个能稳定、持续、低成本地产出高价值数据的系统。数百万小时级的数据规划，其真正的分量也在于此。它代表的不是一次发布的体量，而是一个已经开始成型的数据生产网络。

三、从原始采集到模型可用，中间隔着真正的门槛

具身智能的数据难点，从来不只是"采到"，而是"能不能用"。当触觉加入后，数据处理难度会显著上升：如何将触觉与视觉、动作轨迹、语言指令等多模态信息在时间轴与空间轴上精准对齐，如何把真实世界中的接触状态、滑移变化、操作过程转化为模型真正可学习的训练样本，这需要一整套复杂的数据处理管线。

拥有海量原始数据，并不等于拥有高质量训练数据。真正的差异，体现在后端的数据处理、融合、标注、重建与结构化能力上。这也是戴盟与阿里云联手的关键意义——双方共同打造"顶级数据 × 顶级算力"的全链路数据处理引擎，将大规模原始数据转化为可供具身模型高效吸收的有效数据，实现多模态的高精度融合，把真实物理交互过程嵌入到每一帧数据之中。

从产业角度看，这意味Daimon-Infinity的竞争力并不只是前端采集能力，而是已经开始形成"采集—处理—训练—开源—生态反馈"的完整闭环。一旦闭环形成，数据将不再是静态资源，而是会不断复利的动态资产。

四、开源的意义，不只是共享资源，而是加速形成行业标准

此次数据集由戴盟主导，联合多家全球顶尖高校、科研机构与产业伙伴共同参与，本质上已经超越了一家公司单点产品发布的范畴。这更是集产业与学术之力，共同推动一套新的数据标准和协作范式。

由此可见，在任何一个新产业周期里，真正能放大价值的，从来都不只是单点产品能力，而是能否占据底层基础设施、关键标准和生态组织位置。

从这个维度看，Daimon-Infinity 的想象空间，显然已经超出了"数据集"本身。它不是一个孤立的数据产品，而是戴盟在具身智能时代提前铺设的一条核心主干道——连接真实世界、模型训练、场景泛化与产业落地的那条路。从具身产业发展的视角来看，Daimon-Infinity的价值就不再只是"数据很多"，而是它开始成为机构共同依赖、推动行业往前走时绕不开的基础能力。

遥操作数据采集系统作为连接人类与机器人智能的桥梁，可通过远程操控并同步记录人类操作中的动作、力控与触觉等多维数据，为机器人自主学习提供高质量"教材"。在AI迅猛发展的背景下，机器人进化面临的核心瓶颈已从算力与算法转向物理世界数据的严重缺失——互联网虽有海量图文，却难觅真实交互中的"手感"与"力道"。推动机器人迈向通用智能的关键，正从"读万卷书"转向"行万里路"，而具备力/触觉反馈的遥操作数据采集，正是将人类操作经验转化为机器可学习、可泛化"物理直觉"的核心路径。

此次戴盟机器人发布的 DM-EXton2 作为全球首款力/触觉反馈遥操作数据采集系统，在延续上一代产品低延迟、高精度与异构兼容性等优势的基础上，进一步对整体结构与人机工学进行了优化，操作员佩戴舒适度与操控便捷性均随之提升。

值得注意的是，DM-EXton2 在多形态末端适配方面实现了更高的灵活性：通过卡扣式快换设计，无需工具即可在数秒内完成手柄模式与手套模式的切换，能够适配当前人形机器人常见的夹爪、灵巧手等多种末端执行器，实现"一机多用"，降低不同任务之间的切换成本与部署门槛。

而本次产品的最大亮点——力/触觉反馈，则让机器人在遥操作过程中也拥有"手感"。该系统可将接触力、挤压等信息实时反馈给操作者，使其在进行易碎物夹取、精密插拔、柔性抓取等精细任务时，更容易把握力度边界，从而提升操作成功率与高质量数据采集效率。即便在机器人或遥操员视觉被遮挡、视线受限的情况下，操作者也能借助力反馈对物体的软硬、接触状态进行判断，辅助完成更准确、更稳定的抓取与放置。

此次戴盟机器人还携多款基于视触觉感知技术的硬件产品亮相CES。展会现场吸引了来自全球不同区域的机器人本体厂商、行业专家、媒体等广泛关注，体验区试用不断，现场观众就系统的适配能力、数据采集方案与行业落地场景与参展团队进行了深入交流。

这一战略落地，依托于戴盟深厚的技术积淀与强大的团队实力。戴盟机器人孵化于香港科技大学，由香港科技大学机器人研究院创始院长、国际权威王煜教授及段江哗博士共同创立。团队成员来自全球知名院校，拥有国际一流的科研成果与技术积累，及全球推广到年营收数十亿的量产经验。

戴盟机器人相关负责人表示，戴盟机器人致力于构建面向具身智能的灵巧操作基础设施，通过"3D"战略——即 Device（视触觉硬件设备）、Data（多模态交互数据）、 Deployment（场景化部署）——打造从感知到执行的完整闭环，以 DaaS（Data as a Service）和 VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）模型驱动灵巧技能的规模化交付，让机器人真正具备可泛化的物理世界操作能力。

近日，具身智能触觉感知企业戴盟机器人，宣布完成亿元级战略轮融资，本轮融资由中国移动链长基金独家投资。值得注意的是，本轮融资距离上一轮由招商局创投领投的融资仅过去两个多月。梳理企业历次融资不难发现，戴盟的投资者分布几乎覆盖了当下最具决策权与资源协同能力的三大资本体系：国家级产业资本、科技巨头基金与风投资本。如招商局创投依托央企体系掌握产业级场景资源；联想创投作为长期深耕硬科技的头部机构，被外界称为"独角兽捕手"；昆仲资本的早期押注，则体现了风投对触觉方向的长期判断。

而本轮加入的中国移动链长基金更具有战略意义。它不仅仅是一个投资方，还是一套完整产业体系的代表。中国移动在"AI+"战略下构建了"具身智能—本体—核心零部件"的全链路生态布局，拥有算力、云、数据、网络、终端部署能力以及纵深到行业的大规模场景资源。它已与戴盟共同参与"具身智能产业合作计划"，并全力支持戴盟推进 VTLA 多模态模型的数据建设与部署。戴盟所获得的不是单纯的财务投资，而是一套触觉技术要实现规模化落地所必需的基础设施与生态通道。

"三个月内连续完成两轮融资"、"中国移动、招商局集团、联想三大‘链主'集体押注"，这无疑是一个非常明确的行业信号：触觉感知将成为具身智能落地的关键，而戴盟将成为这条技术路线中最具商业价值的企业之一，资本方从中看到了定义具身智能未来的机遇。

实际上，当前触觉感知技术路线众多，但传统技术路线已难以满足日益复杂的使用需求：电容式与磁电（霍尔）式传感器易受电磁干扰，在工业环境中稳定性堪忧；压阻式方案则受困于温漂大、非线性和材料疲劳；三维力传感器虽能测量力的大小与方向，但缺乏纹理、滑移、三维形貌等细节感知，无法应对精细操作。市场迫切需要一种更稳定、更可靠、更强大的触觉感知方案。

正是基于对行业瓶颈的深刻洞察，孵化于香港科技大学的戴盟机器人，不仅在实验室里成功突破了美国MIT"三色光"技术垄断，开创了具有自主知识产权的"单色光"视触觉技术路线，更探索出一条稳健的商业化路径：推出全球首款多维高分辨率高频率视触觉传感器DM-Tac，其每平方厘米覆盖4万个感知单元，密度远超人类手指感知能力，轻松获取形貌、纹理、软硬、滑移、压力等高分辨率多模态触觉信息，具备结构精简、抗干扰性强、响应灵敏等技术优势，从而对传统触觉传感器形成降维打击。

如今，在触觉感知领域已深耕多年的戴盟机器人，正以多项"全球首个"重新定义行业标准：全球首家实现视触觉传感器万片级规模化出货的企业，打破实验室技术难以大规模应用的瓶颈；全球首款毫米级视触觉传感器，可无缝集成至灵巧手指尖，极大提升操作灵活性；全球首个达到IP65防护等级的视触觉传感器，具备优异的防尘防水能力，能适应更复杂的工业环境；不仅如此，在行业看重的耐用性方面，戴盟产品通过500万次按压测试，寿命远超行业平均水平，并获欧盟CE、美国FCC双认证。

VMR、国泰海通证券研究所等研究数据显示，2024年全球触觉传感器市场规模已达到153.3亿美元。随着具身智能产业加速发展，触觉传感器作为具身智能走向通用的核心部件将迎来更大的增长空间，研究数据预测，当人形机器人产量达到 1 亿台时，各技术路线对应的市场规模分别为：压阻3010亿元、电容约1.25万亿元、磁电霍尔效应约2.5万亿元、视触觉约3.76万亿元。

随着全球市场需求的不断增加，戴盟在半年内两次迭代，新一代触觉解决方案中，不仅在产品性能和使用体验上进行提升，还以"1299元起"的价格定位引发行业震荡——以传统传感器的价格，提供最强触觉性能。

当前，戴盟正站在一个关键的扩张节点上：如何在快速扩张中持续保持技术领先、构建并巩固生态优势。但就其已展现的技术深度、商业节奏与产业号召力而言，戴盟无疑已成为全球具身智能产业竞争中，一个不可忽视的关键变量。