先做一个核心判断：2026年CES上最值得关注的信号，不是哪家又出了个新形态的机器人，而是机器人的“训练方式”开始出现根本性转变。

作为全球消费电子的风向标，CES这些年正在加速从一个“产品展示厅”往“技术验证场”转型。今年展会上，戴盟机器人带来了全球首款力/触觉反馈遥操作数据采集系统DM-EXton2，这正好切中了当前机器人智能进化的核心矛盾。

这个矛盾是什么？坦白说，现在AI算力和算法都不是最大的瓶颈了，卡在最前面的，其实是“物理世界数据”的严重缺失。互联网上有海量的文字和图片，但机器人真正需要的“手感”和“力道”——那些在真实交互中才能获得的物理感知——几乎是一片空白。机器人要走向通用智能，关键正在从“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，正是把人类操作经验转化为机器可学、可泛化的“物理直觉”的核心路径。这听起来有点抽象，但理解这一点，才能看懂DM-EXton2的价值。

这套系统的工作原理，本质上是建立一座连接人类与机器人智能的桥梁：通过远程操控，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的“教材”。DM-EXton2在上一代产品低延迟、高精度与异构兼容性的基础上，对整体结构和人机工学都做了优化，操作员佩戴的舒适度和操控的便捷性都有了肉眼可见的提升。

值得留意的是，这次产品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，无需工具就能在数秒内完成手柄模式与手套模式的切换。这意味着，它能轻松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，真正实现了“一机多用”，大大降低了不同任务之间的切换成本和部署门槛。

不过，这次产品最大的亮点还是力/触觉反馈——简单说，就是让机器人在遥操作过程中也有了“手感”。系统能把接触力、挤压等信息实时反馈给操作者。这意味着，在进行易碎物夹取、精密插拔、柔性抓取这类精细任务时，操作者可以更准确地把握力度边界，提升操作成功率和高质量数据采集效率。即便是机器人身处视线受限、操作者视野被遮挡的情况下，也能借助力反馈对物体的软硬、接触状态做出判断，辅助完成更准确、更稳定的抓取与放置。这才是关键所在。

本次展会上，戴盟机器人还带来了多款基于视触觉感知技术的硬件产品，吸引了全球各区域机器人本体厂商、行业专家和媒体的广泛关注。现场的体验区几乎一直处于“排着队等人试用”的状态，观众就系统的适配能力、数据采集方案与行业落地场景跟参展团队做了深入交流。

这一整套战略的落地，背后是扎实的技术积淀。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，既有国际一流的科研成果与技术积累，也有从全球推广到年营收数十亿的量产实战经验。从团队背景来看，这确实是一支能够把技术从实验室带到真实场景的硬核团队。

据相关负责人介绍，戴盟机器人正致力于构建面向具身智能的灵巧操作基础设施。他们的核心逻辑是“3D”战略：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。底层由DaaS（Data as a Service）和VTLA（Vision-Tactile-Language-Action）模型驱动，目标让灵巧技能的规模化交付成为现实，真正让机器人具备可泛化的物理世界操作能力。