在WAIC 2026具身智能馆内，161家企业、314项展品齐聚一堂，覆盖从模型、整机到核心零部件的全产业链。会跳查尔斯顿的人形机器人、能翻跟头的机器狗、演奏乐器的智能体、打拳击的机械臂……展馆里热闹非凡，观众掌声不断。但戴盟机器人的展台却显得格外安静：机器人正默默打包水果、收纳笔袋。围观的是一群挂着专业胸牌的业内人士，他们驻足观看，一看就是半天。这些日常小事，到底藏着什么玄机？

外行看热闹，内行看门道：日常小事为何难倒机器人？

世界上没有两颗一模一样的水果，这才是机器人自主打包水果的核心难点。草莓娇嫩，稍一用力就会被夹伤；芒果光滑，轻轻一抓就会滑脱。机器人的抓取力度需要根据水果的“脾气”灵活调整，同时还要实时调整角度，确保安全完成转运和放置。最后的封盖环节更为复杂：透明的塑料盖让视觉识别完全失效，只能依靠机器人夹爪上的触觉传感器来判断是否夹取到位；下压合盖时，还需精准捕捉细微的压力变化，以此判断封盖是否完成。

戴盟原生触觉物理世界模型驱动机器人本体完成“水果装盒”任务

收纳笔袋的难点在于，它本身是一个不断变化的柔性物体。抓取、放入马克笔、拉拉链，每个步骤都会导致笔袋产生新的形变，机器人必须持续感知接触状态并实时调整动作。最难的是拉拉链：袋身一旦变形，拉链的方向和阻力就会随之改变；拉猛了可能卡死，拉轻了又拉不动。因此，机器人既要精准捏住细小的拉链头，又要实时调整施力方向和大小，还得让双臂默契配合，随时应对笔袋的变形和物体的滑动。

戴盟原生触觉物理世界模型驱动机械臂稳定完成“笔袋收纳”任务

这些看似“小事”的操作涉及大量精细动作，既考验机器人的全局推理与跨步决策执行能力，又要求它能够实时感知接触到的物体、判断所需力度，并在滑动或变形时瞬间调整动作。

机器人如何拿捏精细活？答案在触觉

面对这类复杂精细操作，戴盟机器人给出的解法是“原生触觉物理世界模型”。通过超越人手感知能力的自研触觉传感器，规模化采集包含触觉信息的真实操作数据，并持续训练，构建起贯穿“感知—数据—模型”的全链路物理AI能力体系，使机器人在各种任务场景中都能展现出泛化、稳定的灵巧操作能力。

在感知层面，戴盟自研的触觉传感器能实时采集接触、受力、纹理、滑动与形变等丰富信息。在展台现场可以看到，只需轻轻一“触”，传感器便能轻松分辨出血糖试纸内部是否为“空包”。这种高信息密度的物理交互数据，有效弥补了视觉数据的盲区和缺陷，让机器人在“看不见”或“看不准”的任务上，能够通过触摸进行感知并完成任务，极大提升了模型的操作能力，尤其是在复杂操作任务上的提升效果显著。

戴盟的触觉传感器能够精准辨别血糖试纸是否为“空包”

在数据层面，戴盟还展示了覆盖不同训练阶段的数据采集产品，并建立了一套从采集、治理到评测的完整数据体系闭环，使每一次接触和抓取都能成为模型学习迭代的素材。

从展台演示到真实应用：具身智能正在走进真实场景

戴盟机器人由香港科技大学机器人研究院创始院长王煜教授及其学生段江哗博士联合创立，团队长期深耕机器人操作和模型研究，并选择从“触觉”这一决定机器人能否真正工作的核心能力切入。

值得关注的是，公司已累计完成数亿元融资，投资方包括中国移动、中国电信、汇川技术、联想创投、招商局创投等多家头部产业资本和投资机构，相关产品与服务也已进入欧美等海外市场，并成功进入多家全球AI企业和跨国工业企业的供应链。

在具身智能从实验室走向真实场景落地的关键转换期，戴盟机器人系统性地部署了从感知硬件、物理交互数据到模型应用的完整技术栈。正如其展台主题“以触觉唤醒世界模型物理认知”所揭示的，戴盟将持续锚定物理AI技术方向，深耕全链路技术研发，在全球具身智能赛道抢占前沿高地，加速通用物理智能从概念走向普惠现实。