他山科技与京东等达成合作，推动触觉感知产业化闭环。
本文为 IPO 早知道原创
作者｜SY
微信公众号｜ipozaozhidao
据 IPO 早知道消息，8 月 19 日 -23 日，2026 世界机器人大会（WRC 2026）期间，他山科技首次发布了 TS-FT 多模态传感器与 TS-EST 多模态电子皮肤两款触觉新品，以及全系列触觉感知解决方案。
其中，TS-FT 多模态传感器在原有三维力、接近觉、位置感知基础上引入温度感知，无需外接温感探头即可在 3 秒内捕捉接触冷热变化，测量范围覆盖 -40 ℃至 120 ℃；TS-EST 多模态电子皮肤则面向机器人全身覆盖部署，集成触觉、温度、接近觉三类感知模态，力分辨率达 0.01N，温度检测分辨率 0.1 ° C，接近觉感知距离大于 1cm，使机器人在物理接触前即可完成安全预判。
TS-ECHO 触觉感知指套（来源：他山科技）
除两款新品外，他山科技在本次展会上同步展出了覆盖 " 芯片—传感器—数据采集—系统解决方案 " 的多线产品，进一步明确其在机器人触觉感知领域的领先能力。
作为底层支撑，他山科技展出的绿宝石 E10A 芯片是全球首款动态触觉感知芯片，通过 ASC 技术将触觉信号直接转为脉冲信号的芯片，支持事件驱动与稀疏计算，具备微秒级时间分辨率与超低功耗运行特性，面向灵巧手、机器人皮肤、人机协作及具身智能研究等场景，推动触觉处理从局部传感器向全身感控融合演进。
绿宝石 E10A 动态触觉感知芯片（来源：他山科技）
此外，他山科技还展示了 TS-ECHO 触觉感知指套、TS-V 视触融合光模块检测工作站、TS-F 系列全手传感器模组及视触融合训练平台等产品，覆盖数据采集、算法训练与产线应用等环节，构成了从触觉感知到系统解决方案的完整技术链条。
除技术产品发布外，他山科技在 WRC 2026 期间，核心围绕无本体数据采集，密集落地多项合作。他山科技联合瞰瞰智能、协创数据、奥比中光、京东等合作伙伴，从视觉感知、数据基础设施到渠道落地系统布局，推动触觉感知与多模态数据在具身智能中的工程化应用。
让机器人在真实物理世界中「试错成长」
WRC 2026 期间，他山科技与图灵奖得主、" 强化学习之父 " 理查德 · 萨顿（Richard Sutton）教授团队联合共建的 " 机器人幼儿园 " 首次以完整概念面向公众亮相。
机器人幼儿园（来源：他山科技）
该实验室由他山科技与理查德 · 萨顿教授团队联合共建，以他山科技自研的触觉感知技术为感知底座，结合萨顿教授在强化学习领域的理论研究，核心逻辑是：真实世界非常复杂，任何预设和规划都无法穷尽，机器人需要像人类幼儿一样，通过与身体和环境的持续交互试错成长，从 " 被动模仿的数据时代 " 迈向 " 自主进化的经验时代 "。
在这一理念下，让机器人具备 " 不易坏 " 的身体，是实现长期试错学习的第一步。基于他山科技 TS-EST 多模态电子皮肤，机器人可获得覆盖全身的触觉、温度与接近觉感知能力。当接触力超过预设安全阈值时，触觉系统会输出高强度负向信号，并在强化学习框架中作为负奖励直接反馈至决策模型，使机器人逐步习得对危险动作的主动规避能力。他山科技将这一机制表述为 " 让机器人感知疼痛 "，其目标是为机器人在真实交互中提供足够长的有效运行周期，去积累数据、试错和进化。
有了更耐用的身体基础，现场展示的机器人走路则呈现出 " 机器人幼儿园 " 学习路径的起步阶段。多台机器人以奖励函数为训练信号，基于强化学习算法实时更新模型参数，在执行过程中持续迭代步态策略。展区工作人员表示，" 会踉跄、会停顿 " 正是学习过程中算法动态调整的真实状态。区别于依赖人类示范数据的模仿学习，强化学习能够通过试错生成演示数据中从未出现过的策略，使机器人逐步形成对物理环境的自主适应能力，而不是停留在对示教数据的复现。
围绕这一方向，他山科技与萨顿教授团队的目标是在触觉感知、强化学习、持续学习等领域建立系统性的产学研联动机制。面向产业生态，他山科技与萨顿教授向整机厂商、算法团队、科研机构及场景合作方开放招募，计划围绕联合科研课题、交互数据、联合论文发布、前沿技术产业验证等方向展开共建。" 机器人幼儿园 " 计划于 2026 年 9 月 1 日正式开园，届时将开启具身智能持续进化的长期探索。
本文由公众号 IPO 早知道（ID：ipozaozhidao）原创撰写，如需转载请联系 C 叔↓↓↓
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