长久以来，人形机器人最大的短板之一就是 " 没有手感 "。摄像头只能看清物体外观，光靠视觉抓取，要么把鸡蛋捏碎，要么杯子直接滑落，很难应对家庭杂乱环境。

近期，深圳多家企业——包括自变量机器人、戴盟机器人、灵感机器人等——在视触觉感知领域取得突破，通过为机器人配备类似 " 电子皮肤 " 的传感器，使其能够感知抓取力度、物体软硬、表面光滑程度。这项技术被视为机器人从工业场景走向家庭场景的关键环节之一。

那么，这项技术目前到底发展到什么程度？家务机器人距离真正走进千家万户，还需要等多久？

核心技术就是要让机器人 " 摸得到 " 世界

视触觉传感器的基本原理

视触觉传感器（visuotactile sensor）通过成像手段实现亚毫米级分辨率。其核心原理是：在机器人指尖或手掌安装内置摄像头的弹性材料层，当物体接触时，弹性材料发生形变，摄像头捕捉形变图案，AI 算法从中解算出物体软硬、表面纹理、滑移趋势等多维触觉信号。

深圳企业的技术突破

灵感机器人走的是原创的 " 光感知 " 技术路线，其超薄视触觉传感器整机厚度仅 5mm，形变分辨率达到 10 万 + 点 / 平方厘米，能够精准捕捉细微形变。该公司已宣布视触觉一期产品将于 2026 年 5 月实现量产，迭代产品及电子皮肤产品在年内正式交付。

戴盟机器人则独创了基于单色光图案追踪的视触觉传感器技术路线，其旗舰传感器已通过 500 万次按压测试，获得欧盟 CE 与美国 FCC 认证，实现千片级出货。戴盟的视触觉传感器出货量已居全球首位。

清华大学深圳国际研究生院丁文伯团队研发的多模态触觉传感器 SuperTac，创新性地将多光谱成像与摩擦电信号相结合，实现了微米级高分辨率，对不同物理属性（材质、纹理、滑动、碰撞等）的感知精度均超过 94%，相关成果已发表于《自然 · 传感器》。

目前家务能力现状：从实验室到真实家庭还有多远？

当前机器人能做什么？

2026 年 5 月，武汉光谷发布了全国首个面向家庭场景的通用机器人 " 拾光 S1"。在实测中，它能在 8 分钟内完成语音取面包、微波炉加热、餐盘放入洗碗机、从烘干机取衣折叠收纳等 7 项家务。同一时期，丽阳神州的 " 丽阳小当家 " 在杭州场景大赛上连续 16 小时处理上千份菜品。

特斯拉 Optimus 也在南博会上演示了地面清扫、家电按键操作、高精度抓取易碎品等能力。

自变量机器人于 2026 年 4 月发布全球首个基于世界统一模型架构的具身智能基础模型 WALL-B，并于 2026 年 3 月与企业合作将机器人送入真实家庭，与保洁阿姨协同作业，实现全球首次机器人进入真实家庭服务。

但真实能力非常有限

第一财经的报道指出，从实际情况来看，目前机器人干家务活儿还处于起步探索阶段。有网友体验后认为，机器人 " 有一定的泛化能力，但是完成实质性的家务有些困难 "，工作效率也较低。

一家体验过自变量机器人服务的用户反映，机器人 "6 分钟才收拾 4 本书 "，且 " 能干的活儿并不多 "。该用户表示，机器人叠衣服的流程和成品 " 不符合我们的服务规范 "，最终仍需人工重新整理。

关键数据：斯坦福《2026 AI 指数报告》显示，人形机器人在完成真实家庭 1000 项家务时，成功率仅有 12.4%，而在模拟环境中则高达 89.4% ——两个数据之间的巨大差距，揭示了技术从实验室走向真实场景的巨大鸿沟。

阶段落地时间表：谨慎预期，正视困难

第一阶段（近 1-2 年）：商用场景有限试点

搭载视触觉感知的机器人，将优先进入门店、仓库、物流、工业检测等相对规整的场景。戴盟机器人的视触觉传感器已落地工业检测、智慧物流、智能制造等场景。自变量机器人则计划在家庭场景中与保洁公司合作，进行小范围试点。

第二阶段（2028 年前后）：家用机型初步探索

拾光 S1 计划 2027 年成本降至 10 万元以内，并推向消费市场。但这距离 " 普及 " 仍有很大距离——其单台硬件成本目前约 20 万元，完成同等家务耗时是人类的 2 倍。

雷军曾明确表态：" 家用人形机器人售价跌破 5 万元，才具备普及基础，按当前供应链迭代速度，这个节点至少 3-5 年才能到来。"

第三阶段（2030 年之后）：仍需观察

多位行业专家对 " 全面家务 " 持谨慎态度：

中国机器人产业联盟理事长曲道奎直言：当前机器人产业 " 非常初始 "，感知、决策的 " 脑功能 " 刚起步，精细操作的 " 手 " 大多还在实验阶段。

北京通用人工智能研究院院长朱松纯更明确：5 年内无法实现全面家务，核心不是成本，是底层能力没到。

当前面临的四大核心瓶颈

瓶颈 1：场景泛化能力不足

自变量创始人王潜坦言：" 目前全球没有任何一台机器人可以在无遥控操作的情况下，独立完成家庭综合整理任务。"

当前机器人只能完成预设任务，遇到突发杂物容易卡顿。家庭环境极其复杂——每个家庭的房间布局、物品摆放、光线条件都不相同，这对机器人的感知、决策能力提出了极高要求。

瓶颈 2：成本依然高昂

拾光 S1 单台硬件成本约 20 万元。即使到 2027 年降至 10 万元，对普通家庭仍属奢侈。灵巧手等核心部件虽已出现 3999 元的国产替代（" 灵心巧手 "），但整机成本仍然居高不下。

瓶颈 3：安全与人机信任

智元机器人联合创始人彭志辉指出：进入家庭很复杂，每个家庭环境、成员状况、要完成任务不一，还涉及亲密的人机交互，" 安全性要求比工厂高不止一个维度，工厂里最多做坏零件，家里出事故就可能伤人。"

此外，人们对于机器人的信任也需要逐步建立——例如，用户一开始往往不敢将贵重衣物完全交给机器人处理。

瓶颈 4：环境噪声与可靠性

真实家庭环境中，地磁场、电力系统、通信信号、家具移动等产生的背景噪声极其复杂。当前视触觉传感器在实验室环境表现良好，但进入真实家庭后，环境噪声对传感器精度的影响仍需进一步解决。

这次，深圳补齐了具身智能关键一环

尽管面临诸多挑战，视触觉技术的突破依然具有重要产业意义。

过去，我国人形机器人在视觉、算力、电机等方面陆续实现自主可控，但触觉感知长期被海外技术卡住。如今，深圳企业正在填补这一空白：

戴盟机器人完成亿元级 A 轮融资，投资方为汇川技术产业基金与中国电信

灵感机器人的视触觉产品即将量产

自变量机器人发布全球首个具身智能世界模型架构 WALL-B

一目科技、叠动科技等企业也在视触觉传感器领域取得进展

整条产业链在珠三角形成初步闭环：传感器研发在深圳，整机组装在东莞，AI 算法持续迭代。

深圳视触觉技术的突破，确实为机器人 " 摸得到、拿得稳 " 提供了关键解决方案。但需要清醒认识到：从实验室 demo 到真实家庭的全能保姆，中间还有漫长的路要走。

正如自变量创始人王潜所言：" 当下家庭机器人虽仍有不足，但已在最复杂的场景中开启学习进化之路。"

对于普通消费者来说，未来 2-3 年更值得期待的，或许是商用场景（如商场保洁、物流分拣）中率先见到搭载视触觉技术的机器人身影。至于家中那个能独立完成所有家务的 " 机器保姆 "，大概率还需要到 2030 年之后才能逐步走入视野。

技术的方向已经明确，但等待，可能还要久一些。