维科网智能制造 9 月 4 日消息，帕西尼感知科技与比亚迪近日在比亚迪深圳全球总部签署深度战略合作协议。

此次双方合作的主线，是具身智能在汽车制造场景的落地，从目前公布内容来看，将拆成三条线推进。

其一，数据层面，比亚迪开放整车及零部件制造流程、庞大工厂场景与供应链资源，为机器人提供真实工业验证土壤，用真实工况数据反哺大模型训练，迭代泛化与决策能力。

其二，生产层面，双方将推动多维触觉传感进入制造环节，深化数据采集与底层能力共建，帕西尼输出触觉传感器、多维感知与全模态具身数据采集能力。

其三，行业共建层面，双方将联合推进工信部、国资委人形机器人与具身智能实景实训专项等项目。

" 眼高手低 " 的比亚迪车间

而促进此次合作的背景，在于比亚迪末端总装的 " 自动化瓶颈 "。

总装末端工作种类繁多，卡扣、涂胶、插接、贴合，冲压、焊装、涂装 ...... 而后三者偏刚性自动化活，在机器视觉的加入下，已交给对应的工业机器人完成自动化替代，而前四者，仍然需要熟练的工人手工完成，且十分巨量。

据公告透露的情况来看，比亚迪目前卡扣、涂胶、插接、贴合类工位，数以十万计。

问题来了，作为如今的工业之眼，机器视觉的加入为何不能解决这些工种的自动化工作？

发展到 2026 年，像汽车、3C 组装等常规产线，基于相机成像的自动检测系统已可至 10-50 μ m 级，到了 PCB 检测、锂电池极片、晶圆检测、半导体封装的产线，甚至可至 0.1 μ m-10 μ m 级。

但是这样的机器视觉方案 " 看得再细再清 "，却也读不出接触瞬间的力度、形变与滑移，特别是摄像头在遮挡、软性件和无特征表面面前，存在更明显盲区。

外加换型太勤，比亚迪年推新车型 15 款以上，全球平均每 1.4 秒下线一台新车。这种多车型高频换型之下，按单一车型设计的专机划不来，末端工位只能留在人工侧。

注：上述涉及比亚迪的数据仅为帕西尼官方稿件数据，具体信息请以比亚迪官方公告为准。

留在人工侧，也意味着整条产线的节拍与良率和老师傅的手感息息相关。而手感练成要时间，人一旦流动，质量也会随之波动。

视觉系统与传统的机械臂难以承担这种高密度物理交互任务，要想进一步让车间实现更高程度的自动化和智能化，能够读取力度、形变与接触状态的触觉具身系统成为必需，而正是帕西尼所擅长之处。

比亚迪拉来这家自己投资的公司，想把人形机器人的高精度触觉感知嵌进整车总装，给产线装上类人级别的 " 触觉神经 "。

帕西尼的 " 触觉底牌 "

而成立于 2021 年的帕西尼，在做 " 触觉 " 这件事有何底蕴？

公开资料显示，其创始团队源自世界首个人形机器人诞生地日本早稻田大学菅野实验室，深耕霍尔式多维感知技术。

据悉其可为客户提供高精度触觉传感器与具身感知综合解决方案，目前已形成感知硬件、灵巧手、数据采集、具身大模型、机器人本体的完整技术闭环。

特别在决定机器人泛化能力关键的数据层面，帕西尼全球首创以人为中心的全模态感知高精度实采数据体系，构建起辐射华北、华东、华中、西南、华南五大区域的数据采集工厂集群，形成近百亿级高质量全模态数据产能，据悉这些数据已用于训练其自研的 OmniVTLA 全模态大模型。

在这些技术职称基础下，帕西尼可提供 19 款不同尺寸的传感器方案。

像其多维触觉传感器 PX-6AX-GEN3，涵盖 3 大系列 12 款规格，被其称为 " 具身感知终极解决方案 "。

据其公开资料显示，该产品具备 0.01N 级的精细力识别能力，全量程重复精度优于 0.5%FS，采样频率高达 1000 赫兹，可同步测量六维力、材质、回弹等 15 种感知维度。

简单解释下 0.01N 级识别能力是什么概念，像机器人夹住一根线束端子往里送，力度小了可能一滑就脱，大了又可能一压就弯，能分辨这种 " 碰到了 " 与 " 按实了 " 之间这 1 克级的差别，才能完成插接工作。

传感器之上，帕西尼把产品线做成三段：触觉传感器是 " 神经末梢 "，灵巧手是执行端，Tora 系列人形机器人把运动与决策协同起来。

三段自研，将触觉从指尖、手掌延伸至机器人体表，把感知到执行的闭环握在自己手里。

纯做视觉的公司给不出接触反馈，单做传感器的公司接不了产线作业，能把这一层做齐的玩家并不多，也因此，帕西尼在成立短短几年间，获得不少资本青睐，而比亚迪也在此列。

2025 年 4 月，比亚迪宣布战略入股帕西尼，具体持股比例外界报道口径不一，这里按下不表。

一年多后的今天，比亚迪从资本层面的 " 股东 "，走到业务层面的 " 战略合作伙伴 "，关系完成一次升级。

签约之后，帕西尼也真正进入比亚迪的制造流程与供应链。

而从更深一层看，比亚迪在这场合作里掏出的，还有一个比钱更稀缺的东西，来自双方合作第一点的内容。

从维科网智能制造接触的各大企业来看，目前具身智能大模型要落地，落到工厂里，最大卡点之一在于数据。

前文曾言，帕西尼全球首创以人为中心的全模态感知高精度实采数据体系，拥有近百亿级高质量全模态数据产能。

但最优质的数据在哪？在实验室里？不，数据越真实才越优质，而这种真实，藏在工人每天干活的产线里。

而比亚迪作为全球新能源汽车销量第一的整车巨擘，其工厂多、产线密，每个工位每天都在产生海量接触数据。

当帕西尼能把自身触觉传感器铺进这些海量的工位上时，便布下一批数据采集终端，采回的数据反哺模型训练，模型能力提升后再回到产线作业。

官方稿里的 " 深化数据采集与底层能力共建 "，说的也正是这条循环。

目前，人形具身智能的工业化正走过第一程。

这一程里，这类机器人进厂干得最多的是搬运、巡检、上下料，视觉方案覆盖其中大部分。

不过在此前文章里，维科网智能制造就曾分析道，近两年人形机器人厂商往汽车、消费电子等领域的真实制造工厂里挤，在产线上能起的作用其实十分有限，因为其替代的活，早已有成熟的工业机器人体系。

人形机器人进工厂，真正的分水岭，其实在类似装配末端，那些需要更多类人触感的接触类工位。

而此次帕西尼和比亚迪的合作，把帕西尼的触觉感知能力，以战略合作的方式嵌进比亚迪的整车总装。

而进一步来看，主机厂与机器人公司的关系似乎正在发生新的变化，不单单是甲方想买设备，场景方，也在迫切需要更多的优质数据资产，用真实产线换数据，用数据养模型。

毕竟更类人的触觉传感，有可能是人形机器人晋升到下一等级工业场景的关键密钥。