苹果（AAPL）研究团队在 arXiv 公开的 HALO 系统，把一组反差极大的数字摆在了同一张桌上：在 6 类单项技能、360 次测试中，平均成功率达到 91%；但单项技能叠加成包含俯身避障、行进和推箱子的复合任务后，成功率回落到 70%，个别复杂场景低至 50%。公开披露将落差根源指向过度依赖视觉、缺乏触觉——物体被遮挡或离开视野，涉及接触的动作就容易失手。研究团队已把高精度触觉感知与视觉融合列为下一阶段核心攻关方向。

这组数字的真正价值，不在于 91% 有多高，而在于它标出了视觉路线的能力边界。测试本身有明确条件：宇树 G1 机身、6 个训练中未见且未经扫描的环境，验证的是仿真能力向陌生房间的迁移，而非开放环境下的全任务通用能力。边界之内，视觉方案已经够用；边界之外，接触类动作开始失分。

" 最后几毫米 " 为什么是分水岭，宇树科技（688836）创始人王兴兴在第九届虹桥国际经济论坛上给了一个直观对照：让机器人抓个大件，成功率接近 100%；换成拿取精密机械零部件，成功率就往下掉。他把原因归结为 AI 与物理世界最后几毫米的对齐误差。在工业场景里，这几毫米就是能干和不能干的分水岭。

影响机制由此展开：视觉负责 " 看到 "，触觉负责 " 摸到 "。当零件被料框遮挡、当手指进入盲区，视觉信号中断，末端执行器只能靠触觉反馈修正抓取力与位姿。触觉传感器（885946）在人形机器人（886069）成本结构中占比不高，却是灵巧手实现精细操作的关键环节。这也解释了为什么它的交付节奏，对判断末端执行器产业化进度有先行意义。

福莱新材（605488）提供了一个可做证据分层的样本。公司披露信息显示，截至 8 月 31 日累计交付触觉传感器（885946）超过 3 万套，这是已发生的交付。灵心巧手已签约采购 10 万套，中科硅纪将采购 20 万套，这两笔是已签约采购。签约采购意味着需求意向以契约形式固定，但收入确认取决于执行进度和验收节奏。把 3 万套和 30 万套并排放，前者是既成事实，后者是待执行合同。市场情绪往往把两者压缩成同一个利好来交易，产业兑现的时滞恰恰藏在这个压缩里。

需要给触觉路线留出竞争坐标。月泉仿生 M0 仿生灵巧手实现 38 个自由度，走小数据、低能耗训练路线；星海图 G0.7 世界动作模型实现 60 毫秒端侧推理，学习新任务边际成本从数十小时压缩至 5 小时；星海图高继扬同时判断，分层大脑架构仍是行业主流选择。触觉是末端执行器多种技术路线中的一条，不同路线对触觉传感器（885946）的用量和精度要求可能不同，不宜按单一方案线性外推市场空间。自由度数量也不直接等同于商业化能力。

先行指标有解释力，也有边界。现有交付数字来自单家公司披露，缺少产业链总量、价格和毛利率数据，公开信息尚不足以推导全产业链景气度。国金证券（600109）研报提示，机械臂、非人形机器人（886069）也有较好放量前景，移动机械臂加商用 VLA 模型在物流和制造业场景中已逼近生产级能力——工业场景对形态要求低于家庭场景，对可靠性和节拍要求更高，触觉需求未必与人形本体同步。

后续观察变量可以列得更具体：签约采购的执行进度与验收安排能否兑现为收入；交付能否从科研教育与数据采集延伸到工业场景；触觉传感器（885946）在灵巧手中的单机用量与精度规格是否随复合任务比例上升而提高；以及 HALO 后续版本是否把触觉融合从攻关方向变成可复现的工程方案。91% 到 50% 之间的那段落差，才是这条产业链真正要填的坑。