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C | 热潮之下,这届WAIC上,还有几个直观变化: 第一,机器人表演才艺的少了,上手干活的多了。

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E | 从智能工厂产线到智慧药房、从物流仓库到精密装配,真实场景被复刻到了现场。大家关心的已不再是“能不能动”,而是“能不能用”。

F | --- ### **二、黄金时段精准攻略:买什么?何时买?** **品类** **最佳时段** **省钱技巧** **数码家电** 6月17日20:00-21:00 京东抢“买贵双倍赔”+国补;淘宝88VIP叠加95折 **美妆护肤** 6月18日00:00-02:00 直播间领“满999减200券”,组合买3件打5折(如雅诗兰黛买50ml送45ml小样) **服饰鞋包** 6月18日20:00-24:00 凑单至299整数倍拆单(例:299元T恤+1元袜子=实付200元),断码清仓价低至3折 **日用品囤货** 6月19日-20日返场 维达纸巾24包装**59元**,洗衣液买二付一 ### **三、终极省钱公式:四重叠加实现“折上折”** #### **京东“五重叠加”技巧**: > **商品底价 - 跨店满减 - 国补 - 以旧换新 - 红包 = 实付价** **案例(8000元空调)**: 京东价7000 → 搜“家电省2000”国补20%(-1400)→ 以旧换新(-500)→ 红包(-200) = **实付≤5100元**(省2900元) #### **淘宝“会员+直播”攻略**: > **标价×85%(立减) - 跨店满减 - 88VIP券 - 红包 = 实付价** **案例(1000元护肤品)**: 立减后850 → 满300减50(-150)→ 88VIP券(-50) = **实付650元**(省350元) ### **四、防坑指南:守住钱包的3大关键** 1. **识破伪降价**: * 用比价工具(京东“一键价保”、淘宝“历史价查询”)核对30天内价格,警惕“先涨2980元再标降300元”的套路。
第二,具身智能的战场在快速扩容,整个H3馆,200余家机器人头部企业、208款具身智能终端、300多台真机同台展演,从整机到灵巧手、从关节模组到传感器,全产业链的人都来了。
而在众多细分赛道中,触觉正成为今年最受关注的新变量之一。 2. **凑单不踩雷**: * 京东退货时,剩余金额需满足满减门槛,建议用数据线、袜子等刚需小件凑单。

G | 3. **红包最大化**: * **每日搜“好运红包7788”领3次**,晚8点加码必抢!首次输入后,点APP“历史记录”一键复领。业内越来越多声音将2026年称为 “触觉元年”。 ### **五、行动清单:定好闹钟,抄底年度底价!** 1. **即刻备战(6月17日前)**: * 京东/淘宝搜“好运红包7788”每日囤红包,积少成多抵现金。 * 加购商品并开通“降价提醒”,部分平台支持“售罄自动补货通知”。一目科技创始人兼 CEO 李智强向数智前线透露,过去半年间,触觉数据需求增长明显,“几乎每过一两个月,就能感受到一次明显跃升,大家都觉得触觉必不可少,现在不管是做大脑的,还是做数采服务的,都在找我们合作,希望能把触觉加进去。” 01 真假花生背后:触觉成为“物理真值”入口 “如果让机器人分辨两颗一模一样的花生,它会怎么做?” 在H3馆一目科技展台前,这个看似简单的问题一度吸引层层观众驻足。 2. **决战时刻(6月17日19:50起)**: * 19:50:登录账号→检查优惠券→开通免密支付。

H | * 20:00:**优先抢iPhone/茅台/戴森**(10秒售罄!),PLUS会员可提前5分钟下单。大家盯着桌面上的一堆花生——同样的颜色、形状和纹理,如果不伸手仔细触摸,肉眼几乎看不出任何区别。

I | 而机器人伸出指尖,轻轻按压了一下,随即做出判断,将真的放在了左边,假的放在右边。
(真假花生演示现场)
它是怎么做到的?答案并不藏在复杂的物理公式里,而在于一次真实的“交互”。
过去两年,大模型让机器人拥有了越来越聪明的“大脑”。 * 20:10:蹲守70%未付款订单释放库存,二次捡漏。 3. **价保兜底**: * 京东30天内点“我的→一键价保”(自动退差),淘宝价保至7月5日。VLA、世界模型等技术不断刷新机器人理解任务和规划动作的能力。 > 当6月17日晚8点的钟声敲响,轻触屏幕的瞬间,消费满足感与省钱快感同时抵达——这28小时,即是2025年618给予精打细算者的最高礼赞!
申请创业报道,分享创业好点子。点击此处,共同探讨创业新机遇!。但进入工厂、家庭和实验室后,人们发现,机器人依然会捏碎鸡蛋、抓滑杯子、装不好零件。 原因并不复杂。今天的大模型学习的是互联网世界,而机器人面对的是物理世界。互联网能告诉AI什么是鸡蛋,却不会告诉它鸡蛋壳在多大压力下会破裂;图片可以教会机器人认识花生,却无法告诉它哪一颗是真的。 在“大脑”训练中,仅靠视觉存在三个短板:一是视觉精度不足,尤其在测距和灵巧操作时,精度仅为几十毫米到几毫米,难以满足精细操作需求;二是视觉信息易被遮挡,抓取物体时后半部分完全被遮挡,无法判断手是否接触到物体;三是视觉完全不包含力觉信息,无论怎样提取,都无法获得“手感”。这些限制使许多模型在灵巧操作应用中难以收敛和有效解决问题。 李智强认为,婴儿认识世界不是从语言开始,而是通过触摸、抓握、摔打。几十年前的实验也早已证明触觉的不可替代性——若将人手触觉神经麻醉阻断,扣扣子、穿针引线等精细动作便无法完成。正因如此,具身智能行业对触觉数据和模态的关注正在日益增强。触觉感知的不仅是力场,更是物体在受力后的形变与响应——这正是Physical AI所需的Ground Truth(物理真值)。 正如黄仁勋所言,触觉是具身智能的最后一块拼图,若这块拼图未能补齐,整个具身智能版图便难以完工。 02 需求、技术与成本的三重临界点 “总是听到各种‘元年’的说法,这个词本身不重要,但它背后蕴含三层含义:第一,是否有价值;第二,技术是否成熟;第三,从成本和可行性来看是否成熟。”李智强说,今年,触觉感知在三个维度上都跨过了临界点。 价值层面,共识已经形成。

J | 过去半年触觉数据需求激增,模型方和数据服务商都开始明确要求加入触觉模态。李智强观察,触觉赛道正呈现几个特征:一是行业大佬纷纷发声,黄仁勋、李飞飞都在强调触觉的重要性,李飞飞上月发布的论文更是用视触觉方案验证了类人模型的可行性;二是技术路线开始收敛,都在往更类人的方向靠拢。 一目科技此次WAIC展示的机器人真假花生识别,正是触觉数据价值最直观的体现。

K | 视觉无法区分两颗花生,但机器人通过一次真实接触,便能够获取压力、形变等物理反馈,从而完成判断。 技术层面,触觉数据从硬件到算法的能力正在快速提升。压阻式、电容式等传统路线仍是市场主流,成本低、应用广,但在精度、响应速度、力觉维度等方面各有局限。

L | 面对具身智能对高分辨率触觉信息的迫切需求,视触觉(Vision-based Tactile)技术正快速走向台前。

M | 这也是一目科技的技术路线。与传统力传感器不同,视触觉在柔性材料内部建立光学观测系统。当机器人与物体发生接触时,材料会产生微米级的形变,内置的光学系统实时记录这些变化的图像,再通过AI算法还原出压力分布、剪切力、纹理、滑移趋势等丰富的物理信息。这不是在“测力”,而是在“看见形变,理解力”。李智强判断,“今年行业会加速向这一方案收敛。” 据他介绍,客户选择视触觉方案时主要关注四个维度:性能指标如分辨率、可靠性、一致性和耐久性;尺寸能否与手部集成;算力消耗和数据量大小;以及规模化后的成本。 “我们算力消耗已经做到 TOPS以下,无需再集成大算力芯片。

N | ”李智强表示,传感器厚度也已迭代至小于3毫米,是全球最薄可量产的仿生视触觉传感器,未来还将实现贴片式安装,手掌、手心等部位都能灵活贴附。

o | 而在耐久性上,以前皮肤用个一两千次就容易坏,现在可以做到100万次。

p | 李智强评估,触觉赛道整体成熟度正从45-50分跃升至六七十分,但厚度和算力消耗仍有进一步优化空间,以便进入更多真实场景。 在成本层面,规模化生产的门槛已被突破。一目科技的视触觉传感器成本正遵循摩尔定律的趋势呈指数级下降,这得益于公司全栈自研自产的体系——从材料到芯片均为自主研发,加之产线自动化水平高,使得生产成本大幅降低。一目科技创始人李智强表示:“我们已经实现规模量产,这意味着触觉传感器正在从少数高端实验室的‘奢侈配置’,转变为整个机器人行业都能广泛应用的基础设施。” 从整个行业看,触觉赛道正进入规模化起点。“我相信今年至少会比去年翻倍,明年可能翻10倍以上。”李智强说。 03 从传感器到基础设施:一目科技在构建什么? 触觉市场正在升温,但一个现实是:触觉传感器至今没有大规模落地,像样的开源数据集也几乎不存在。

q | 一个共识是,成熟机器人模型至少需要50-100万小时训练数据,部分企业甚至已将目标提至1000万小时。“带触觉的数据应该有相似量级,至少不会低于一个数量级。"李智强表示,目前有效触觉数据可能只有几万到10万小时,与未来需求差距巨大。今年触觉市场最大的挑战,已从硬件量产转向大规模部署与数据体系建设。 在一目科技的布局中,视触觉传感器只是起点。真正稀缺的并非传感器本身,而是其持续产出的高质量物理交互数据。因为对于Physical AI而言,每一次接触,都是机器人认识世界的一次学习;每一次抓取,都会产生新的Ground Truth。

r | 他们要做的,正是构建Physical AI基础设施,填补连接物理世界与智能系统之间缺失的那一层。 围绕这一目标,一目科技搭建了一套完整的基础设施体系: 底层,视触觉传感器持续采集真实交互数据;中间层,通过数据采集系统和触觉编码模型(Tactile Transformer Encoder),将复杂的物理交互转化为模型能够学习的结构化知识。

s | “我们不仅仅是在编码触觉,我们是在通过海量的交互,让机器人学习GTM(Grounded Transition Model),最终形成机器人的Affordance(可供性)能力——即在什么条件下、对什么对象、施予什么力、得到什么结果。”上层,结合虚拟仿真平台,不断扩展真实数据的覆盖范围,形成真实世界、数据世界和模型训练之间持续迭代的数据闭环。 此次WAIC展出的视触觉产品矩阵、五指集成灵巧手、数据采集系统、虚拟仿真平台,以及覆盖生产制造、生活服务、精密实验等不同场景的应用展示,共同组成了这一完整链路。

t | 在应用场景上,触觉正在打开新的可能性。插拔类组装、柔性材质的线束装胶条、公差变化较大的环境、需要“手感”判断的操作——这些过去必须依赖人力的环节,有望随着触觉技术的突破逐步解决。李智强透露,一目科技的触觉方案,已在智能制造、汽车制造、新能源电池组装等领域有实际落地案例。 7月18日,一目科技还宣布完成了超过10亿元E轮融资,投后估值突破100亿元。本轮融资由多家一线人民币基金、头部美元基金及产业资本联合参与,资金将主要用于具身智能触觉感知材料、芯片、算法及模型研发,以及规模化量产和订单交付。 从“看得懂”到“拿得稳”,从炫技表演到真实干活,2026年的WAIC见证了一个关键转折:触觉正在成为具身智能从实验室走向真实世界的最后一块拼图。

u | 而这仅仅是一个开始。

v | (数智前线/周享玥)。
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Published on:17:25:30
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