模感科技获数千万元天使轮融资：用全身触觉系统补足人形机器人“感知短板”

据36氪旗下硬氪报道，全身多模态融合触觉解决方案公司模感科技（MoSense）近日完成数千万元天使轮融资，投资方包括红杉中国、高瓴创投及智元机器人。本轮资金将主要投向研发加速、团队扩充、算力投入以及量产测试体系建设。来源显示，模感科技成立于2026年5月，总部注册在上海，并在深圳前海设有研发中心，核心方向是面向机器人打造全身多模态触觉感知系统。

这笔融资之所以值得关注，不只在于公司成立时间较短便获得头部机构和人形机器人厂商押注，更在于它切中了具身智能落地中的一个关键问题：当机器人从展台演示走向工业制造、物流搬运、家庭服务等真实场景，仅靠视觉和局部力控并不足以完成稳定、安全、可泛化的物理交互。

从“指尖触觉”到“全身皮肤”，机器人需要更完整的物理反馈

当前多数触觉方案主要部署在灵巧手、夹爪指尖或指腹位置，用于满足抓取、捏取等局部精细操作需求。但在复杂任务中，机器人的手臂、躯干、腿部、足底等部位同样会与环境发生接触。如果这些区域缺少反馈，机器人就很难判断碰撞、受力、摩擦、滑移等状态，也难以及时调整动作。

模感科技推出的MoSkin全身柔性多模态触觉系统，基于电磁超构力学技术，覆盖机器人手部、四肢、躯干、足底等多个部位。按照报道中的描述，该系统希望将机器人原本刚性的物理边界转化为连续的六维力场感知，从而为运动控制和环境交互提供更丰富的物理信息。

相比传统触觉系统容易受成本、覆盖面积、感知模态和曲面部署限制影响，MoSkin强调大面积、连续曲面和多模态采集。其可感知的信息包括力觉、温度、滑移、振动、材质等，目标是让机器人获得更接近真实皮肤的反馈能力。

• 覆盖范围：从手部扩展到四肢、躯干、足底等全身部位；
• 感知维度：不仅识别接触和受力，也关注摩擦、滑移、振动等交互状态；
• 算法协同：硬件之外，公司也在研发多模态融合算法；
• 应用方向：除人形机器人外，还计划面向多行业拓展智能传感器合作。

影响与解读：触觉可能成为具身智能从演示走向量产的底层能力

近两年，世界模型、端到端控制、多模态大模型等技术推动机器人智能水平快速提升，但真实世界的物理复杂性仍是难点。报道提到，模感科技认为模型在仿真环境中训练策略后，部署到真实机器人时仍会遭遇Sim-to-Real鸿沟，其中一个原因就是实体机器人缺少完整的全身触觉反馈，导致物理交互状态无法被真实映射。

基于全身触觉硬件，模感科技正在研发世界动作触觉预测模型，通过高频、多维触觉反馈修正低频决策过程，并用全身触觉补充物理先验信息。以搬运为例，当机器人感知到手部或身体局部摩擦力变化时，可以提前判断物体可能滑落，并主动调整抓取或支撑策略，而不是等到物体掉落后再补救。

这对人形机器人产业具有现实意义。人形机器人要进入工厂、仓储和家庭，不仅要“看得见”，还要“摸得准”“受力可控”。例如抱箱行走、靠身体辅助稳定物体、用非手部部位完成推门等动作，都需要机器人理解自身与环境之间的连续接触关系。全身触觉的价值并不只是增加传感器数量，而是让机器人获得更细粒度的物理闭环。

团队与商业化：技术路线仍需经受量产和场景验证

团队方面，模感科技联合创始人兼CEO严朝旭博士毕业于香港科技大学微电子系，长期从事高频系统、电磁算法及具身多模态传感研究，并具备微电子器件产业化及量产经验。联合创始人兼CTO周航博士毕业于香港科技大学机器人系，曾任国内车规级自动驾驶企业资深算法研究员，研究方向包括端到端自动驾驶模型、世界模型及具身智能算法。联合创始人兼CFO杨穆君拥有香港大学经济学硕士学位，曾在金融及科技公司任职。首席科学家温维佳现任香港科技大学讲座教授、香港科技大学（广州）功能枢纽院长，并具备科研成果转化经验。

从产业视角看，触觉系统要真正进入机器人量产链条，还需要在可靠性、一致性、成本控制、安装维护、算法适配等方面持续验证。尤其是全身覆盖会带来更高的数据量和系统复杂度，传感硬件与控制算法之间的协同，将直接决定其能否从实验室能力转化为工程产品。

不过，随着人形机器人逐步进入真实任务场景，视觉、语音和大模型之外，触觉正在成为新的竞争焦点。模感科技此次融资表明，资本和产业方已经开始关注机器人“皮肤”这一底层基础设施。未来全身触觉能否成为人形机器人的标配，仍取决于其在真实场景中的稳定表现和规模化成本。