9月28日，Sharpa在IROS 2026上同时发布机器人D01、灵巧手W02和外骨骼数据手套AE01。其中AE01是Sharpa在该品类上的首款产品，也是其首次将产品线延伸至人类操作端。AE01通过22个编码器记录操作者手部关节运动，五根手指各配备一枚振动马达，每个指尖提供256级动态反馈。有线数据输出频率为500Hz、延迟5毫秒，无线状态下分别为150Hz和10毫秒。该手套无需额外用户校准，可用于机器人遥操作和第一视角操作数据采集。
Sharpa此前主要将触觉方案集成至机器人本体，此次转向捕捉人类动作与手感，标志着触觉产业正在从单一硬件销售向数据与模型训练环节延伸。今年以来，触觉赛道已出现大额硬件订单。2026年2月，福莱新材与灵心巧手宣布落地10万套触觉传感器订单，此前双方已完成千套产品交付。帕西尼则将全模态具身数据直接上架网上商城，汽车接口对接、工具使用、旋钮操作等任务均有明码标价。
外骨骼手套、10万套订单和数据商城，分别对应触觉公司正在争取的三笔预算：机器人BOM、研发工具，以及数据和模型训练。这也是机器人皮肤成为热门生意之后值得追问的问题——触觉公司为何都不满足于卖传感器？向数据和模型延伸，究竟增加了新的收入，还是只增加了一层全栈叙事？
电子皮肤尚未成为完全标准化的零部件。千觉采用三色光视触觉，戴盟机器人走单色光视触觉，帕西尼采用霍尔式多维感知，福莱新材则选择柔性压阻路线。即使同属视触觉，三色光和单色光的光路、标定和成像方式也不一样。四条路线在分辨率、量程、耐用性、体积、成本上各有取舍，关键在于它们产出的数据互不相同。
福莱新材先做的是BOM生意。客户按套或按传感单元采购，供应商赚制造、交付和迭代的钱。10万套订单属于这一层，其验收标准不是模型参数，而是良率、成本、一致性、寿命和交期。Sharpa和千觉正在进入研发工具预算。数据手套、可穿戴采集设备、遥操作系统和仿真软件，服务的是机器人公司、高校实验室和模型团队。客户花这笔钱，是为了更快获得人类示教和机器人交互数据，这些设备不会进入最终机器人的零部件清单。
Sharpa的AE01承担动作记录和遥操作入口，千觉的XTac UMI G1则是穿戴式视触觉数据采集设备。设备销量只是一层，衡量这门生意还要看两个指标：每小时产出多少有效数据，上一个新任务要几天。千觉称其视触觉传感器已实现万片级量产，累计服务超过300家付费客户。这一数字证明公司已有硬件客户基础，但公开材料没有拆出300家客户贡献的收入，也看不出其中有多少客户继续购买了数采、仿真或模型产品。
帕西尼和千觉还想进入第三笔预算。帕西尼已将猫砂铺设、货架整理、汽车开关操作、接口对接和工具使用等任务数据做成商品，网页标价为5元至9元。千觉则把触觉仿真、VTLA多模态控制和触觉世界模型列入技术版图。商城没有说明5至9元对应一条轨迹、一段视频还是一个数据包，无法据此估算成交额。标价只是上架，有没有人付费、会不会复购、同一份数据能不能卖第二次，这三件事才决定它是不是生意。
2024年5月成立的千觉，在两年多时间里至少公开了5次融资。今年7月，公司完成亿元级融资，投资方包括具身智能产业方、天季资本和吉德电器；9月又连续完成两轮数亿元战略融资，最新投资方包括蓝驰创投、中金资本旗下基金和靖亚资本。公开信息没有拆分两轮的准确金额，也没有明确领投方，但把资金用途写得很细：一头用于视触觉传感器迭代和规模交付，一头投入真实数据采集、触觉仿真、数据集、具身模型和世界模型。帕西尼单笔融资金额更大，3月完成超10亿元B轮融资，8月再拿10亿元战略轮，9月又披露数亿元融资。按公开金额，3月和8月两笔已超过20亿元，再计入9月披露的数亿元，公司累计融资超过40亿元。融资只能证明投资人愿意为这条产品链提前下注，不能代替客户收入。
触觉公司向数据延伸，有一个比估值更实际的理由：触觉数据很难脱离硬件独立存在。一段视觉视频通常可以交给不同模型重复使用，触觉信号却同时受到传感材料、结构、采样频率、安装位置和标定方式影响。换一款传感器，模型接收到的可能已经不是同一种触感。9月25日发表的TacVerse跨传感器基准，把这种损失做成了一组可复核的实验。研究团队使用7种视触觉传感器采集10.68万张图像，覆盖形状分类、栅格分类和力回归三项任务。一个以GelSightMarker为源传感器、面向30类栅格分类的模型，在同款传感器上的准确率为90.3％，零样本迁移到外形相近的GelSightNoMarker后降至24.8％，损失65.5个百分点；迁移到MagicGripper和ViTacTip后只剩5.4％和4.1％，已接近30分类任务3.3％的随机水平。力数据更难迁移，一个以GelSightNoMarker为源传感器的力回归模型，在原传感器上的决定系数R²为0.590，换到GelSightMarker后降至-0.014，换到MagicGripper后降至-6.046。R²低于0，意味着预测结果还不如直接使用平均值。
产业端也把这个问题摆到了台面上。他山科技市场及生态副总裁付宜晖在公开采访中提到，行业目前缺乏统一的测试、标定和评价标准，不同技术路线的数据难以互通。模型公司给出的答案更乐观。北京大学卢宗青和智在无界张万鹏在另一篇采访中表示，不同传感器最终可以在模型层抽象为点阵上的六维力，再通过统一编码器转成同一种触觉输入。一个说原始数据难互通，一个说模型输入可以统一，两者并不矛盾：中间那层标定、转换和补数据的成本，正是触觉公司试图做成生意的部分。
控制传感器的价值还在硬件之外。供应商可以统一采集格式、标定方法和控制接口，也能在换代时用新数据修正旧模型。传感器、数采和模型由同一家公司做全，客户换设备时就能少标定一次、少搬一次数据。9月27日，IROS 2026的触觉与灵巧操作专题研讨把可执行的评价指标、人类示教数据采集硬件、仿真到现实迁移和硬件与任务协同设计列为核心议题。传感器能测多准仍然重要，但机器人公司最终购买的，是它能否提高任务成功率，以及更换设备后要重做多少数据工作。
福莱新材走的是另一条路。它沿着材料、涂布和柔性器件能力推进量产，重点没有放在人形机器人整机或具身大模型上。千套交付之后，公司拿到10万套采购订单。全栈布局不一定比纯硬件高级，触觉公司的产品边界正在变宽，但数据和模型是否成为独立生意，仍缺收入与复购数据来验证。
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