一目科技WAIC 2026:为Physical AI补上理解物理世界的最后一块拼图

Jack2026-07-182146机器人技术及应用

如果让机器人分辨两颗一模一样的花生,它会怎么做?

在WAIC 2026上,一目科技的展台前围满了观众。大家盯着桌面上的两颗花生——同样的颜色、同样的形状、同样的纹理,肉眼几乎看不出任何区别。

机器人伸出指尖,轻轻按压了一下,随即做出判断:左边是真的,右边是模型。



 

观众们好奇:它是怎么做到的?

答案,藏在一个几乎所有人在高中都学过的物理公式里。

F=kx。

三百多年前,英国科学家罗伯特·胡克提出了胡克定律:在材料的弹性限度内,物体受到外力作用时会产生形变,而形变大小与作用力成正比。这个公式看似简单,却揭示了一个深刻的道理——力是无法被直接看见的,我们真正感知到的,是力作用之后物体产生的形变。

人类如此,机器人亦如此。

我们判断番茄是否成熟,会轻轻按压;拿起纸杯,会下意识调整握力;甚至分辨一颗花生是真是假,也会习惯性地先“摸一下”。真正帮助我们理解世界的,并不只是视觉,而是每一次接触之后,物体反馈给我们的形变、压力、摩擦与弹性。

但在很长一段时间里,机器人并没有学会这件事。它们能看到物体的样子,却感受不到物体的“脾气”——鸡蛋有多脆弱?纸杯有多软?哪颗花生是假的?

这正是一目科技在今年WAIC上希望回答的问题。

01.

机器人真正缺少的,不止是视觉

过去两年,大模型让机器人拥有了越来越聪明的“大脑”。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。但真正进入工厂、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。互联网能够告诉AI什么是鸡蛋,却不会告诉它鸡蛋壳在多大的压力下会破裂;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。

这些信息,都隐藏在一次次真实接触所产生的反馈之中。

因此,对于Physical AI而言,真正重要的不是模型继续变大,而是机器人能否持续获得来自现实世界的Ground Truth(物理真值)。

回到那颗花生。人能够轻轻一捏就知道真假,是因为我们不是在“看”花生,而是在感受花生对这次按压的回应。这种回应,正是物理世界给出的“标准答案”——也就是物理真值。

02.

真正“看见”的,是形变

那么,机器人如何获得这些物理真值?

答案依然藏在胡克定律里。

力无法被直接观察,却可以通过形变被感知。F=kx告诉我们,在材料的弹性限度内,力和形变之间存在确定的对应关系。只要我们能精确测量形变,就能反推出力的信息。

这就是视触觉(Vision-based Tactile)技术的核心逻辑。

与传统力传感器不同,视触觉并不是直接测量力的大小,而是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。

换句话说,它不是在“测力”,而是在“看见形变,理解力”。

正因为形变的测量可以做到极高的精度和空间分辨率,视触觉提供的数据天然具有高保真性——它忠实地记录了接触瞬间发生的每一个物理过程:接触从哪里开始?压力如何变化?物体什么时候开始滑移?这些连续的信息,构成了机器人理解物理世界的“第一手资料”。

这也是为什么,视触觉被认为是获取物理真值最可靠的技术路径之一。



 

在此次WAIC上,一目科技展示的真假花生识别,就是这一原理最直观的体现。视觉模型几乎无法区分两颗花生,但机器人轻轻按压之后,两者在硬度、弹性和形变上的细微差异便被完整记录下来,并快速完成判断。

与此同时,一目科技还展示了五指集成视触觉灵巧手。在演示屏幕上,观众可以清晰地看到,机械手抓取过程中,每根手指的压力分布、接触区域和滑移趋势都在实时可视化呈现。过去隐藏在机械结构内部的物理信息,第一次成为可以被机器人学习和理解的数据。



 

03.

一目科技真正构建的是什么?——Physical AI基础设施

但对于一目科技来说,视触觉传感器只是起点。

真正稀缺的,并不是一颗传感器,而是由传感器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。而要让机器人真正具备理解物理世界的能力,需要的不是一次两次的成功抓取,而是海量的、高质量的、可复用的交互数据。

一目科技正在做的,正是构建Physical AI基础设施。



 

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;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。

一目科技希望提供的,不仅是一款视触觉产品,而是一套让机器人能够持续理解物理世界的能力。

04.

结语与未来

文章开头,我们提到了一个高中物理公式——F=kx。

三百多年前,胡克用它解释了力与形变之间的关系;三百多年后,机器人行业重新回到了同一个起点。

因为机器人真正需要学习的,并不是一个公式,而是公式背后的物理规律:每一次接触,都是一次获取物理真值的机会;每一次形变,都包含着理解世界的关键信息。

从看见世界到理解世界,从识别物体到理解交互,Physical AI正在进入新的阶段。而围绕真实交互建立的数据能力,也正在成为机器人迈向开放环境的重要基础设施。

今年WAIC,一目科技展示的不只是全栈视触觉方案,更是在尝试回答一个属于整个行业的问题:机器人如何真正理解物理世界。

或许答案正如胡克定律所揭示的那样:真正的智能,并不诞生于一次计算,而诞生于一次真实的接触。