在具身智能加速向产业落地迈进的背景下，触觉传感器正成为提升机器人感知能力的关键一环。近日，深圳市模量科技有限公司宣布完成数千万元Pre-A轮融资，由猎鹰投资与益华资本联合领投，点石资本担任财务顾问。本轮资金将主要用于研发团队扩充、产线升级以及全球市场的业务拓展。
模量科技成立于2024年底，专注于构建触觉感知基础设施，形成了从触觉材料研发、传感器模组设计到触觉模型构建的全链路技术能力。公司聚焦人形机器人灵巧手与工业智能制造两大领域，通过自主研发的高灵敏度敏感材料与微结构工艺，实现了压力与温度的双模感知，并创新性地结合耐高压弹性体与微纳结构设计，显著提升了传感器的量程、精度及灵敏度。其“微纳立体印刷技术”更探索出低成本、大规模制造的可行路径。
基于材料与器件的突破，模量科技进一步将触觉传感能力集成至数据模组与采集系统，并针对机器人与工业场景推出系列化产品。在机器人领域，公司同步布局压阻式与视触觉六维力模组：MoFi压阻式模组通过柔性微纳传感技术与三维力感知算法融合，可实时感知抓取力度、接触姿态及表面状态；MoVi视触觉模组则基于光学成像原理，单次接触即可获取三维形貌、滑动趋势及力和力矩信息，为精密装配提供高分辨率反馈。针对机器人手部不同区域的需求差异，公司创新性地提出“视触觉+压阻”协同方案——指尖采用视触觉技术实现精细操作，指腹与手掌则通过轻薄柔性压阻式电子皮肤覆盖大面积区域。目前，该方案已实现小批量订单交付。
联合创始人周建林指出，行业内同时掌握压阻式与视触觉技术并实现灵巧手集成的企业屈指可数。随着机器人精细化操作需求的提升，多技术融合的组合式方案正成为行业趋势。例如，在工业场景中，公司推出的MoTe压力分布测试模组可应用于新能源电池检测、自动化产线及汽车零部件制造等领域，通过多维压力数据采集与分析，实现压力分布可视化，助力电池鼓包测试与产线缺陷检测。
在数据采集环节，模量科技开发了可穿戴式触觉数据采集手套。该产品采用织物基底集成触觉与姿态传感器，支持自然抓取动作的数据采集，相比传统“夹爪+摄像头”方案，可获取更丰富的人机交互数据，为触觉模型的训练提供高质量输入。
算法层面，公司针对传感器模组化后的精度一致性问题，开发了基于神经网络的标定算法。传统标定方式在多点、多量程场景下易产生误差，而通过MLP神经网络算法，可显著提升全量程标定精度。在视触觉方向，公司采用神经网络进行AI推理拟合，其精度较传统图像算法提升明显。
目前，模量科技已服务十余家头部机器人及灵巧手企业，并与两家核心客户达成完整触觉感知解决方案合作，数百万级规模化订单即将交付。在工业领域，公司已与三家行业龙头完成商业化落地，产品切入新能源电池检测、3C制造及汽车零部件等场景。
谈及行业增长预期，周建林表示，去年触觉传感器应用较少，主要受限于技术成熟度与机器人手部方案的收敛性。随着今年直驱或混驱灵巧手方案的普及，触觉传感器需求将迎来爆发式增长。以头部厂商为例，若年产量达1万只灵巧手，按50%-60%的触觉渗透率计算，对应需配置5000只触觉模组，而单只手通常需6个以上模组，复杂方案甚至超过10个，市场空间潜力巨大。
当被问及差异化优势时，周建林强调，模量科技的核心竞争力源于三方面：一是技术积累深厚，可快速响应客户需求并提供可行方案；二是工程化能力强，能完成从材料到模组的完整交付；三是供应链整合经验丰富，已与上下游伙伴合作超一年，并自建研发与中试产线，支持产品验证与小批量生产。相比之下，新进入者需更长时间构建研发、供应链与工程化能力。
投资方猎鹰投资认为，模量科技团队兼具“大厂资深人士+柔性触觉传感教授”的复合背景，在智能硬件与3C制造领域拥有成功落地经验。公司多技术路线积累与场景化解决方案能力，使其在具身智能、工业检测及消费电子等领域快速导入代表性客户。益华资本则指出，触觉传感器正迎来灵巧手放量、渗透率提升与覆盖范围扩大的三重机遇，模量科技全栈技术能力与工程化量产经验，使其在短期内完成头部客户导入与批量交付，充分验证了团队实力与产品性能的一致性。
