华为哈勃投了个98年博士！让机器人皮肤变色，团队平均23岁

允中 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

机器人已经能跑、能跳、能翻跟头，但真要让它拿起一颗鸡蛋、拧紧一颗螺母，事情就没那么简单了。

视觉能告诉机器人物体在哪里，却很难在接触发生后，准确告诉它用了多大的力、有没有滑动，以及下一步该如何调整。这也是为什么，触觉正在成为机器人行业争夺的新技术方向。

最近，一家由98年博士创办的深圳公司，选择了一条不太一样的路线：不从算法或者传统传感器结构入手，而是用一种会随压力变色的光子晶体材料，重新设计机器人的触觉传感器。

这家公司叫视塔机器人。

10月13日，深圳视塔机器人科技有限公司（以下简称“视塔”）完成天使轮融资。本轮投资方包括华为旗下哈勃投资、深高新投旗下基金及高轩投资等，多维资本担任独家财务顾问。

视塔创始人兼CEO张伟出生于1998年，博士阶段由南方科技大学与香港城市大学联合培养，研究方向横跨光学材料与机器人。公司团队平均年龄约23岁，核心成员来自南方科技大学智能液晶光学实验室，覆盖材料、器件电路与算法等领域。

年轻是这支团队最直观的标签，但让它获得产业资本青睐的，是一项来自材料科学的技术创新。

视塔正在将柔性光子晶体与感光器件结合，开发厚度小于1毫米、感知密度超过10,000点/cm²的柔性电子皮肤方案。

相比传统触觉传感器，这种电子皮肤希望在保持高密度感知的同时，进一步解决传感器的厚度、柔性与大面积集成问题。

而在电子皮肤之外，视塔也已经围绕触觉传感器、数据采集设备与触觉控制模型，建立起一套从硬件到算法的研发体系。

98年博士创业，为什么要从材料重新做触觉？

张伟最初并不是一个典型的机器人创业者。他的研究背景来自光学材料。

在南方科技大学与香港城市大学联合培养的博士阶段，他接触的是液晶弹性体、柔性光学器件，以及如何利用材料内部的微观结构实现不同的光学功能。

后来，张伟开始思考，这些材料技术能不能用来解决机器人操作中的实际问题。

其中一个出发点，是他看到春晚舞台上的宇树机器人。现阶段机器人已经展现出很强的运动能力，但从跑跳翻腾到真正干活，中间还有很长一段距离。

张伟发现，人类完成很多精细操作时，并不需要时时盯着自己的手。拿起杯子、调整握力、拧紧瓶盖，手指会不断根据接触反馈修正动作。

但机器人往往缺少这种能力。“我们关注的是，触觉能不能让机器人完成过去做不好、甚至做不了的操作。”在他看来，机器人想要进入复杂的操作场景，触觉是绕不开的一环。

问题是，现有触觉传感器还远没有达到理想状态。压阻、电容、磁触觉、视触觉等技术路线已经发展多年，各有适用场景，但要在机器人手指、手掌等有限空间内，同时实现轻薄、高密度和低成本，依然存在不少工程困难。

以视触觉为例。这类传感器通常通过摄像头观察接触表面的形变，再由算法计算接触状态和受力信息。它的优势是能够获得丰富的接触信息，但摄像头、光学结构及成像距离，也给传感器的进一步减薄带来了限制。对于指尖，这个问题或许还能通过优化结构解决。但如果希望让触觉覆盖整个手掌，甚至机器人身体的其他部位，传统模组的厚度和体积就会成为更大的负担。

在视塔看来，一个理想的触觉传感器，需要兼顾三个指标：感知密度高、成本低、厚度薄。

于是他们选择从材料本身寻找答案。其核心技术是一类柔性光子晶体材料，以胆甾相液晶弹性体（CLCE）为代表。

这种材料有一个很有意思的特点：颜色不是颜料染出来的，而是由内部液晶分子形成的周期性螺旋结构产生。当材料受到压力、发生形变时，内部螺旋结构的周期也会随之改变，进而引起反射光谱和颜色变化。

△动态展示光子晶体受力即变色、手指按压可显示清晰指纹、能测脉搏

也就是说，材料本身就能将看不见的机械形变，转化为可以读取的光学信号。比如，光子晶体六七百纳米的结构堆叠十层后，一微米的变化，就能让波长从600纳米变成500纳米，直接从红色变成绿色。

这相当于通过材料的光学响应，将原本很微小的形变变化表现为明显的颜色差异。

这一特性为轻薄结构下的灵敏感知提供了基础。而且，光子晶体的周期性结构可以通过分子自发排列形成，再由弹性高分子网络固定，使材料兼具柔软、可形变与光学响应能力，也为大面积制备和降低制造成本提供了可能。

对视塔而言，真正的技术工作并不是发现了光子晶体会变色，而是如何把这种材料做成能够稳定读取、重复制造，并最终集成到机器人身上的触觉传感器。

△视塔量产传感器100万次测试，误差率均小于5%

把摄像头拿掉，做一张真正柔软的电子皮肤

光子晶体材料能够感知压力，只是第一步。

接下来还有一个更现实的问题：怎么把它做成机器人真正能用的产品？

视塔的下一代电子皮肤方案，将力致变色柔性光子晶体、透明中间层、柔性TFT感光阵列和背光层组合在一起。其中，光子晶体负责感知接触与形变，柔性感光阵列则负责读取光学信号。

与传统视触觉需要为摄像头预留成像空间不同，这种设计将光学读取器件集成到薄膜结构中，为进一步压缩传感器厚度提供了可能。

材料负责感知，感光阵列负责读取。通过改变这两个环节的组合方式，视塔希望把高密度触觉传感器做成真正柔软、轻薄的电子皮肤。其光子晶体电子皮肤厚度可小于1毫米，感知密度可超过10,000点/cm²。

这两个指标分别对应电子皮肤的两个关键问题。

一个是能不能装得下。机器人手指、手掌的空间本来就很有限，如果传感器太厚，就会影响本体结构设计，甚至限制手指运动。

另一个是能不能感知得足够细。机器人抓取物体时，接触往往不是发生在单个点上，而是分布在多个区域。更高的空间分辨能力，有助于记录这些区域的接触细节。

柔性则进一步扩大了电子皮肤的应用范围。人类的手并不是平面，手指、指关节和手掌都有复杂曲率。传统独立模组很难覆盖所有接触位置，而柔性薄膜有机会沿着这些表面展开。

这也是视塔电子皮肤下一阶段的重要方向：让触觉从指尖扩展到更大面积的手部表面，进一步探索全掌乃至机器人身体其他部位的触觉覆盖。

当然，材料能够弯曲，不等于一整套电子皮肤已经具备成熟的大面积部署能力。感光阵列、封装结构、器件一致性和长期耐久性，都需要在后续工程化过程中继续解决。

但这种技术路线的应用空间并不局限于机器人。例如，汽车座椅、床垫、按摩设备等产品，同样存在对柔性压力感知的需求。这些设备的接触表面往往较大，形状也不规则。如果传感器能足够薄、柔软，并且具有较高的感知密度，就有机会在不明显改变原有产品形态的情况下，增加压力和接触状态感知能力。

这也是视塔希望通过光子晶体电子皮肤进入更多应用场景的原因。

从材料创新到产品交付，视塔走向触觉商业化

材料创新是视塔的技术起点，但对于一家硬件创业公司来说，从实验室里的材料到能够交付的产品，中间还有大量工程问题。

材料的一致性如何保证？传感器怎样封装？如何降低制造成本？客户提出新的尺寸和结构要求，能不能迅速调整？这些问题无法只靠一篇论文解决。

对于视塔而言，从0到1的技术探索相对顺利，但从1到10、再到100，真正的挑战在于如何将技术优势转化为稳定、可制造、能够持续交付的产品。

目前，视塔团队规模约50人，平均年龄约23岁。年轻团队采用扁平化的组织方式，并将材料研发、器件设计、加工制造和测试验证集中在同一场地。

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视塔核心团队，左三为创始人、CEO张伟

在深圳约800平方米的研发与生产空间里，他们既有研发办公区域，也配置了洁净间、3D打印、CNC、激光加工、电路贴片等设备，以及团队自建的测试平台。

这种研发与制造紧密衔接的模式，让工程师能够在同一场地完成设计、加工和测试，并迅速根据反馈调整方案。对于需要反复优化材料、光路、结构和电路的触觉硬件而言，缩短验证周期是产品走向工程化的重要一步。

成立不到一年，视塔已经逐步建立起触觉传感器与数采设备的研发和交付体系，客户覆盖海内外高校实验室、头部模型企业及灵巧手厂商。

在商业化的过程中，视塔也发现，不同客户对触觉的要求存在明显差异。有的关注响应速度，有的追求更高的测力精度，有的需要感知纹理，还有的首先受限于安装空间。

这意味着，即使光子晶体在轻薄、高密度感知方面具有独特优势，也不意味着它能够替代所有触觉技术路线。

因此，视塔一方面持续推进柔性光子晶体电子皮肤的研发；另一方面围绕客户的实际需求，布局视触觉、压阻、电容等不同触觉方案，提供相应的传感器产品。

除了硬件，视塔也在向机器人数据与操作控制延伸。

在数据采集方面，公司开发了视触觉数采夹爪、EGO数据采集系统、数采背包等设备，为机器人模型训练补充接触状态和受力变化等信息。

但机器人需要的，并不只是更多触觉数据，而是能够根据接触反馈实时调整动作的能力。

为此，视塔正在研发自研触觉控制模型——“外挂触觉小脑”。其设计思路是与VLA等上层机器人模型协同：上层模型负责理解任务与规划动作，触觉模型则根据接触反馈，对力度、位置和姿态进行局部调整。

在擦黑板、插孔等部分典型任务的内部测试中，引入触觉小脑反馈后，机器人任务成功率最高提升近100%。

传感器与模型的联合研发，也让视塔能够从实际操作需求出发，反过来优化硬件设计与数据采集方式，逐步形成从触觉感知到操作控制的技术积累。

不过，柔性光子晶体电子皮肤仍然是视塔现阶段最核心的产品方向。相比单个指尖传感器，电子皮肤有机会覆盖更大的接触面积，也对材料制备、器件集成和规模化制造提出了更高要求。

此次华为哈勃等投资方的加入，将为视塔进一步推进产品研发和商业化提供资金支持。

从光子晶体材料到独立触觉模组，再到能够贴合复杂曲面的大面积柔性电子皮肤，视塔正在尝试改变触觉传感器的形态，也在探索机器人感知物理世界的另一种方式。

机器人已经拥有越来越强的视觉理解和动作规划能力，但真正进入物理世界，还需要学会如何接触、感受和调整。

视塔选择从一张柔软的电子皮肤开始，让机器感知世界的方式，向人类再靠近一点。

*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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