作者｜黄楠
编辑｜袁斯来
硬氪获悉，柔性触觉感知企业「尧乐科技」近日完成Pre-A+轮融资，本轮融资由鼎和高达领投，上市公司常熟汽饰、祖龙娱乐跟投，云道资本担任长期独家财务顾问。所募资金将重点投入柔性织物传感技术的研发迭代、产品性能优化升级，加速数据手套产能建设与批量交付进程，并持续强化数据采集、标定及多模态接口能力，推动其在具身智能、世界模型与智能座舱等核心场景的规模化落地。
尧乐科技以柔性织物传感为硬件支点，聚焦具身智能与世界模型所需的高保真物理交互数据采集与前端处理。创始人兼CEO吕莉蕴曾任职国际汽车电子头部企业Harman，担任首席架构工程师，主导过多个面向量产的多模态传感器融合计算平台开发；核心团队成员主要来自中科院、密歇根大学、北京大学等顶尖科研机构与高校，具备从底层传感材料设计、柔性器件制备，到上层智能算法部署的全栈研发能力。
随着人形机器人本体结构、驱动电机、关节控制等关键硬件环节陆续突破，行业竞争重心正发生阶段性迁移——当前更深层的瓶颈，已转向高质量真实物理交互数据的结构性供给不足。据《中国具身智能产业发展报告》显示，截至2026年初，全球可商用的高质量真实触觉交互数据总量约为50万小时；而训练具备基础泛化能力的通用具身大模型，至少需千万小时级数据支撑，供需缺口逾90%。
相较视觉、文本等可通过互联网大规模爬取与合成的数据模态，触觉数据具有天然的物理耦合性：其信号源于实体间直接接触所产生的力学响应。尽管仿真环境能较好还原物体几何形态与空间位姿，却难以精准复现压力分布梯度、动态摩擦系数、材质微形变等复合物理特征。由此导致仿真生成的触觉数据与真实物理信号之间存在系统性偏差，无法替代真人实采作为高质量训练源。这一现实倒逼产业界回归物理世界，探索可持续、可扩展的真实数据获取新范式。
数据手套作为人类操作行为与机器人学习之间的关键物理桥梁，既能完整捕获真实作业中的多维接触力学信号，又具备标准化、轻量化、易部署的工程优势，已成为现阶段填补触觉数据空白的核心路径之一。
尧乐科技即将推出的新型数据手套，其核心创新在于实现“传感即织物”——将感知功能原生嵌入织物本体结构之中。创始人兼CEO吕莉蕴向硬氪介绍，目前主流方案普遍采用印刷电路或薄膜传感器贴合于织物表面，传感层与基底分离，依赖多层堆叠结构实现功能集成。
“这类设计在实验室演示或短期测试中尚可接受，但一旦进入产线、物流、康复等真实长时作业场景，层间滑移、面料褶皱、汗液渗透等问题会显著劣化信号质量。”吕莉蕴指出。
尧乐则另辟路径，基于自主研发的“金属纱线+三明治矩阵”传感架构，将高导电性金属拉丝合金纱线直接编织进多层织物构成的传感矩阵中。所用纱线为纯金属材质（非涂层/电镀工艺），兼顾导电稳定性与批次一致性。手套掌心与各指节区域均布设高密度感知阵列，确保动作细节与力反馈信息的高保真捕获。
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数据手套传感点分布概念示意图（图源/企业）
一体织造成型后，传感回路与织物完全融合，无需额外粘贴、缝合或外挂传感器模块。该结构从根本上消除传统方案因层间相对运动引发的信号漂移，手指屈伸过程中无结构错位，空抓动作亦不会因布料形变触发误响应，大幅提升了数据采集的鲁棒性与可信度。
织物即传感器（图源/企业）
当触觉感知正从具身智能的“补充能力”跃升为“基础感知层”，数据手套作为连接人类操作与机器学习的关键物理接口，其战略价值已被重新锚定。从实验室验证迈向规模化部署，手套是否能满足采集人员长期、高频、无感使用的实际需求，直接决定了数据真实性与可持续供给能力。这也正是尧乐科技坚持模块化设计理念的底层逻辑。
其配套采集盒集成了供电管理、边缘信号处理与本地存储功能；手套本体支持独立更换与常规水洗维护，在保障连续采集任务的同时，显著降低设备故障后的运维成本与停机风险。
从商业演进视角看，硬件是入口，数据才是更具延展性的长期资产。尧乐科技交付客户的不仅是终端设备，更涵盖数据采集策略制定、原始信号清洗、跨模态时间轴对齐、传感器标定等全流程预处理服务。经统一校准的传感单元具备优异的一致性表现，无批次差异、无单只手套个体偏差，有效压缩客户在模型训练阶段的数据治理成本。
今年以来，国内专注柔性触觉感知的电子皮肤手套厂商数量快速攀升，技术路线覆盖印刷薄膜、视触觉融合、织物原生传感等多个方向。行业决胜的关键节点正在浮现：谁能率先在保障数据精度的前提下，实现稳定量产与成本收敛。
“我们的核心壁垒，源自车规级供应链体系沉淀的可靠性工程经验与全流程管控能力，这构成了向机器人场景迁移的坚实底座。在产品定位上，我们把数据手套视为‘功能性消耗品’——它不需要服役十年，而是在生命周期内持续输出准确、一致、可用的数据。做便宜、可替换、易维护，比一味追求超长寿命更契合用户真实使用逻辑。”吕莉蕴向硬氪透露，2026年，尧乐科技数据手套业务预计贡献整体营收超50%，公司全年营收有望实现十倍增长。
以下为硬氪与尧乐科技创始人兼CEO吕莉蕴的访谈节选（略经编辑）：
硬氪：据你们观察，今年尧乐的行业客户对数据的需求主要集中在哪些类型？他们在需求上有什么本质差异？
吕莉蕴：现在整个行业最缺的就是真人的触觉数据，这个缺口非常大。从客户画像来看，其需求大致可以分成几类。
第一类是具身智能公司和做世界模型的团队，这也是公司当前最主要的客户群体。他们要的是操作数据，用来训练灵巧手或机器人完成具体任务。这类客户特别强调数据的“异构性”，即不能只采一个人的操作方式、也不能只针对某一种物体，不同人手型、发力习惯、操作节奏的差异，对模型泛化能力很关键。另外他们对数据预处理要求也特别高，时间轴要对齐、传感器之间要同步、压力数据和图像数据要能对应上，这些基础工作如果做得不好，后期数据的实用性会受到影响。
第二类是大型工业企业和物流公司，比如UPS这类。他们本身就有工人戴着劳保手套在生产线上工作，需求不是训练机器人，而是做劳动健康风险评估和效率优化，通过采集手部动作和受力数据，分析哪些动作容易造成劳损、哪些工序劳动强度偏高，进而优化作业流程。这类需求在海外特别多，尤其是欧洲和日本，企业对员工健康合规要求很高，也愿意为此付费。与第一类客户不同，这些企业不需要多模态融合或复杂标定，而是得能直接能读懂的生物力学指标，比如关节受力峰值、重复性动作频次，对数据解读维度完全不同。
第三类是医疗康复领域，比如手部功能恢复监测、中风患者康复训练评估等，要的是精细化动作追踪和长期变化趋势，要求传感器具备很好的重复性和一致性。如果传感器本身的漂移比康复进展还大，数据就没有临床价值。
也正因为不同客户目标差异很大，所以我们不是卖一个标准化手套就结束了，而是要根据应用场景做不同配置和不同维度的数据分析。我们更倾向于跟客户深度合作，帮他们做一部分数据分析，在此基础上共享数据资源。硬件铺进去只是第一步，数据怎么用、怎么帮客户产生价值，才是更长线的事。
硬氪：市面上做柔性传感器的厂商不少，包括印刷薄膜、视触觉等不同技术路线，客户选择尧乐科技方案的原因是什么？
吕莉蕴：客户来找我们，根本原因就是市面上很多方案在数据准确性上存在问题。
现在市面上常见的电子手套多为印刷薄膜类，在薄膜、TPU或布料上印刷传感器，或者把视触觉集成进去。但这类材料的问题在于，它本身并不是天然适合做手套的材质。人类戴手套基本都是织物形态，胶皮手套戴一小会儿就要摘，不透气会产生汗渍。
同时，由于印刷薄膜方案通常需要多层结构，把传感器夹在中间，多层结构带来的问题是太厚、不透气，汗渍会导致传感器衰减和漂移；层与层之间在抓取时容易产生滑移；如果手套没有专门针对手部立体结构做过版型，手指弯曲时材料会褶皱，空抓时传感器就已经误触发了，还会出现所谓的“脏数据”或“鬼影噪声”。
尧乐的做法是从源头解决这些问题。一体编织成型，没有多层结构，手套成型时传感电路已经被织进去，手指弯曲时不存在层间滑移问题。
此外，我们在手套内部还设计了空气层和支撑结构，让传感器尽量只在真正接触受压时响应，从物理层面减少无效信号；腕部主控盒还内置了广角摄像头，可以对照接触情况做双重校验，空抓时摄像头一看就知道手里没东西，数据可以交叉验证。
可以说，客户选择尧乐，正是因为我们对织物传感器的理解更深，从材料、工艺、织法，再到量产、标定、交付，是系统性的能力，能把数据采集的“前处理”做到位，而不是把一堆含噪的原始数据扔给客户自己去清洗。这也是织物传感路线在数据采集场景下不可被替代的价值所在。
投资方观点：
云道资本创始合伙人曹稷山认为，一级市场正从“本体够不够炫”，转向追问真实物理交互数据从哪里来、能否规模化喂给模型。触觉公司很多，能量产交付的却不多；关键看有没有在汽车等高标准行业跑通定点与批量——因为世界模型要的是可复用、可训练的数据产能。尧乐的价值，不在又一种传感器，而在把人类真实接触变成可进入训练链条的数据入口；硬件是门票，数据接口与标准化，才是估值弹性所在。
鼎和高达管理合伙人王莹表示，我们过往投资组合中的禾赛、Momenta、六分科技等，都指向同一命题——让机器更好感知、预测并作用于物理世界。尧乐所做的，正是这一命题在物理交互数据侧的关键拼图。鼎和高达将依托我们丰富的产业生态矩阵，为尧乐提供从供应链协同到市场拓展的深度支持。本次投资我们协助引入常熟汽饰，也正是看到海外主机厂对OCS（乘客分类系统）逐步形成刚需。希望通过投资和赋能一同将中国车规级量产方案推向海外，全力支持尧乐出海业务拓展。
祖龙娱乐首席财务官李轶表示，我们坚定地看好尧乐作为触觉数据基建的长期价值，押注中国企业在新一轮AI科技创新中，正凭借极致的工程化能力与丰富的场景密度，从底层基础设施发力，在全球Physical AI竞争中跑出独有的“中国加速度”。
