机器人初创企业Tacta亮出王牌：机械手与传感手套齐登场

发布：2026-07-28 浏览：4

　　作者：罗基特・德鲁

　　当下各类机器人企业都在探索新路径，海量数据是训练人形机器人实体人工智能模型的刚需，有一种方案热度持续攀升。不少机器人公司选用专用传感手套：人类无论是上班作业还是居家干活，佩戴手套即可完成日常操作。手套全程记录佩戴者肢体动作，生成可供机器人 AI 模型学习训练的数据。

　　Tacta Systems 便是代表企业。这家成立三年的初创公司累计融资 7500 万美元，此前一直低调运营。近期我走访了其位于帕洛阿尔托的总部，成为首批实地参观其自研传感手套与机器人设备的外部人员。

　　Tacta 联合创始人兼首席执行官维克拉姆・帕瓦特表示：“人类之所以擅长完成高价值工作，核心优势就在于我们灵活精巧的双手。”

　　研发人形机器人的厂商普遍认为，仿人机械手是机器人承接人类工作的关键。Tacta 对此理念高度认同，但选择专攻手部研发，人形躯体其余部分交由其他厂商打造。该公司的三指机械手搭载在市面通用工业机械臂末端，整套机械臂安装在可移动底座上。

　　Tacta 依托传感手套采集的数据迭代优化 AI 模型，针对不同客户定制适配算法，驱动机械手完成专属作业。这也决定其主要客户群体：原本作业就需要佩戴防护手套的工厂，改用 Tacta 手套几乎没有适配门槛。Tacta 手套主体为黑色织物，手指背部装有定位传感器；每根指尖配有一块浅绿色传感区，内置 256 枚微型触觉传感器。传感器同时支持温度检测，帮助机器人区分塑料、金属等不同零部件。

　　Tacta 计划采用机器人即服务的收费模式，根据作业类型单独议价。公司产品副总裁乔纳森・巴德介绍，最低年服务费约 20 万美元。帕瓦特补充，整套机器人成本最高的部件并非自研机械手，而是向外采购的工业机械臂。

　　目前 Tacta 尚未给传感手套单独定价，公司大概率不会将手套作为独立商品售卖。巴德透露，部分客户选择自行留存员工佩戴手套采集的数据；Tacta 也正与多家客户洽谈，付费获取数据授权。

　　依靠这些定制化数据，Tacta 能够针对特定工厂微调机器人基础大模型，适配机械手作业。机器人落地厂区后，公司再借助强化学习持续提升设备运转速度与稳定性。

　　巴德称，想要训练 AI 机械手胜任复杂工业工序，“仅有视觉、运动数据远远不够，必须二者兼备，再加触觉感知”。

　　探访期间，工作人员用羽毛轻扫传感器，屏幕实时显示精准压力数值。帕瓦特介绍，这款传感器可捕捉人类指尖最低感知压力四分之一的细微触感，量程上限足以检测针头刺破人体皮肤所需的压力。

　　机械手除了精度、力度、灵活性，耐用性是工业落地的另一大难关。根据 Tacta 测试数据，这款机械手在工厂高强度工况下可连续运行一整年，之后才需要更换零部件。

　　Tacta 的研发目标是让机械手胜任兼顾高精度与承载力的精细作业，例如车企安装金属孔眼、数据中心给 AI 芯片机柜插拔线缆。

　　帕瓦特表示，Tacta 计划明年一季度向客户批量交付机器人，首批交付上限 100 台；后续迭代版本将升级为五指结构、搭载双手，还会推出不同尺寸规格的机械手。

　　众企业发力手套采集方案，赛道竞争加剧

　　该赛道已有多家竞品入局。上海机器人企业悟极科技可为机器人研发商提供数据采集手套与五指机械手；硅谷机器人中心除经销悟极传感手套，也在自研自有系列手套。

　　工业机器人厂商 Standard Bots 打造了多款手持数据采集设备；基础大模型企业 Generalist 最早依靠夹爪式设备采集数据，现已拓展产品线，推出五指采集手套，以及适配铲子、螺丝刀等各类工具作业的传感设备。

　　机器人初创公司 Proception 技术路线与 Tacta 相近，但它的手套掌心和指尖均布置触觉传感器，业务重心以售卖硬件为主，不为客户定制训练 AI 模型。

　　加州红木城的 Sunday Robotics 主打家用机器人，本月上旬发布最新 AI 模型 ACT-2。企业称，ACT-2 面对从未见过的居家环境，叠衣服成功率可达 99.1%。公司联合创始人兼 CEO 赵托尼表示，训练 ACT-2 超 99% 的数据全部来自自研动作捕捉手套。这款手套为硬质塑料外壳，贴合人手外形，结构匹配自家机器人的三指机械手。

　　赵托尼坦言：“依靠手套采集数据基本是 Sunday 整套技术路线的核心。” 相比远程操控机器人采集数据，手套能适配更多场景，大批量采集动作样本，还能完成远程操控很难复刻的动作，比如把袜子团成球状。

　　Sunday 在设计手套时刻意缩小它和机械手的结构差异，让采集的数据更易迁移适配机器人。赵托尼提出织物手套存在天然偏差：软质手套内部是真人手掌，但机器人落地运行时，手套内换成机械手指。人类手掌和机械手本身结构不同，人与人之间手部形态也有区别。

　　“海量数据能否抹平这种硬件差异，目前一切尚且未知。” 赵托尼说道。

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