当具身智能成为继自动驾驶之后的下一个万亿级风口，行业痛点也随之浮出水面——机器人“大脑”的进化速度被数据粮草严重拖累。在这样一则关键科技动态背后，一家成立刚满一年的AI创业公司大衍科技，凭借独特的技术路径和商业化速度，引起了资本市场的关注。
该公司日前宣布完成数千万元天使轮融资，由松禾资本领投，浙江省金控与广州番禺创新基金等国资背景机构跟投。资金将用于触觉大模型研发、机器人数据产线扩建及团队扩张。创始人杨林博士曾任博世、比亚迪等企业自动驾驶算法工程师，拥有近8年行业积淀。
数据困境：从自动驾驶到具身智能的“卡脖子”难题
机器人行业正在经历一场从“本体”到“大脑”的竞赛。随着硬件成本下降、复用率提升，越来越多的厂商发现，机器人的核心瓶颈不再是硬件，而是数据——尤其是高质量、带触觉反馈的多模态数据。
与纯视觉驱动的自动驾驶不同，具身智能要求机器人既能“看”，又能“感觉”。例如抓取一个透明水杯或柔软布料时，仅凭视觉无法判断表面摩擦系数和受力需求。这种感知上的缺失，直接导致机器人训练效率低下、泛化能力差。AI工具导航上类似的项目往往停留在实验室阶段，而大衍科技选择了一条更务实的路径。
传统数据采集方式成本高昂：真机采集需要搭建专门场景，让机器人反复执行固定动作，一天花费上千甚至上万元，且有效数据占比不高。相比之下，大衍科技采用“合成数据+异购采集”双轨策略，将标注成本从每帧十几元降至几毛钱，毛利率超过60%。这种模式背后的核心逻辑是：既然机器人最终要像人一样工作，直接采集人类的行为数据再映射到机器人身上，成本远低于让机器人从头学习。
该科技动态揭示了一个趋势：未来机器人训练将越来越依赖低成本、高保真的合成数据。AI画图领域已经证明，合成数据对视觉模型的提升效果突出；而触觉数据的合成与采集，正在成为下一个突破口。
合成数据降本增效：从“真机采集”到“人类工作流”重构
大衍科技创始人杨林观察到，2025年以来，机器人数据订单呈现井喷式增长，而汽车领域的合成数据需求反而出现下滑。“汽车数据没涨，甚至有点跌。随着机器人本体竞争白热化，大家开始卷大脑，而大脑的瓶颈就是数据。”
为了快速获取大量真实人类操作数据，大衍科技采用了“异购采集”模式——与无人超市、前置仓等场景合作，让工作人员佩戴自研的头戴设备和触觉手套正常上班，每天仅需补贴100元，就能获取8小时的连续操作数据。经过数据产线处理后，有效数据比例虽有所下降（约一半或更少），但整体成本仍比传统真机采集低一个数量级。
这一“人机数据映射”方案，不仅降低了成本，还提升了数据多样性。文生图技术可以让模型理解文字生成图像，而大衍科技则让模型理解人类操作生成机器人控制信号。随着数据产线持续优化，损耗率不断降低，该路径的商业可行性得到验证。今年一季度公司营收已超千万元，并与多家头部机器人公司达成合作。
对于新一轮的AI融资，杨林表示将主要用于扩建数据产线，进一步提升产能和精度。这也使得大衍科技成为该赛道上少数在成立第一年就实现正营收的AI创业公司之一。
触觉大模型：从视觉到力觉的“感知进化”
如果说合成数据解决的是“量”的问题，那么触觉大模型则是大衍科技的终极目标。公司计划在今年下半年发布国内首个公开的触觉大模型，该模型以多模态输入（视觉、触觉、姿态），在隐空间中加入物理约束，直接输出物体抓握时的受力方向、大小及最优姿态。
目前国内尚无公开的同类产品。这一差异化方向源于创始团队的认知：纯视觉方案无法解决手部遮挡问题，必须加入触觉数据。首席科学家、联合国科学院院士Abdulmotaleb El Saddik团队在数字孪生与触觉交互领域有二十余年积累，为大衍科技提供了深厚的技术底座。
触觉大模型的发布，将直接服务于具身智能机器人，为其提供“感知+执行”的闭环能力。触觉大模型填补了国内空白，且由于模型训练与硬件数据采集深度耦合，形成软硬一体壁垒，其他公司即使仿制硬件，也无法复现模型性能。
从更广阔的视角看，触觉大模型与AI图片生成背后的扩散模型有异曲同工之妙——前者在触觉空间中加入物理约束生成受力向量，后者在像素空间中加入噪声生成图像。杨林坦言，团队的可控扩散模型技术正是将图像生成的成功经验迁移到了触觉领域。
软硬一体闭环：不可复制的竞争壁垒
大衍科技的自研触觉手套“Shadow Gauntlet”是国内首个带力触交互的数采设备，具备29个阵列单元、1015个触觉触点，最高响应频率300Hz。头戴式设备则可同时采集手部姿态与触觉反馈。具身智能的产业化落地需要这样的硬件创新。
硬件本身的工程难度极高：传感器设计、线路布局、防串扰、防干扰……每一个环节都需要反复验证。公司在核心环节已申请多项专利。但更重要的是软硬结合——采集的数据格式、标定方式、预处理流程都是为模型训练深度定制的。即便对手拆解手套，没有背后的算法和模型，设备价值大打折扣。反之，模型训练又依赖这套设备持续产出高质量数据，形成正循环。
这正是大衍科技能够在成立一年内跑通商业模式的秘密：用低成本数据快速响应客户需求，同时用自研硬件积累行业最稀缺的高质量触觉数据，反哺模型迭代。AI工具导航上许多同类项目还停留在单一环节，而大衍科技已经完成了“数据-硬件-模型”的三段式闭环。
出海与未来：从“数据供应商”到“机器人大脑”的跃迁
商业化落地只是第一步。公司计划2025年底至2026年初在沙特设立子公司，推动硬件与数据出海。中东地区对机器人智能化需求旺盛，且政策支持力度大，大衍科技希望将触觉技术能力输出至国际场景。
此外，随着触觉大模型的成熟，公司不排除向下游延伸，打造差异化的“机器人大脑”。机器人数据产线是核心资产，但最终目标是让机器人拥有接近人类的感知能力。杨林形容：“我们现在的角色是给机器人提供‘视网膜’和‘触觉神经’，未来可能直接提供‘大脑皮层’。”
投资方松禾资本评价，团队整体年轻且互补，核心成员均有5-10年自动驾驶和AI领域经验，在算法、感知、决策系统等环节形成专业协同。首席科学家El Saddik院士已通过浙江省鲲鹏计划，未来5年将获得近9000万政府资金支持，团队技术厚度持续增强。
这一轮AI融资也让市场看到，AI创业公司正在从“算法创新”走向“软硬一体+行业深耕”。对于关注科技动态的读者而言，大衍科技的发展路径提供了一个典型样本：当数据成为最大的瓶颈时，谁能以最低成本获取最高质量的数据，谁就能在具身智能赛道占据先机。