“机器人哪怕重复十万次，只要失败一次把人摔地上，后果都不可接受。”模感科技CEO严朝旭在谈到全身触觉在养老医疗场景的终极目标时，把成功率量化到了小数点后四位。这家成立仅一个月的公司，正试图用一套覆盖全身的柔性感知系统，让人形机器人从“只会用手指尖捏东西”进化到能用身体去感知和适应真实世界。
硬氪获悉，全身多模态融合触觉解决方案公司模感科技（MoSense）近日完成数千万元天使轮融资，投资方包括红杉中国、高瓴创投及智元机器人。这笔资金将主要用于加速研发、扩充团队、投入算力以及建设量产测试体系。公司2026年5月刚注册成立，总部位于上海，深圳前海设有研发中心，开局便获得了头部美元基金和头部人形厂商的共同押注。
当前人形机器人正从展示demo走向工业制造、物流搬运、家庭服务等复杂场景，视觉能力已能获取大量环境信息，但触觉——负责感知接触、受力、摩擦这些物理交互状态的能力——正在成为制约落地的一大瓶颈。一个现实是，行业里的触觉方案大多还集中在灵巧手或夹爪指尖指腹这些局部位置，只够应付精细操作。机器人的手臂、躯干、大腿、足底等大面积区域仍然缺乏触觉反馈，无法形成完整的物理交互。而且，传统技术路线受成本、面积覆盖和感知模态的限制，很难做到大面积连续曲面的规模化部署。
模感科技拿出了自己的方案：基于电磁超构力学技术的MoSkin全身柔性多模态触觉系统。这套系统可以部署在手部、四肢、躯干、足底等位置，把机器人原本刚性的物理边界转化成连续的六维力场感知，实现全身范围内的多模态触觉采集。严朝旭解释说，与传统触觉系统只能感知单一维度的力不同，MoSkin方案集成了力觉、温度、滑移、振动、材质等多种物理信息，力图贴近真实皮肤的感知能力。硬件之外，公司同步在研发多模态融合算法。
这套全身触觉硬件的价值不止于感知本身。严朝旭点出了一个行业现状：现在的世界模型已经能在仿真环境里完成大量策略训练，机器人清楚自己的边界和环境的边界，可以学会复杂的交互策略。但一旦部署到真机上，Sim-to-Real的鸿沟就出现了——真机缺乏完整的全身触觉反馈，无法判断到底是手臂、肩膀还是身体其他部位发生了接触，导致仿真中的物理交互难以映射到真实世界。基于此，模感科技自研了一套基于多模态隐空间融合门控机制的世界动作触觉预测模型，通过高频、多维的触觉反馈去不断修正低频决策过程，用全身触觉补充物理先验信息，试图进一步缩小仿真与真实之间的差距。通俗一点说：当机器人搬运箱子时，如果手部或身体局部感知到摩擦力发生变化，它可以提前判断物体有滑落风险，主动调整抓取策略，而不是等东西掉了再做出反应。
至于全身触觉的应用路径，严朝旭划出了三个阶段。第一个阶段是基础安全：机器人学会感知自己的物理边界，完成防碰撞、防夹伤和精细操作，因为“作为生产工具，安全性比功能性重要”。第二步是辅助完成复杂任务。他举了一个场景：机器人抱着大箱子走路，要求箱不掉、人不倒；再进阶一些，箱子要滑落时用大腿顶一下，或者抱箱子没手开门时用脚或胯把门推开——Figure AI的人形机器人在家务演示中已经展现了类似的拟人行为。而第三个阶段，才是真正的硬骨头：直接面向高精度人机交互场景。他拿养老医疗举例说明，“单纯把一个行动不便的人从床上抱起来去卫生间这个看似简单的动作，没有多模态的全身力感知几乎不可能完成”，他把成功率量化到了99.999%以上，原因是“十万次里失败一次把人摔地上，后果都不可接受”。
值得关注的是，这家公司并非一家单纯的硬件团队。团队由硬件、传感和算法三部分构成：CEO严朝旭是港科大微电子系博士，长期做高频系统、电磁算法及具身多模态传感研究，有量产经验；CTO周航是港科大机器人系博士，曾在国内车规级自动驾驶企业担任资深算法研究员，长期研究方向是端到端自动驾驶模型、世界模型及具身智能算法；CFO杨穆君拥有港大经济学硕士学位，在多家头部金融及科技公司任职过；首席科学家温维佳则是港科大讲座教授、港科广功能枢纽院长，获得过国家自然科学二等奖，入选了爱思唯尔“全球前2%顶尖科学家”榜单，且具备连续创业和科技成果转化经验。
在商业化层面，模感科技并不想只卖一块电子皮肤。严朝旭的设想是走软硬件集成方案路线，类似车企去采购智驾公司整体方案的模式。他的判断是：客户在评估全身触觉系统时，希望看到的是实际应用效果，而不是一块皮肤本身。提供“硬件加算法”的集成方案，可以为客户省去算法开发和全身数据采集的成本，模感科技会提前完成大部分功能模块优化，帮助客户更快完成产品验证和落地。目前，公司多模态融合触觉方案已在推进商业化落地，除人形机器人相关业务外，也在向其他行业拓展智能传感器合作。
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