柔性触觉感知企业「尧乐科技」近日完成 Pre-A+ 轮融资，由鼎和高达领投，常熟汽饰、祖龙娱乐跟投。公司以「金属纱线+三明治矩阵」一体织造的柔性数据手套切入具身智能数据采集赛道，创始人预计 2026 年全年营收翻 10 倍，数据手套业务占比将过半。
随着人形机器人本体、电机、关节控制等硬件工程逐一突破，行业竞争发生阶段性切换——深层制约已从硬件转向数据供给的结构性短缺。
据《中国具身智能产业发展报告》，截至 2026 年初，全球高质量真实物理交互数据总量约 50 万小时，而训练具备基础泛化能力的通用具身模型至少需要千万小时级数据，缺口达九成以上。
视觉和文本可以线上大规模归集，但触觉模态存在独特的供给瓶颈：
能模拟物体形状与位置，但难以复现真实场景下的压力分布、摩擦力、材质形变等复合力学特征，与真实触觉真值存在固有偏差。
触觉信号源于实体间直接物理接触，数据手套既能捕捉真实接触力学信号，又能以标准化形态实现规模化部署。
这倒逼行业从物理端寻找数据获取的新路径，数采手套成为当前填补触觉数据空白的关键方案之一。
据创始人吕莉蕴观察，今年行业客户对触觉数据的需求大致可分为三类，目标差异极大——不是卖一个标准化手套就结束了，而是要按场景做不同配置和数据分析。
市面上柔性传感器路线不少——印刷薄膜、视触觉、织物传感并存。尧乐选择从材料源头解决问题，核心差异在于传感电路与布料是否一体：
在薄膜、TPU 或布料上印刷传感器，传感器层与织物层分离，需多层结构叠加。真实场景中，多层带来位移、褶皱、汗渍，导致传感器衰减漂移；空抓时材料褶皱即误触发，产生「鬼影噪声」。
将纯金属拉丝合金纱线编织成导电网络，嵌入多层织物矩阵——织物即传感器。一体成型后无层间滑移，手指弯曲不产生相对位移，空抓不触发无效信号。
在工程细节上，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；腕部主控盒内置广角摄像头，可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，数据可交叉验证。
团队背景覆盖从底层传感材料到上层智能算法的全链条：创始人兼 CEO 吕莉蕴曾任国际汽车电子头部企业 Harman 首席架构工程师，主导多模态传感器融合计算平台研发；核心团队多来自中科院、密歇根大学、北京大学等院校。
产品层面，手套采集盒集成供电、信号处理和存储模块，手套本体可单独替换、水洗维护，既保障长期采集任务的连续性，也降低了故障后的维修门槛。经过校准的传感器具备良好一致性，无批次差异或单只手套间的偏差。
从商业模式看，尧乐交付给客户的不仅是手套，还包括数据采集、清洗、标定和时间轴对齐等预处理服务——有效降低客户在模型训练阶段的数据清洗成本。
投资方的判断也指向同一逻辑：
吕莉蕴透露，2026 年尧乐科技数据手套业务预计将占到整体营收的一半以上，公司全年营收预计翻 10 倍。
本篇报道源自企业融资首发通稿，营收翻 10 倍等预测为公司单方披露，未见第三方独立复测或审计数据；投资方引语均来自同轮投资人，存在立场一致性。读者宜将「10 倍」视为企业目标口径而非已验证事实。
技术层面，织物传感一体成型思路在工程上确有差异化价值——多层贴合方案的滑移与汗渍漂移是行业公认痛点，尧乐从材料源头消除层间结构问题，方向值得跟踪。但「织物即传感器」的量产一致性、长期耐用性与成本下探能力，仍需以交付数据验证。
具身智能的竞争正从「本体炫技」切向「数据基建」——谁能率先把人类物理操作规模化、标准化地变成可训练数据，谁就拿到了下一轮模型迭代的入场券。
尧乐科技数据手套即将发布，面向具身智能、工业物流、医疗康复等场景接受合作对接。融资细节以企业官方发布为准。
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