蚂蚁领投戴盟机器人，触觉世界模型 Daimon-TWM 发布

具身智能公司戴盟机器人于 8 月 11 日宣布完成数亿元战略轮融资，由蚂蚁集团领投，老股东超额跟投。这是两个月内戴盟完成的第二轮融资，此前 A 轮融资规模为亿元级别。资方阵容包括招商局创投、联想创投、汇川产投、中国移动与中国电信等产业资本。

团队背景：CMU 机器人操作学派

戴盟的核心技术团队脱胎于卡内基梅隆大学（CMU）的机器人操作学术脉络。CMU 机器人研究所前院长 Matthew T. Mason 被视为全球机器人灵巧操作研究的奠基人，其学生广泛分布于波士顿动力、Google DeepMind、Physical Intelligence、NVIDIA 等机构。

戴盟联合创始人兼首席科学家王煜为 Mason 的首位毕业博士，后与李泽湘共同创办香港科技大学机器人研究院并任创始院长，主攻高分辨率视触觉感知技术。创始人兼 CEO 段江哗是中科院博士、香港科技大学博士后，入选 MIT AI100 青年科学家；首席 AI 科学家原玮浩曾任阿里通义实验室多模态研究专家；触觉负责人杜仪湃为王煜在触觉传感方向的核心弟子。

Daimon-TWM：触觉锚定的世界模型

戴盟近期推出触觉锚定世界模型 Daimon-TWM（Tactile-grounded World Model），采用视觉—触觉—语言—动作（VTLA）架构，将触觉原生纳入感知、决策与动作生成全流程，模型参数规模 10B 级，可在 NVIDIA RTX 5090 平台上实时推理。

模型分为三层协同运作：

物理认知模块：基于强化学习的触觉推理底座，建立对接触状态、力与形变、材料属性的物理常识判断。
推演决策模块：基于世界模型的动态预测中枢，前瞻性预判接触状态演化与失败风险，并据此生成动作策略。
瞬时操控模块：基于触觉反馈的高频伺服系统，以 100 Hz 频率实现毫秒级动作纠偏。

戴盟披露的测试结果显示，Daimon-TWM 在物理认知评测中取得全面优势，在接触密集型操作任务中，无扰动条件下平均成功率较 π0.5 提升两倍，有扰动条件下提升达十倍。该模型引入了可学习的统一触觉词元（unified tactile tokens），用以构建跨模态的触觉隐空间。

数据、评测与商业化进展

围绕模型训练，戴盟已建成含触觉全模态物理世界数据集 Daimon-Infinity，累计沉淀数十万小时操作数据，计划年内扩展至数百万小时。其中首批 1 万小时数据已在阿里魔搭社区开源，下载量近 500 万次。数据采集环节，戴盟与中国移动共建外发式采集网络，并在湖南郴州落地"具身数据采集 5S 店"，首期计划投放 1000 套设备。评测层面，戴盟推出行业首个面向物理交互的含触觉全模态评测基准 RobOmni。

商业化方面，戴盟视触觉感知设备已实现万片级出货，服务全球 200 余家客户，海外客户超过 50 家，交付名单中包括 OpenAI、Figure、Physical Intelligence、Skild AI、Meta、BMW、Google DeepMind 等，并已进入汇川及特斯拉供应链企业。

行业判断与风险提示

戴盟援引李飞飞团队的 T-Rex 论文观点，认为触觉不是视觉的简单附庸，而是独立的高频物理感知通道；简单将触觉信号拼接进现有模型甚至可能拉低任务成功率。这一判断支撑了戴盟"触觉原生建模"的技术路线。

需要注意的是，文章中"全球首个""全球第一"等表述多为公司自述，缺乏第三方独立验证；模型与 π0.5 的对比数据同样来自戴盟自身评测。在具身智能赛道整体仍处于早期、商业化路径尚未完全跑通的背景下，这些技术领先性声明的实际落地效果有待持续观察。