戴盟机器人发布 VTLA 具身操作大模型与视触觉产品矩阵：从模型到硬件的全栈感知路线

7月6日，戴盟机器人集中释放两条产品线：全球首款 VTLA 具身操作大模型 Daimon-One，以及与之配套的 DM-Tac G 视触觉夹爪终端，同时 DM-EXton 遥操作系统迎来迭代，支撑灵巧手产品线扩展。这不是一次孤立的模型发布，而是其「传感器→执行器→数据集→AI模型」全栈闭环的收口。VTLA 架构将视觉、触觉、语言与本体状态统一到一个端到端模型中，直接输出动作指令，打通了从感知到决策再到执行的长链路。配合集成触觉传感的末端执行器，该模型让机器人的「手」和「脑」第一次在商业化产品层面实现同步落地。

戴盟的技术底色是单色光视触觉路线，与 MIT GelSight 的三色光方案形成根本分化。其 DM-Tac 系列传感器通过相机重新拍摄弹性体形变，以 640×480 分辨率、每秒 1300 万组触觉数据、超过 110,000 个有效感知点还原接触面的形貌、纹理、软硬度乃至滑移和六维力信息。感知密度达每平方厘米 40,000 多个感知单元，相当于人类指尖的 166 倍，且能识别 0.1 毫米级划痕。W2 型号升级至 IP67 防护等级，毫米级厚度可嵌入灵巧手指尖，通过 500 万次按压耐久测试。这一套参数不只是实验室指标——它是 VTLA 模型真实触觉能力的物理根脚。

硬件矩阵的规模化才是 VTLA 模型得以运行的工程基础。戴盟已铺开从指尖传感器到灵巧手、视触觉夹爪，再到端侧计算平台的全系列产品：DM-Tac X 以 41×24×18mm、0.5W 低功耗和 28° 锐角设计专攻精密操作；DM-Tac F 系列进一步小型化至 23×18×18mm 和 40×14×14mm，覆盖指尖、指侧全向感应；DM-Flux 端侧计算平台以 10 TOPS 算力同时接入五路触觉传感器，在现场完成多模态数据融合，无需依赖外部 PC。本次发布的 DM-Tac G 夹爪则将触觉传感直接集成进末端执行器，搭配 DM-EXton2 的力触反馈遥操作手套，使用者即使视线遮挡，也能通过手感判断物体属性，这不仅降低了机器人的集成门槛，也大幅提升了精细操作数据采集的效率。

戴盟的野心的确不在单纯的传感器出货，而在数据基础设施。2026 年 4 月开源的 Daimon-Infinity 数据集目标达百万小时级、近十亿条数据，首批 1000 小时已上线阿里魔搭社区，覆盖 16 大行业、80 多个真实场景、2000 余类任务。公司在深圳启用全球首个「具身数据采集 5S 店」，与中国移动合作将 DM-EXton 遥操作设备铺进营业厅，让普通用户在日常场景中参与数据采集，把营业厅变成机器人的「早教中心」。数据采集网络的铺开，加上整合视触觉后操作模型所需数据量可降至原先的千分之一，使 VTLA 模型的迭代速度跳出了实验室循环，进入真实世界飞轮。

商业化侧，戴盟已实现万片级出货，同类视触觉传感器全球出货量第一。定价 ¥1,299 起，以工业传感器价格区间提供超指尖 166 倍的感知密度，这一策略有效拉低了制造、物流和实验室自动化场景的应用门槛。2026 上半年，戴盟先后与联想制造即服务、上声电子签署战略合作，入库中小试基地项目库，同时成为中国移动具身智能产业创新中心核心共建单位。资本层面，从 2024 年底至今连续完成四轮亿元级融资，投资方包括国中资本、联想创投、招商局创投、中国移动链长基金，以及汇川产投和中国电信，产业资本与产业场景的绑定正在加深。

VTLA 模型的上线标志着戴盟正式从传感器供应商切换为具身智能全栈方案商。传统上，触觉是机器人操作链路中最难规模化的短板，戴盟用一套从单色光硬件到数据采集网络，再到 VTLA 模型部署的 3D 策略，把触觉做成了可量产、可量化的数据资产。在面对帕西尼等同样发力触觉灵巧手的对手时，戴盟的差异化不在于单点技术参数，而在于形成了从遥操作采数到端侧推理的商业闭环。当行业还在讨论触觉是否有用的时候，它已经把视触觉变成训练大模型的必选项。

RobotScope 视角：戴盟真正的壁垒不是 40,000 个感知单元，也不是万片出货，而是把触觉从硬件参数转化为数据飞轮的工程能力。VTLA 模型的发布实际上是这组飞轮的产品出口：传感器铺量→数据采集网络→开源数据集→模型迭代→更低的数据成本，形成正向循环。当遥操作手套进入中国移动营业厅，数据采集的成本结构从专业工程师变成普通消费者，这比其他技术指标更值得被重估。