戴盟机器人张栢专访：今年行业胜负手，在于打通商业闭环

2026年，是国家“十五五”规划的开局之年。这一新五年规划系统性勾勒出中国至2030年的发展蓝图，新旧动能转换、发展范式升级、全球格局重塑，都将在这一时期找到新的交汇点。

理解“十五五”的顶层设计，是预见未来经济脉动与市场机遇的起点。时代的机遇藏在哪里？未来中国经济增长的核心动力如何精准判断？值此开年之际，南都湾财社发起《开局2026：在新周期起点上》专题策划，聚焦科技如何进入产业系统、如何穿透生产链条、如何在不确定的全球环境中形成可持续的竞争优势。

本期专访了戴盟（深圳）机器人科技有限公司合伙人兼首席商业官（CCO）张栋。

刚刚结束的CES 2026（国际消费类电子产品展览会），被行业视为具身智能从“大模型狂欢”转向“物理世界落地”的分水岭。当巨头高呼“物理AI”时代已至，行业的聚光灯开始从屏幕里的算法，转向落地环节。

然而，站在2026年的开局节点上，行业的痛点依然清晰：机器人“脑子”越来越聪明，但“手”依然笨拙；大模型读过万卷书，却难以在真实的物理世界里“行万里路”。

对此，张栋有着冷静的判断。作为戴盟机器人的首席商业官，他认为行业正在告别单纯的“炫技”时代。在这次专访中，他抛出了三个具有实战色彩的观点：数据将成为具身智能的新基建；触觉感知将从“高端选配”变为“工业标配”；而2026年的胜负手，在于谁能跑通从感知到商业的“闭环”。

(以下为采访节选)

抢滩数据：AI可以“读万卷书”，但机器人必须“行万里路”

南都湾财社：2026年被很多机构称为“物理AI元年”。在刚刚结束的CES上，戴盟发布了全球首款力/触觉反馈遥操作数据采集系统DM-EXton2。作为专注于商业化落地的负责人，您如何解读这一动作背后的战略考量？它解决了什么核心痛点？

张栋：过去两年，我们看到大语言模型（LLM）突飞猛进，因为互联网上有万亿级的文本数据供它学习。但这带来了一个错觉，似乎只要模型够大，机器人就能万能。现实是，当机器人进入物理世界，它需要理解接触、受力、摩擦、滑移这些极其微小却至关重要的物理量。

AI可以“读万卷书”，但机器人必须“行万里路”。目前行业最缺的，不是通用的视频数据，而是包含触觉反馈的“高质量物理交互数据”。

我们在CES上发布DM-EXton2，战略意图非常清晰：我们要从单纯的硬件供应商，进化为物理数据基础设施的构建者。

DM-EXton2不仅是一台设备，它是连接人类经验与机器智能的桥梁。通过高精度的力/触觉反馈，它能让遥操作员在操作过程中也能“感同身受”，精准把控抓取易碎品或进行精密装配的力度。更重要的是，它将人类老师傅的“手感”转化为了机器人可学习、可泛化的高质量“教材”。

在戴盟的商业逻辑里，我们不只在卖产品，更是在通过“3D战略”（Device硬件、Data数据、Deployment场景）构建壁垒。谁能最先以低成本、高效率的方式积累出全球规模最大高精触觉机器人数据集，谁就掌握了具身智能下半场的入场券。

南都湾财社：随着算力和算法的瓶颈逐渐被突破，“数据”被视为具身智能下一阶段竞争的高地，尤其是稀缺的物理交互数据（接触力、摩擦、纹理等），作为行业从业者，您如何看待数据的地位？中国企业在构建高质量具身智能数据集方面，有何独特的优势，又有哪些挑战？

张栋：随着算力和算法的瓶颈逐步被突破，具身智能的竞争正加速从“模型竞赛”转向“数据资产竞赛”。未来两年，决定技术领先的关键，将不再是参数规模，而是谁掌握了高质量、高密度的物理交互数据——尤其是触觉、接触力、摩擦、滑移、材质反馈等“接触级”数据。这些数据是机器人建立物理直觉、实现灵巧操作的“燃料”，是模型从“能看会说”进化到“能干会想”的核心资产。

在这方面，中国企业拥有独特优势。中国拥有全球最密集的产业场景、最快的供应链响应能力和最强的工程化落地能力，这让我们能快速将技术部署到真实工厂、实验室和家庭环境中，持续采集高价值的交互数据。戴盟正是依托这一优势，通过我们的触觉感知解决方案，在人形机器人、精密制造等场景中构建全球规模最大高精触觉机器人数据集。

但挑战同样存在：一是数据标准化仍处于早期，触觉信号的标注与对齐缺乏统一范式；二是长序列复杂任务数据稀缺，真实操作往往涉及多步决策与动态调整；三是工业客户对数据安全与隐私要求极高，限制了数据的开放与共享。

让触觉感知从“奢侈品”变成“工业标配”

南都湾财社：业内有观点认为，灵巧手和传感器的高成本是制约人形机器人规模化落地的关键。戴盟曾提出要将传感器价格降至“千元级”。站在2026年的起点，你们在成本控制和量产上取得了哪些实质性突破？

张栋：具身智能要成为新质生产力，必须算得过账。如果一只灵巧手售价几万美元，它只能呆在实验室；只有当核心部件成本呈指数级下降，它才能真正走进工厂和家庭。

戴盟在成本上的突破，不是靠简单的价格战，而是基于技术路线的革新和供应链的深耕。

首先是技术路线的选择。我们坚持“视触觉”路线，利用单色光技术，改良了传统方案中多光源系统，攻克了传统视触觉传感器算力要求高、发热量大、耐用性差等难题。这种“为制造而设计”的理念，从物理底层决定了我们具备大规模量产的成本优势。

其次是供应链的深度协同。供应链就是生命线。依托粤港澳大湾区——全球响应速度最快、配套最全的硬件产业链，我们实现了从光学模组到芯片的国产化替代与定制优化。

目前，我们将高性能触觉传感器的价格带入了“千元级”，但这只是开始。我们的目标是让触觉感知从“高端选配”变成“工业标配”。

在构建新质生产力的过程中，大湾区“快速试错、快速迭代、快速量产”的工程化能力，是全球任何其他区域都难以复制的壁垒。我们不仅能把东西造出来，还能以具有竞争力的成本造出来，这就是中国科技企业应对全球不确定性的最大底气。

预见2026：告别“炫技”，拥抱“闭环”

南都湾财社：市场对人形机器人的期待很高，但落地一直是难题。展望2026年，您认为最具爆发潜力的商业化场景在哪里？戴盟如何定义这一年的行业竞争格局？

张栋：对于2026年，我的判断是：行业将从“概念验证”迈入“价值验证”阶段。

过去两年，资本和媒体都在关注谁的机器人外形更像人、后空翻做得更漂亮。但进入2026年，大家的关注点正在逐渐转变。B端客户不会为“酷炫”买单，他们只为“确定性”付费。

因此，率先爆发潜力的场景，我认为是那些任务清晰、ROI（投资回报率）可算、数据可闭环的工业级场景。

具体来说，3C制造中的精密插接、仓储物流的异形件分拣以及特种环境下的精细操作等等，这些场景的共同点是：高频、重复、且对“触觉”有刚需。比如抓取一个软包装的快递，或者安装一个微小的排线，单靠视觉容易失效，依靠触觉反馈成功率更高。

在这些场景中，戴盟不追求做全能的“人形本体”，而是专注做“最灵敏的手”和“最懂世界的脑”。

关于竞争格局，我认为2026年将是“基础设施为王”的一年。随着入局者增多，本体制造会迅速红海化，真正的护城河将转移到核心传感器、高质量数据集和标准化的工具链上。

南都湾财社：站在2026这一新周期的起点，如果用一个关键词来预测未来一年的中国具身智能产业，您的选择是什么？为什么？

张栋：如果用一个关键词来预测未来一年的具身智能行业，我会选择“闭环”。

什么叫闭环？一个机器人在实验室抓10次成功9次，不叫闭环；只有在工厂连续7×24小时运行，抓10万次仍保持99%以上成功率，并能通过持续采集的触觉数据不断自我优化，这才是真正的闭环能力。

站在新周期的起点，产业化的真正标志，不是“秀得漂亮”，而是“跑得起来”。这意味着，数据要闭环、训练要闭环、部署要闭环、最终商业也要闭环。

2026年，具身智能将告别“技术秀场”，走向“产业战场”。我们相信具身智能的产业化，始于闭环，成于闭环。闭环跑起来，具身智能才真正从“技术秀场”走向“产业战场”。

策划：王莹

统筹：李颖

采写：南都·湾财社记者 严兆鑫