在机器人技术领域，触觉感知能力的缺失一直是制约其发展的关键因素。传统触觉方案，如接触开关、触摸屏和电子皮肤等，往往难以在空间分辨率、多维信息解耦、耐用性及批量一致性之间找到平衡，且输出信号维度较低，难以满足AI训练体系的需求。这导致机器人在面对复杂环境时，缺乏稳健的操作能力和泛化性能，在精密装配、手术辅助、养老护理等场景中的应用受到限制。
面对这一挑战，一支由清华大学和浙江大学年轻学者组成的团队，选择以视触觉传感技术为突破口，试图为机器人赋予更真实的触觉感知能力。团队核心成员包括创始人兼CEO王陈玉珩，他本硕均毕业于清华大学电子工程系，具备跨学科研究背景，曾参与灵巧手、视触觉传感及机器人数据采集系统的开发；CTO徐继凯则拥有浙江大学控制科学与工程系硕士学位和华中科技大学机械科学与工程学院学士学位，长期专注于视触觉传感器及机器人感知与操作研究，在硬件研发和量产环节经验丰富。
该团队的技术路径核心在于：通过光学信号捕捉弹性体接触面的形变图像，再利用算法模型从图像中重建接触位置、受力分布、滑移及纹理等多维信息。这一过程将物理接触转化为可被视觉模型处理的图像信号，实现了触觉感知的“视觉化”。选择光作为感知媒介，是因为其频率高、带宽大，能够提供微米级空间分辨率的图像数据，每帧记录接触面的压力分布和形变细节，为物理AI训练提供了高保真、高维度的关键素材。更重要的是，视触觉输出的图像化数据与当前主流AI架构（如CNN、Vision Transformer、扩散模型等）天然适配，无需复杂信号转换即可直接用于训练，大大简化了数据处理流程。
创业初期，团队面临资金短缺的困境，但他们通过自行垫资购买设备和物料，在出租屋内搭建简易工位，仅用半年时间就开发出第一代产品。为验证市场需求，他们开设淘宝店铺，短时间内售出数百单，跑通了从接单、生产到售后的完整链条，确认了产品的市场潜力。随后，团队前往深圳、东莞等地考察工厂，深入了解产线工艺，与上下游工程师和工人反复沟通，积累了宝贵的量产经验和客户反馈。
随着研发和生产基础的夯实，团队开始向B端市场拓展，逐步获得多家客户的订单，金额从数十万元至百万元不等。三个月内，公司连续完成数千万元种子轮和天使轮融资，由峰瑞资本与一家双币财投机构领投，破壳机器人、无限基金SEE Fund、水木清华校友种子基金跟投。这些资金为公司的进一步发展提供了有力支持。
汇光创新的核心产品是一款名为LIGHT TILE的超薄视触觉传感器。在技术路线上，团队选择了灰度重建方案，而非更常见的彩色标记点追踪路线，从而降低了内部光学结构与算法链路的复杂度，实现了更薄的结构、更低的算力需求和更优的成本控制。第一版产品厚度控制在3至4毫米，已进入产品化推进阶段，正针对机器人指尖、夹爪等末端执行器进行深度适配。
“薄”不仅是结构上的优势，更直接关系到触觉传感器在真实机器人系统中的应用可行性。传感器越薄，对机器人末端执行器的运动学干涉越小，大规模真机数据采集的部署门槛也就越低。同时，视触觉数据的信息密度在各类触觉模态中处于较高水平，所采集的高维图像数据具备向下兼容、降维到其他触觉数据模态的潜力，有助于实现跨本体的策略泛化。在灵巧手等紧凑结构中，传感器厚度直接决定了其能否嵌入指尖关节，因此“更薄”意味着从实验室装置向机器人基础部件的跨越。
本轮融资完成后，汇光创新将继续推进核心传感器的迭代、工程化验证、供应链建设与试点合作，并完善触觉数据采集与处理体系。公司的长远目标是推动视触觉传感器及数据基础设施在具身智能与消费电子产业中的规模化应用。从行业视角来看，具身智能当前的核心瓶颈之一在于接触感知，而触觉技术的瓶颈则在于缺少可规模化、可嵌入、可量产的基础传感器。汇光创新的路径表明，视触觉传感正在从实验室原型向可部署的基础部件演进，为机器人技术的突破提供了新的可能。
