视触觉传感器行业趋势、企业分析--QYResearch

根据QYResearch最新调研报告显示，视触觉传感器是一种通过光学成像原理实现触觉感知的装置。其核心构造包含透明弹性体、光学成像系统和算法处理模块。当弹性体与物体接触时，表面会发生三维形变，内部成像系统会以极高分辨率捕获这些微观变形。通过计算机视觉算法（如光度立体视觉、光流法或深度学习模型）对形变场进行量化分析，能够精确重建出接触界面的三维几何特征、空间压力分布和剪切力矢量。这种传感器不仅能静态测量接触力的大小和方向，还能动态检测物体的纹理特征、滑动趋势和材料硬度——通过分析受压后弹性体的恢复速率来推算粘弹性参数。得益于光学测量的非接触特性，其传感单元与受力部件实现物理解耦，既避免了电磁干扰，又显著提高了测量精度和耐久性。典型传感器空间分辨率可达0.1毫米级，力检测灵敏度达毫牛水平，帧率超过100fps，在保持高线性度的同时实现宽动态范围测量。

2. 视触觉传感器的发展因素

2.1. 视触觉传感器高维密集感知驱动：从二进制接触到指尖级几何-力-纹理全息触觉的刚需演进

视触觉传感器的发展因素根植于对超越“二进制”触觉信息的刚性需求，传统机器人仅依赖开关式接触或单点压力传感器，输出低维稀疏信号（如0/1接触状态或单一法向力值<10bit），根本无法支撑灵巧操作所需的密集高维感知，而人类指尖通过约17000个触觉感受野实时获取接触几何形状（三维轮廓分辨率~0.1mm）、压力场分布（空间梯度<0.05N/mm²）、剪切力矢量（滑移预测精度>90%）与表面纹理（粗糙度Ra<1μm），驱动精细装配、物体重定向与无损抓取等任务，视触觉传感器通过光学弹性体将物理形变转化为高帧率图像序列（≥120Hz、≥320×240像素/指），天然提供密集像素级触觉热图、深度图与RGB三通道数据流，每帧蕴含数十万维信息，直接映射接触面完整三维拓扑、局部应力集中、切向滑移轨迹及微观纹理指纹，彻底击穿传统传感的信息稀疏瓶颈；其发展驱动涵盖多维度：一是灵巧操作任务爆炸式增长，如手机曲面贴合需<0.2mm对位误差、蛋壳抓取需<0.1N力控精度、布料折叠需实时褶皱追踪，迫使感知从“点”到“面”跃升；二是图像化输出与AI大模型无缝对接，触觉热图可直接喂入VLA预训练视觉主干（如ViT-L/336px），通过少样本对齐即实现“触觉即视觉”泛化，训练成本较数值型传感器下降90%；三是硬件工艺突破，MEMS微结构弹性体+单色光追踪将厚度压至<3mm、密度达4万单元/cm²，成本降至<30美元/指，支持多指并行部署；四是标准化数据流需求，ROS2触觉消息规范（sensor_msgs/TactileImage）与开源数据集（如Tactile-SYNTH 500M帧）加速生态闭环；五是跨领域验证闭环，工业级场景（如汽车线束插入成功率从72%提升至99.8%）、医疗级（如血管触诊误判率降至<2%）与消费级（如服务机器人倒水不洒）均以高维触觉为必要条件，共同构筑从痛点识别到技术落地的完整发展逻辑链条，推动视触觉从辅助感知跃升为具身智能核心引擎。

2.2. 视触觉传感器视觉技术赋能：CMOS+深度学习双轮驱动的触觉感知历史机遇

视触觉传感器的发展因素高度依托计算机视觉技术成熟所带来的历史性机遇，其核心在于光学组件与深度学习算法的双轮驱动彻底重塑触觉感知范式：硬件层面，微型高性能CMOS图像传感器（如Sony IMX系列1/4英寸@60fps仅需$3）与超亮度单色LED光源（<0.1W@5000mcd）已实现消费级量产，配合低成本精密注塑弹性体（硅胶+纳米涂层模量<1MPa），构建出厚度<5mm、重量<15g的指尖级光学舱，BOM成本较传统FSR阵列下降85%，直接移植手机摄像头供应链即可实现百万级年产量；算法层面，卷积神经网络在图像分割（U-Net变体实现像素级凝胶形变mask@99.5% IoU）、三维重建（NeRF-inspired光度立体从单帧RGB恢复0.03mm深度误差）与时序建模（TCN捕捉100Hz滑动轨迹）上的成熟预训练模型（如ImageNet-21k权重迁移后仅需5000帧触觉数据微调）为弹性体复杂形变解译提供即插即用工具链，开发者无需设计模拟电路或标定电容漂移，仅通过PyTorch+OpenCV即可完成从原始图像到接触几何-压力场-剪切矢量的端到端映射，训练周期从月级缩短至天级；生态层面，ROS2标准TactileImage消息协议与Unity/Isaac Sim高保真凝胶仿真环境形成闭环验证，结合开源数据集（如GelSeq-1M包含多材质、多姿态形变序列）加速算法迭代；产业层面，视觉技术栈的通用性催生跨领域迁移，如手机曲面贴合视觉检测模型直接复用至触觉热图分割，汽车AOI系统经验无缝移植至机器人装配力反馈闭环，极大降低从实验室原型到工业落地的技术壁垒，最终推动视触觉传感器以“视觉即触觉”的范式实现指数级普及，赋能人形机器人灵巧手、软体夹爪与医疗手术机器人从“盲操”迈向“指尖智能”。

2.3. 视触觉传感器双轮驱动：人形机器人产业刚需与全球学术创新生态协同演进

视触觉传感器的发展因素深受人形机器人产业爆发与学术研究深耕的双轮共同驱动，产业层面以特斯拉Optimus、Figure 01、Boston Dynamics Atlas等旗舰项目为标志，明确提出每指需≥3自由度灵巧手支撑未知物体零样本抓取（成功率>95%）、在手重定向（姿态误差<5°）与物理交互安全（碰撞力<5N）的硬性指标，传统稀疏力敏阵列因信息熵不足（50篇NeurIPS/ICRA顶会论文与Tactile-Bench 10M帧基准数据集，系统验证光学弹性体在微米级形变重建（RMSE<0.02mm）、剪切力解耦（角度误差98%）上的潜力，全球30+顶尖实验室（Stanford Dexterity、Oxford Robotics、ETH ASL）持续投入超弹光学胶（泊松比100万次）、事件相机触觉流（kHz异步响应）与Transformer时序建模（Tactile-Former 128层处理100Hz序列延迟<8ms），形成从基础光机理、新材料到多模态算法的完整创新链，年度开源代码更新超200次，直接孵化戴盟DM-Tac、纬钛GF225、叠动MEMS-Tactile等产业级产品，学术-产业正反馈闭环加速技术成熟，预计2027年前视触觉传感器将标配于90%人形机器人灵巧手，成为具身智能从“视觉主导”到“视触共生”的关键跃迁引擎。

3. 视触觉传感器的未来发展趋势

3.1. 视触觉传感器技术路线多元化：从三色光立体法迈向单色光高效追踪

视触觉传感器未来发展趋势将围绕技术路线多元化加速演进，从当前主流的基于三色光的光度立体法（如GelSight采用RGB照明逐层激发弹性体变形以重建三维形貌）逐步向基于单色光的图案追踪法、事件驱动光流法、结构光动态条纹法以及混合光场编码法等新型路线全面拓展，其中单色光图案追踪法通过在弹性体表面预置高对比度微标记阵列（如随机散斑或网格二维码），利用单颗低成本CMOS相机实时追踪标记点像素级位移与形变，结合亚像素插值算法实现0.02mm空间分辨率与<5mm、重量<1W，成本<100美元，最终形成消费级（低功耗、易集成、500万次）和研究级（开源数据集、事件相机、微米分辨率）三层生态，推动视触觉从实验室原型迈向大规模商用，赋能家用服务机器人精细抓取、工业柔性产线零损伤装配、医疗微创手术触觉反馈以及增强现实远程操作等千亿级市场。

3.2. 视触觉传感器性能跃升：高密度微米级、小型化MEMS与低成本量产的未来趋势

视触觉传感器未来发展趋势将以性能持续提升为核心驱动，向高分辨率、小型化和低成本化深度融合演进，突破当前毫米级感知的瓶颈，实现微米级精度与纳米级柔性集成，例如戴盟机器人的DM-Tac W传感器已率先将感知单元密度提升至每平方厘米4万个，远超人类指尖的240个Meissner小体密度，支持亚毫米级形变捕捉与多模态信息（如纹理、软硬度、滑动摩擦及三维力分布）的实时解算，采样频率达120Hz以上，而叠动科技等企业通过MEMS工艺创新，将传感器体积压缩至毫米级（如厚度<5mm、重量<10g），结合硅基微加工与柔性聚合物基底，实现高密度阵列集成与IP67级防水耐用性，寿命超过500万次循环，解决传统光学舱的体积痛点并将单价降至50美元以下；展望未来，MEMS与GelSight-inspired光学弹性体将进一步协同，引入无透镜成像（如清华大学ThinTact的非迭代重建算法，速度提升1000倍）与柔性光栅结构色（如中科院IrisTact的结构色图案表征，触点定位分辨率达0.01mm、法向力精度<0.05N），支持kHz级事件驱动采样与AI边缘融合（如NVIDIA Jetson Nano板载深度学习，实现2ms延迟噪声抑制），同时通过卷对卷印刷与逾渗式材料（如墨现科技FLX系列）实现低成本量产，BOM成本压至传统方案的1/4，助力传感器从工业级（高负载、500Hz采样）向消费级（<20美元、柔性贴片式）与研究级（微米分辨率、开源数据集）分层生态扩展，最终赋能人形机器人精细在手操作（如误差<0.1mm的螺丝拧紧与蛋壳无损抓取）、医疗微创触诊（柔性组织变形实时反馈）、农业无损采摘（纹理损伤检测率>95%）及增强现实人机交互（虚拟触觉沉浸度提升），推动触觉从辅助感知向具身智能核心引擎转型。

3.3. 视触觉传感器AI大模型深度融合：图像化输出驱动VLA端到端具身智能革命

视触觉传感器未来发展趋势将以与AI大模型深度集成为核心引擎，凭借其图像化输出天然对接视觉-语言-动作（VLA）端到端架构，彻底超越传统数值型力敏传感器的离散信号瓶颈，实现从像素级触觉热图到动作指令的零样本泛化与闭环优化，例如当前GelSight Digit 360已输出高分辨率RGB-深度-形变三通道图像（分辨率240×180@100Hz），直接喂入RT-2 X、OpenVLA或Octo等VLA模型预训练视觉编码器，仅需少量触觉-动作对齐微调即可实现“看触即懂”能力，支持机器人完成复杂在手操作如螺丝拧紧（扭矩误差<0.1N·m）、布料折叠（褶皱对齐率>95%）与易碎物自适应抓取（破损率<1%）；未来趋势将进一步演进为多模态统一编码器架构，融合事件驱动触觉流（如Prophesee Metavision传感器kHz异步事件）与扩散模型生成式触觉预测（如TouchDiffuser从单帧图像预生成接触后形变序列，提前规划最优抓取姿态），结合In-Context Learning机制实现零样本材质迁移（从训练集硅胶到未见玻璃/织物，硬度辨识误差<5%），并通过板载AI芯片（如Qualcomm RB6的8TOPS NPU）实现边缘端VLA推理（延迟<10ms、功耗<2W），支持消费级机器人实时决策；同时开源大规模触觉-视觉-语言数据集（如Tactile-Realm 100M对齐样本）将加速基础模型迭代，衍生专用触觉Tokenizer（如Tactile-ViT将256×256热图压缩为64维嵌入）与多指协同VLA（如DexVLA驱动Allegro Hand五指联动），最终形成触觉主导的具身智能范式，推动工业柔性装配零编程部署、医疗手术机器人触觉引导路径规划、服务机器人情感化交互以及远程临场操作的触觉沉浸。

4. 行业龙头企业介绍

4.1. GelSight

 

GelSight作为触觉智能技术的先锋企业，专注于数字成像基触觉感知系统的创新与应用，致力于将人类级触觉数字化赋能机器人与工业场景，实现对任意材料表面的高精度分析与复杂物体操纵，其核心业务涵盖弹性体平台驱动的多模态触觉传感器的研发、生产及集成解决方案，延伸至基于触觉数据的AI模型训练与端到端操作优化，这些技术通过模拟人类指尖的超高灵敏度与微米级分辨率，支持非破坏性表面纹理、粗糙度及力分布测量，推动机器人从刚性抓取向灵巧交互演进，例如在航空航天领域实现精密零件表面检验误差小于1微米、在汽车制造中支持在线质量检测与装配自适应调整、在化学与法医应用中捕捉材料微观特征、在增材制造中优化打印层级均匀性、在机器人研究中训练多指手执行精细在手操作如螺丝拧紧或物体重定向，通过与Meta AI等机构的合作开发如DIGIT系列的低成本高分辨率传感器，兼容ROS与计算机视觉框架，确保快速原型迭代与行业标准工作流，并在虚拟现实、假肢及远程存在场景中扩展触觉反馈边界，助力构建更丰富的世界模型与人机共存生态，满足从实验室到生产线的多样化触觉智能需求。

围绕GelSight的视触觉传感器，该系列产品基于专利弹性体成像平台，融合光学视觉与高分辨率触觉反馈，实现三维表面变形、纹理细节及力信号的实时捕捉，灵敏度达1毫牛顿、空间分辨率微米级，支持多模态数据输出如RGB图像与深度图，突破传统触觉传感器的信号噪声与响应局限，确保在动态操纵中稳定提供类人级“数字触觉”能力，适用于多指机器人手的精密力控、物体材质辨识及自适应抓取任务，主要型号包括Digit 360与DIGIT，其中Digit 360作为与Meta AI合作推出的指尖形传感器，提供全向变形捕捉与人类级精度触觉数据，尺寸紧凑约20×20×15mm、重约25g，采样频率高达100Hz、力分辨率0.05N、触觉分辨率约240×180像素，通过USB 2.0接口即插即用集成，兼容Shadow Hand、Allegro Hand及UR/ABB工业臂，寿命超过100万次循环，强调AI-ready设计支持PyTorch/TensorFlow端到端训练，如VTLM模型用于复杂交互学习，在智能制造中实现非结构化零件装配误差小于0.5mm、医疗模拟的柔性组织触诊、农业无损采摘及服务机器人安全抓取中表现出色；DIGIT则为低成本紧凑型型号，专为多指手小型化安装优化，图像质量针对计算机视觉训练任务，提供易更换弹性体卡匣（成本低至50美元），定价约350美元/个，支持4周交付，目前系列主要聚焦工业级与研究级应用以确保高可靠性与专业集成，未见消费级型号，形成从感知到决策的触觉智能闭环生态。

4.1.1. Digit 360的关键特征

GelSight的Digit 360触觉传感器是专为机器人灵巧手和多指末端执行器设计的紧凑型高性能触觉感知设备，基于GelSight专利的成像技术平台，模拟人类指尖触觉能力，通过光学弹性体表面捕捉高分辨率三维力分布、表面纹理、滑动摩擦及物体变形等精细信号，实现亚毫米级精度感知（分辨率达0.1mm），采样频率高达100Hz，支持实时输出RGB图像（分辨率约240×180像素）、深度图及触觉热图等多模态数据，突破传统力敏电阻或电容式传感器的局限，确保在动态抓取中稳定捕捉微弱力反馈（灵敏度0.05N）。Digit 360采用模块化微型结构，尺寸仅20×20×15mm、重约25g，IP65防护等级，工作电压5V、功耗<1W，通过USB 2.0或ROS兼容接口实现即插即用集成，兼容多指机器人手如Shadow Hand、Allegro Hand及UR/ABB工业臂，寿命超过100万次循环，易于更换弹性体卡匣（成本低至$50）。核心优势在于其AI-ready设计，兼容PyTorch/TensorFlow框架，支持端到端多模态学习模型训练，如VTLM，用于物体材质辨识、精细在手操作及自适应力控任务，在智能制造中实现非结构化零件精密装配（误差<0.5mm）、医疗手术模拟的柔性组织触诊、农业果蔬无损采摘及服务机器人的人机安全交互，推动机器人从刚性抓取向具身智能感知演进，并在学术研究中加速触觉AI算法迭代，目前定价$350/个，提供4周交付周期，形成从感知到决策的闭环生态。

4.2. 上海纬钛科技

 

上海纬钛科技（ViTai Robotics）作为高性能多模态感知技术的领先创新者，专注于机器人触觉与视觉融合系统的研发与应用，致力于突破传统机器人感知瓶颈，实现类人级精细交互与智能决策，其核心业务涵盖视触觉传感器的设计、生产及集成解决方案，延伸至基于多模态数据的AI算法优化与端到端操作模型开发，这些技术赋能机器人完成复杂环境下的自适应抓取、精密装配及柔性操作，例如通过高分辨率触觉反馈模拟人类指尖对物体纹理、硬度及微弱力的感知，支持工业臂在非结构化场景中实现误差小于0.2mm的零件对准与质量检测；在医疗领域，推动手术机器人进行柔性组织触诊与最小侵入性操作；在农业与服务机器人中，提升果蔬采摘的损伤避免率及人机协作的安全性，通过与ROS、Unity等框架的无缝兼容以及UR、ABB等主流工业臂的适配，加速多场景部署，并结合VTLM（Vision-Tactile-Language Model）等多模态学习模型，实现从感知到执行的闭环训练，提升系统泛化能力与鲁棒性，助力机器人从刚性工具向具身智能伙伴转型，满足智能制造、智慧医疗及消费服务领域的多样化需求。

上海纬钛科技的GF225视触觉传感器，高性能毫米级多模态感知设备，采用GelSight-inspired光学弹性体设计与AI驱动信号处理引擎，融合高分辨率RGB视觉、深度图及触觉热图，实现亚毫米级三维力-位移-变形感知，精度达0.1N力分辨率与0.05mm位移分辨率，采样频率高达500Hz，支持实时捕捉物体表面纹理、滑动摩擦及软硬度变化，突破传统传感器噪声干扰与响应迟滞局限，确保在动态高负载场景下的稳定多通道数据输出，适用于机器人末端执行器的精细力控与自适应交互任务，主要型号包括GF225，该型号为工业级高性能视触觉传感器，尺寸紧凑仅45×35×15mm、重约65g，IP67防水防尘等级，工作电压5-24V、功耗小于2W，通过USB3.0/Ethernet接口实现即插即用集成，兼容主流ROS/Unity API及软体夹爪，寿命超过500万次循环，相机分辨率1024×768像素、触觉分辨率256×256像素，强调自适应校准与噪声抑制机制，在精密装配如手机零件对准、医疗触诊模拟、农业损伤检测及服务抓取中表现出色，推动多模态端到端任务训练，并在工业自动化中形成从感知到学习的完整生态，目前未见消费级型号，主要聚焦工业级应用以确保高可靠性与专业集成。

4.2.1. 纬钛科技的GF225的关键特征

上海纬钛科技（ViTai Robotics）的GF225视触觉传感器是全球领先的高性能多模态感知设备，专为机器人末端执行器设计，融合高分辨率光学视觉与精细触觉反馈，实现亚毫米级力-位移-变形三维感知，突破传统传感器局限，支持实时捕捉物体表面纹理、硬度、滑动摩擦及微弱力信号，精度达0.1N力分辨率与0.05mm位移分辨率，采样频率高达500Hz，确保在动态交互中稳定输出多通道数据如RGB图像（分辨率1024×768像素）、深度图及触觉热图（256×256像素）。GF225采用紧凑模块化结构，尺寸仅45×35×15mm、重约65g，IP67防水防尘等级，工作电压5-24V、功耗<2W，通过USB3.0/Ethernet接口实现即插即用集成，支持ROS/Unity等主流框架API，兼容UR、ABB等工业臂及软体夹爪，寿命超过500万次循环。核心优势在于其GelSight-inspired光学弹性体设计，结合AI驱动的信号处理引擎，实现自适应校准与噪声抑制，适用于智能制造中的精密装配（如手机零件对准误差<0.2mm）、医疗手术模拟的柔性组织触诊、农业采摘的果蔬损伤检测及服务机器人的人机协作抓取，推动机器人从刚性操作向柔性智能感知演进，并在多模态学习模型中赋能如VTLM（Vision-Tactile-Language Model）的端到端任务训练，提升整体系统鲁棒性与泛化能力。

4.3. 戴盟 （深圳）机器人科技

 

戴盟（深圳）机器人科技有限公司作为全球领先的多模态触觉具身智能研发企业，深度融合人工智能与机器人技术，专注于触觉高维进化与具身智能觉醒，通过突破物理世界感知极限，构建人机共存的和谐生态，其核心业务涵盖多维触觉感知系统的研发、生产与应用落地，涵盖视触觉传感器、视触觉夹爪、视触觉灵巧手、穿戴式遥操作系统以及含触觉的多模态操作模型等全链路解决方案，这些产品不仅实现机器人从刚性抓取向柔性灵巧操作的跃升，还通过含触觉的多模态感知操作模型如VTLA（Vision Tactile Language Action），赋能机器人完成高难度精细任务，例如模拟人类指尖感知三维力、滑动、纹理和软硬度等多模态信息，推动感知-操作-学习的全链路贯通，在智能制造领域作为工业4.0的核心感知层，支持柔性化生产线上的非标准化物体精准装配与质量检测；在智慧物流场景中，实现易碎物品的自适应搬运与分拣，避免碰撞损伤；在商用服务与实验室自动化中，提升交互效率与实验精度，通过与全球顶尖科研机构的合作加速商业化部署，助力机器人从辅助工具向智能伙伴转型，满足多场景下的高效协同需求。

戴盟机器人的DM-Tac系列产品作为全球首款毫米级量产多模态高分辨率视触觉传感器，突破传统厘米级厚度的局限，实现亚毫米级精度感知超越人类指尖灵敏度，支持高频率采样与稳定信号输出，融合光学式触觉技术与视觉模态，精准捕捉物体表面质感、变形与力反馈，实现类人级“辨物知质”能力，适用于机器人末端执行器的精细力控、自适应抓取与复杂交互任务，主要型号包括DM-Tac-W和DM-Tac-F，其中DM-Tac-W提供大、中、小三种规格以适应多样化集成需求，大规格尺寸65.4×39.0×28.2mm重83g感知面积24×18mm、中规格57.4×35.0×25.0mm重61g感知面积20×15mm、小规格34.3×29.0×20.1mm重52g感知面积16×12mm，所有规格均具备120Hz采样频率、640×480像素相机分辨率、320×240像素触觉分辨率、工作功耗0.58-0.71W、USB2.0接口及300万次寿命的多维度触觉引擎，确保在高负载场景下的稳定高分辨率测量；DM-Tac-F则作为厚度远低于同类产品的创新型号，强调感知模态丰富与信号稳定性，使用简易集成，支持视觉辅助的高精度任务如材质辨识与细腻操控，推动机器人向具身智能演进，并在含触觉灵巧手中广泛应用，形成从感知到执行的闭环生态。

4.3.1. 戴盟机器人的DM-Tac系列的关键特征

戴盟机器人（DMLab Robotics）的DM-Tac系列视触觉传感器是全球领先的毫米级多模态感知解决方案，专为机器人末端执行器（如夹爪）设计，融合高分辨率视觉与触觉技术，突破传统传感局限，实现类人级“辨物知质”能力，支持精准力控、自适应交互及复杂场景下的物体材质辨识与细腻操控。DM-Tac-W型号提供大、中、小三种规格（尺寸分别为65.4×39.0×28.2mm/83g、57.4×35.0×25.0mm/61g、34.3×29.0×20.1mm/52g），感知面积24×18mm/20×15mm/16×12mm，采样频率120Hz，相机分辨率640×480像素、触觉分辨率320×240像素，工作功耗0.58-0.71W，USB2.0接口集成简易，整机寿命300万次，强调多维度触觉引擎的稳定信号和高分辨率测量。DM-Tac-F型号则作为全球首款毫米级视触觉传感器，厚度远低于同类产品，亚毫米级精度超越人类指尖灵敏度，感知模态丰富、信号稳定，使用简易，适用于高精度力控与视觉辅助任务。整体系列优势在于易集成、场景丰富与性能卓越，推动机器人从刚性抓取向柔性智能交互演进。

QYResearch企业简介

QYResearch（北京恒州博智国际信息咨询有限公司）成立于2007年，总部位于美国洛杉矶和中国北京。经过连续17年多的沉淀，QYResearch已成长为全球知名的、面向全球客户提供细分行业调研服务的领先咨询机构，专注为企业提供专业的市场调查报告、行业研究报告、可行性研究、IPO咨询、商业计划书、制造业单项冠军申请和专精特新“小巨人”申请、市占率证明等服务。业务遍及世界160多个国家，在全球30多个国家有固定营销合作伙伴，在美国、日本、韩国、印度等有分支机构，在国内主要城市北京、广州、长沙、石家庄、重庆、武汉、成都、山西大同、太原、昆明、日照等地设有办公室和专业研究团队。

QYResearch是全球知名的大型咨询公司，行业涵盖各高科技行业产业链细分市场，横跨如半导体产业链（半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件）、光伏产业链（设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端）、新能源汽车产业链（动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩）、通信产业链（通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI）、先进材料产业链（金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等）、机械制造产业链（数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机）、食品药品、医疗器械、农业等。