机器人触觉革命前夜:五大路线与数据困局

机器人触觉革命前夜:五大路线与数据困局

AI 资讯 来源:新闻/公众号 发布时间:2026-09-07 更新于 2026-09-07 预计阅读 4 分钟

你敢让机器人给你按摩吗?在今年的WAIC上,我们体验后发觉居然还挺舒服。这台按摩机器人很大的不同在于,它搭载了触觉传感器。黄仁勋说,“触觉”是具身智能的最后一块拼图,真是如此吗?机器人有了触觉后,真的能更强大吗?为什么目前大多数机器人都还没有触觉?市场上有哪些路线与冲突呢?

第一个问题是,机器人为什么需要触觉?在一堆花生中,有几个是假的,如果只能看不能摸,人很难分辨。而搭载了触觉传感器的机器手,却能将假花生都挑出来。因为假花生是石头做的,表面更冰凉、更光滑,重量更重,还是实心的。这就是触觉的重要性,因为现实中有很多任务,无法单纯通过视觉完成。行业里做过实验,把正常人的手打麻药,让触觉神经短暂麻醉后,人手对于拧东西、抓握甚至系扣子等操作就会失灵。

机器人触觉的爆发前夜:五大技术路线、数据困局与模型之争

你可能会疑惑,一些没有触觉的机器人,不是在很多任务上成功率都很高了吗?但业内人士指出,成功率高并不等于可用性强。只用视觉时,机器人可以放慢速度,每次微调1毫米,不断尝试后总能完成任务。所以如果只看成功率,这其实是伪命题。在这种情况下,力非常重要。例如,握东西要多紧、两个物体是否咬合,拧螺丝时不能等到螺丝拧花才意识到力过大。

触觉包含两种不同维度的信息:一类是对“力”本身的感知,另一类是对“形态学”的感知。力的感知分为静态力和动态力。静态力是抓握时持续施加的压力,动态力是物体滑动时产生的高频信号。形态学感知是对不同材料的分辨。目前市面上的方案主要有五种:压阻式、压电式、电容式、光学式和磁感应。

机器人触觉的爆发前夜:五大技术路线、数据困局与模型之争

压阻式是最传统成熟的路线,材料受力后电阻值变化,只能测垂直方向的力,会随温度湿度漂移。压电式只对变化的力敏感,适合检测振动冲击,难以测静态力。电容式灵敏度高、响应快、成本低,但动态范围有限,易受电磁干扰。光学式也叫视触觉,通过摄像头检测材料形变,是精度最高的方式,但成本较高。磁感应结构类似光学式,但易受电磁干扰,分辨率有限。

多传感器结合或许是更好的方案。如果机器人想做到人类水平,是不是也需要全身布满触觉?但如果全身都用最好的技术,成本难以控制,不同部位要求不同。指尖精度要求高,用光学式可达高分辨率,但手掌手臂等部位面积大,用压阻式或电容式更容易覆盖。在一些简单应用场景,可选择精度不那么高的路径。电容式触觉传感器已被批量用于工厂分拣检测,采购价只有光学式的四分之一到二分之一。

机器人触觉的爆发前夜:五大技术路线、数据困局与模型之争

除了力的感知,广义触觉还包括振动、材质感知,需依靠其他传感器补足。比如加入加速度计或麦克风,能更有效捕捉高频振动信号。目前行业最前沿、精度最高的是光学式。一目科技创始人Eric的公司选择了这个方向。2009年MIT教授Edward Adelson团队提出GelSight,让机器人第一次拥有类似“视觉”的触觉能力。光学式分辨率高,已超过人类。人的指尖约1平方厘米,布了3000个触觉感知点,而传感器现在可做到24万个点。

但代价不小,从材料、结构、算法、成本四方面看。材料有三大要求:特别软、耐磨、尽量薄,但这三点天然对立,无法同时满足。Eric表示这是“不可能三角”,只能找平衡或新方法。行业出现一种“可恢复性材料”,划破后能自愈。结构方面,手指越小越灵活,要求传感器尽可能小。产品厚度和SIM卡大小基本一致,不到16毫米。要做得小,材料要薄,还得从摄像头上下功夫,降低对焦距离,扩大视场角。

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