触觉感知打开人形机器人的能力边界

“ 人形机器人向来令人心生遐想，如今已从科幻形象演变为现实中的原型产品，有望重塑各行各业，改善人们的日常生活。而人形机器人能否真正赋能产业升级、提升生活品质，取决于机器人领域亟待攻克的一项技术突破：以媲美人类的精准度操控物理环境。真正的灵巧操作，离不开能够感知物理细节的传感能力，包括物体软硬度、表面纹理、易碎程度、位置反馈等细微特征。
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人形机器人向来令人心生遐想，如今已从科幻形象演变为现实中的原型产品，有望重塑各行各业，改善人们的日常生活。而人形机器人能否真正赋能产业升级、提升生活品质，取决于机器人领域亟待攻克的一项技术突破：以媲美人类的精准度操控物理环境。真正的灵巧操作，离不开能够感知物理细节的传感能力，包括物体软硬度、表面纹理、易碎程度、位置反馈等细微特征。

攻克这一难题的核心在于触觉传感器。它能让机器人手部摆脱僵硬的工具属性，蜕变为具备自适应能力、功能多元的智能肢体，在真实环境中完成各类复杂任务。高保真触觉传感同样是人工智能(AI)训练的关键基础，将为下一代机器人的灵巧操控与自主作业能力提供核心支撑。

机器人·不只需要“看见”世界，更需要“感知”世界。

视觉和触觉

机器人操作历来倚重基于视觉技术的视觉系统。然而，视觉处理属于计算密集型任务，需要强大的算力来处理视觉数据。这类系统在许多任务中表现有效，但当机器人需要与体积微小、易变形或视觉不可见的物体交互时，往往难以满足需求。

为突破这方面的限制，ADI公司率先开始研发一款多模态触觉传感原型，为机器人操控闭环引入相辅相成的物理感知能力。

NVIDIA GTC 2026大会上，基于AI的RJ45网线操作演示

多模态触觉传感

传统机械手依赖力传感器与力矩传感器，而人类在与物体交互时，触觉感知要丰富得多。要在机器人技术中复刻这种复杂感知能力，就需要多模态触觉传感技术，也就是将多种传感模态融合集成至机器人的指尖和掌心。

所需的传感模态包括但不限于：

• 压力和力传感器
  检测夹持力度、物体操作阻力、剪切力分布等。

• 温度传感器
  辨识物体热学特性，对操控热敏材料至关重要。

• 麦克风
  采集声学信号和振动信号，实现表面纹理识别，以及连接器咔哒声等各类可听事件的检测。

• 加速度计

检测三维空间加速度矢量，实现指尖高精度运动控制。

多模态传感数据需要被高频采集和读取，以保障机器人能够快速响应。由此会产生海量数据流，需借助AI算法进行数据融合与场景解读。任何触觉传感器都能感知力的变化，而AI可对力的变化进行解析。例如，AI不只是得出力的变化情况，还能判断玻璃杯是否正在滑脱，并即时调整夹持力度。

实现工业级传感器的量产，是研发高精度机械手的关键。ADI正在研发触觉传感原型，分辨率达到人类指尖的五倍。各类传感模态是传感器融合的典型应用，旨在为人形机械手打造性能出众的触觉传感套件。

整合多模态：设计难点

将一系列传感器集成到指尖大小的模块中，本身就是一项工程难题。每增加一种模态，都会提升复杂度。设计中必须考量以下关键因素。

• 尺寸
  传感器、信号调理电路与连接装置都必须容纳在指尖部位的有限空间内。微型化是关键。
• 带宽和速度
  高分辨率多模态数据需要从指尖触觉传感器快速传输至机械手的计算单元。同时还要驱动机械手执行机构，针对触觉传感器检测到的各类事件及时做出响应。
• 延迟
  机器人的反应速度必须比肩人类反射神经，避免捏碎鸡蛋、掉落易碎物品，或是在手术中过度挤压患者皮肤等情况。要让机器人感知最细微的触觉变化，必须做到实时响应，而低延迟是首要条件。
• 可重复性
  数据可重复性至关重要，能保障机器人采集的数据保持一致，从而在相同工况下保持稳定一致的行为表现。
• 耐久性
  传感器必须能够承受可预测的使用循环次数，并具备出色的可靠性，避免出现频繁故障、仓促更换的窘境。

对不同行业的影响

汽车制造
机器人可完成车架焊接，但整车装配中复杂线束的对接、布设与安装目前仍然依赖人工完成。具备触觉感知的机械手有望实现布线工序的自动化，缓解人力短缺问题，同时提升生产效率。

数据中心

数据中心内存在数以万计的重复性接线作业。线路运维需要机械臂与机械手在错综复杂的线缆线路间灵活作业。触觉传感器可引导机械手穿梭于复杂布线环境，按需完成线缆探取、定位和插拔操作。

危险环境

从核电站到化工厂，触觉感知机器人可替代人类执行高危作业，降低人身安全风险。

医疗健康

触觉感知机器人可在医疗健康机构内配送药品，让护士专注于病患看护。未来，此类机器人可胜任各类外科手术任务，依托触觉反馈达到超高手术精度，切实减轻临床医护人员的工作负担。

消费端应用

辅助类机器人可协助完成进食、穿衣及其他需要细腻感知与悉心照料的日常事务，尤为适合老年群体日常康养使用。

专业能力直击客户需求

在现实与数字世界之间架起桥梁，是ADI的核心优势所在。深厚的信号链专业技能，可确保纯净、可靠的模数转换，对于解析多模态传感器数据不可或缺。微型化设计同样是ADI的强项，可在指尖尺寸的模块内集成多种传感模态，而且不会牺牲性能。

嵌入式AI算法具备场景解析能力，能够区分抓取纸张、拿捏鸡蛋等不同动作，无需客户从零起步搭建模型。结合在精密电子行业数十载的经验和技术储备，同时深度对接机械手制造企业，这种研发思路推动了灵巧型智能机器人技术的实用化发展。

Real-time slip prevention: dynamic grip adjustment with multimodal tactile sensing

挑战与机遇

当前各行各业面临的难题，已不局限于技术壁垒本身。目前人形机械手行业尚无统一通用标准，虽有利于技术创新，但也导致设备互联互通难度加大。机器人移动行走技术已日趋成熟，但灵巧操控（即协调机械手完成各类复杂作业）仍需多年打磨完善。在机器人真正具备多任务自主作业能力之前，普及工作仍将循序渐进、稳步推进。

纵然前路挑战重重，发展态势依旧欣欣向荣。行业头部企业争相布局人形机器人，机械手正成为最具战略价值的核心部件之一。具备物理智能感知能力的高性能机械手，将成为下一代机器人产品拉开差异化竞争力的关键。

触感塑造未来

触觉传感器的价值，远不止是一项技术突破，而是开启了全新产业图景：让机器人以细致、安全、精准的方式赋能人类生活。物理智能将让机器人能够解读物理环境、实时自主适配，成为家庭、医院、工厂及危险环境中值得信赖的协作伙伴。

触觉传感器正是灵巧机器人的坚实基础，使机器人能够凭借视觉、语音和触觉感知能力，与现实世界全方位交互，拓展人类的能力边界。