机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 | 许丽思
编辑 | 漠影
能跑马拉松，打球、跳舞媲美真人的机器人，如果要轻拿轻放一瓶没拧紧盖子的矿泉水，大概率都得翻车。
要么，机器人用力过猛，捏扁瓶子；要么就会在瓶子接近桌面的时候突然松手，把水洒得到处都是。
这种的尴尬反差，就是当前具身智能行业最真实的写照。
长期以来，机器人感知研究以视觉为主，强调只要视觉足够精准、语言模型足够通用，机器人就能完成复杂操作任务。但真实物理世界远比图像世界更难处理，视觉没法准确判断物体的柔软程度、表面摩擦、受力变化和滑移趋势。
操作从来不是简单的、程序化的抓取与握紧，而是机器人的灵巧手在充满各种不确定性的环境中，不断感知、调整、反馈、再调整的动态交互过程。
所以，在如今具身智能的语境下，触觉的价值正在被重新认识，被认为是具身智能落地的“最后一厘米”，也是机器人能否完成从机器进化为生产力的关键跃迁。
资本也在用脚投票，今年以来，触觉赛道迎来融资热潮，甚至还被赋予了上万亿的估值想象。根据国泰海通证券测算，当人形机器人产量达到1000万台时，对应的触觉传感器市场规模约为0.24万亿元；而当产量达到1亿台时，这一市场规模将飙升至1.18万亿元。
最近，机器人前瞻对话了超维传感创始人兼CEO李炎辉。这家公司聚焦于灵巧手触觉传感器研发，独创了多物理量融合感知技术，能够在指尖微小空间内集成轮廓、三向力及姿态感知。核心团队出身“果链”企业，在产品量产上有着丰富经验。
在这场对话中，李炎辉拆解了他们打通具身智能“最后一厘米”的硬核逻辑与产业实践。
一、为什么轻拿轻放一瓶矿泉水，能难倒机器人？
对普通人来说，随手拿起桌上一瓶没拧紧盖子的矿泉水，拧开喝一口再放回原处，是再自然不过的肌肉记忆。
但就是这样一个人类三岁小孩都能做好的动作，能难倒一大片机器人。水瓶不是一个高难度物体，但它有重量变化、瓶身变形、盖子松动、重心变化等不确定因素。
李炎辉解释，这个过程可以拆解为四步：
视觉预判：机器人通过视觉双眼解决“在哪里”的问题，判断一个初始抓取力；
接触与初始抓握：灵巧手开始碰触物体，快速确定保持稳定抓取的最小力量；
移动与调整：这是最核心的一步，在拿起的动态过程中，机器人必须实时检测物体有没有向下滑动或倾斜，并实时纠正施力大小；
放置与释放：机器人要感知到物体被桌面托住、切向力突然趋近于零的微妙变化，确认平稳后再松开手指，实现轻拿轻放。
如果没有精确力信息，机器人只能加大冗余量，哪怕把瓶子捏瘪，也要先把它拿起来；而快接近桌面的时候，就会突然把瓶子往下一丢。
这背后的关键问题，是非结构化环境下的力控失稳，机器人不知道该用多大力，也不清楚力往哪处使。
所以，灵巧手要实现通用泛化，就离不开高精度的触觉信息。只有足够干净、稳定、可复现的触觉数据，才能支撑机器人从单次Demo走向跨物体、跨场景、跨本体的泛化操作。
二、高精度触觉信息，是灵巧手通用泛化的基础
既然操作失败的核心在于力控失稳，那么机器人到底需要什么样的触觉数据，才能训练出更稳定、更可泛化的灵巧操作能力？
目前，主流的触觉传感器技术路线各有千秋：压阻路线主打高性价比，电容路线可以实现接近感知，视触觉拥有极高的点阵分辨率，霍尔路线则长于高灵敏度感知。
但在李炎辉看来，回到灵巧手真实需求，当前更核心的短板是高一致性、高可靠性和高精度力控信息的缺失。
在灵巧操作的过程中，既需要视觉负责目标定位和路径规划，也需要触觉负责接触确认、动态控制等，两者深度融合形成视觉-触觉闭环，是实现泛化操作的关键。
为了寻找解法，超维传感团队将目光投向了人类皮肤的生物学构造。
人的皮肤从外向内有触觉小体、默克尔盘、环层小体、游离神经末梢等组织，分别感知精细触觉、持续压力、振动变化、冷热和痛觉等，人类触觉本质上就是多组织、多维度共同作用的结果。
基于此，灵巧手需要的触觉数据，也不能依赖单一维度的信息，而是一套完整的数据结构集合，包括高质量位置信息、法向力、切向力、姿态信息和温度等。
所以，超维传感从成立开始，就决定走一条与众不同的融合感知路线，满足灵巧手通用泛化数据需求。
针对行业长期存在的“片与片之间一致性差”、“温度漂移严重”、“剪切力测不准”等系统性顽疾，超维传感在底层材料和结构上进行了硬核重构：
材料：传统感压油墨的时漂率往往高达10%，超维传感通过纳米材料改性技术改良印刷工艺，将时漂率压到5%以内；
结构：在指尖小尺寸空间中集成位置信息和三向力信息，往往会互相干扰，产生耦合误差。超维传感通过解耦结构设计，将原始耦合误差控制在 3%以内；
算法：结合定制的AI与信号处理引擎，滤除外界的环境噪声，为上层具身大模型提供真正“原汁原味”的物理交互数据。
三、从指尖、指腹到手掌，打造整手触觉感知系统
在过去，触觉传感器常被认为是边缘配件，许多厂商宁愿把经费砸在视觉和运控算法上，也不愿意在触觉上多花心思。
关键原因是低质量触觉传感器输出的数据不够干净。在AI模型训练中，如果传感器不准确、一致性差，模型得到的更多是噪声，最终触觉信号反而会被误判为“不重要”。
而现在，触觉传感器的角色正在发生变化，从灵巧手配件变成操作模型的数据入口、实现控制闭环的感知底座。行业开始意识到，高一致性、高可靠性、高精度的触觉传感器，是实现灵巧手通用泛化操作的前提。
基于这种对底层逻辑的洞察，围绕融合感知的路线，超维传感已推出了三大触觉产品线，形成一套覆盖整只灵巧手的触觉感知系统。
HSP系列：这是指尖六维力触觉传感器，面向精细触觉交互，集成位置、三向力、姿态感知等信息，力控线性精度误差< 0.2%、一致性误差 < 1%；
HSM系列：面向指腹场景，采用中空设计，可避让电机、连杆或腱绳空间，融合位置信息与高精度法向力检测，力控线性精度误差 < 0.2%，一致性误差 < 1%。
HSE系列：这是阵列式薄膜压力传感器，采用3mm超薄柔性设计，适合手掌、手臂等大面积接触区域，重复性误差 ≤ 5% FS，时漂 ≤ 5% FS/H。
谈及为什么打造这样的产品组合时，李炎辉谈道，核心是从灵巧手真实操作需求出发，指尖负责高精度位置、法向力和切向力感知，支撑底层精细力控；指腹提供位置和法向力信息，用于抓取过程中的轨迹修正；手掌和手背则提供大致受力与位置信息，服务上层握持策略决策。
这样的布局也能弥补行业只做指尖触觉带来的感知盲区，支持侧向夹持、狭窄空间操作等更复杂任务。同时，三类产品可按客户需求模块化选配，兼顾高精度与量产性价比。
更长远看，超维传感希望借此建立指尖、指腹、手掌的触觉信息范式，为具身AI构建标准化触觉数据底座。
结语：让机器人真正干活，先要补上高精度触觉这一课
业内人士经常讨论，通用具身智能机器人，到底什么时候能走进千家万户替人类干活？回答往往有五年、十年甚至更长。
但有一个共识是，在补齐高精度触觉这块拼图之前，一切大范围的商业落地都是空中楼阁。
“目前横亘在行业面前的最大门槛，是数据和应用的飞轮还没有真正转起来。”李炎辉坦言。低质量的触觉信息导致大模型无法通用，下游需求迟迟无法爆发；而缺乏大范围的应用，灵巧手厂商就难以获得海量数据来迭代产品。
在这样的洞察之下，超维传感的解法是，通过融合感知路线，让机器人获得高精度、高一致性、高可靠性的触觉信息；再加上工业级交付能力，把飞轮推向正向循环。
与大多数还停留于实验室演示效果、难以商业化落地的触觉传感器不同的是，超维传感凭借团队千万级出货量的系统级Know-how和深厚的工艺沉淀，已具备了大规模交付能力。
机器人成为生产力的关键一刻，或许就发生在它终于能像人一样，轻轻拿起一瓶水，再稳稳放回桌面的时候。
