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【编者按】
今年以来，人形机器人可谓众目聚焦。 相关阅读也就是说从今年春节联欢晚会上跳出毫米级舞步，其炙手可热的同时，再到日前半程马拉松赛场上演极限挑战。人形机器人正以“多面手”姿态走进大众视野。然而，到3月底中关村论坛上多角色亮相，以及理性看待技术落地节奏缓慢。光明网推出“人形机器人‘走’向何方”系列观察，也有人提出资本市场“泡沫论”，聚焦技术跃迁背后的落地困境、需求痛点、人文伦理。
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人形机器人“走”向何方·系列观察⑤
当人的手上涂抹麻药，指尖发麻，可能连水瓶都拿不稳。 对照阅读看似简单的日常行为，都离不开触觉的精准参与。对人如此，对于机器人或者装有“灵巧手”的人形机器人来说，触觉，同样不可或缺的。
这项被称为人机交互“神经末梢”的技术，发展现状如何？面临哪些瓶颈？未来将如何突破？近日，做客光明网“网络强国·百人谈”专栏——北京大学人工智能研究院院长助理、助理教授、博士生导师朱毅鑫， 同题参见
北京大学人工智能研究院院长助理、助理教授、博士生导师 朱毅鑫
光明网：人形机器人在完成复杂任务过程中，在信息获取和处理信息方面，相比视觉、听觉等感知方式，触觉起到了怎样的作用？
朱毅鑫：手部是人类改造自然与外界交互的核心器官，也是智能的核心体现。对人类手部功能的研究，是具身智能与机器人学科研的前沿领域。
人在拿取物体时涉及到“触觉反馈”与“运动功能”两大能力。比如说，这就使得像拿水瓶、握筷子吃饭、拧门把手等日常操作都会变得困难，若在人手皮肤上涂抹麻药，手部便会失去触觉，尤其对于配备“灵巧手”的人形机器人而言，对于需要完成精巧操作的机器人，因为这些动作依赖于大量触觉反馈。可想而知，触觉的重要性不言而喻。
触觉在机器人操作中能发挥关键作用。即使仅依靠触觉，业界普遍依赖视觉主导的操作方案，因为视觉是人工智能领域发展较早且数据积累最丰富的模态，过去，触觉与视觉融合的技术路线优势逐渐显现。实践表明，配合优化的控制算法，以视觉为核心的技术长期占据主流。最近这几年，也能实现以往需大量视觉数据训练才能达成的效果。
这一问题通过算法优化即可更自然地解决，传统方法需借助数万个3D模型进行上百万次的仿真训练，可能才会对一类或几类特定类型物体有比较好的操作。而引入触觉后，以铰链物体操作为例，无需大量的训练。
F-TAC Hand实时高分辨触觉感知能力
光明网：从技术层面来讲，人形机器人的触觉是如何实现感知的？
朱毅鑫：工业机器人等各类机器人对触觉均有一定需求。作为一个长期研究的领域，触觉并非仅服务于人形机器人，其核心原理是通过感知压力导致的电感、电阻或电容变化，触觉技术从硬件实现、传感器设计到系统集成已经积累了深厚的基础。传统触觉传感器主要包括压电式、电容式、电阻式等类型。实现对压力信号的捕捉。
就是相当于集成多个三色光源与特殊薄膜，当光源投射至薄膜时呈现白光，通过受压时材料整体颜色的直观改变实现触觉反馈。而当后者产生局部形变时，触觉传感器技术迎来新发展。一类是视触觉传感器，进入21世纪后，特定颜色光的反射便可能通过薄膜产生颜色变化，从而重建三维触觉信号。另一类是自变色硅胶技术传感器，依托特殊材料特性，通俗来说，
为机器人精准感知环境提供了更丰富的技术路径。通过材料创新与多模态融合，这些新型传感器在保持传统传感原理优势的基础上，
光明网：除工业制造领域外，触觉感知技术在医疗康复、家庭服务等领域。为人形机器人带来哪些独特应用价值？
朱毅鑫：其中关键一点是手术创伤需要尽可能小。当前，却无法判断手术器械触碰器官的质地，如果将触觉传感器集成至手术机器人，但普遍缺乏触觉反馈。医生虽能通过力反馈感知接触情况，未来医疗向精准医疗发展已成为行业共识，从而增加患者创伤。试想，这也就导致许多情况下不得不转为开腹手术进行触诊，腹腔镜、达芬奇机器人等手术方式虽已广泛应用。这一难题或可迎刃而解。
事实上，机器人应用领域对多模态感知的需求正日益凸显。不仅是医疗场景，如为老年人端水等基础任务里，但多模态融合可以显著提升任务执行的精准度，可以引入触觉等多模态感知技术。虽然单模态已能完成部分功能，有望实现从训练效率到场景泛化能力的跃升。在家居康养等服务机器人场景中，
人形机器人触觉技术在高分辨率感知、动态响应速度、复杂环境适应性等方面还存在明显瓶颈。对此，光明网：有观点认为，怎么看？
朱毅鑫：近年来，大型语言模型等基于纯计算的人工智能取得了显著进展，但它们在处理物理世界的实际交互任务时仍面临巨大挑战。我们能看到的多数机器人仅能执行预设标准动作，一定程度上存在着“具身不智能”或“智能不具身”的分离问题。要想实现具身智能，其关键在于自适应操作能力。而触觉感知是其核心要素。
在过往机器人手部功能研究中，需解决触觉传感器对运动灵活性的影响，且当前传感技术在覆盖率、分辨率、耐久性上难达应用需求；软件层面，“触觉反馈”与“运动能力”整合是关键挑战。硬件层面，高效处理海量触觉数据并驱动关节协同完成复杂任务，仍是待解难题。
光明网：针对面临的技术瓶颈，在触觉与视觉融合方面有哪些新的探索？
朱毅鑫：我们最新一项研究“高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取”中，使机器人能够像人类一样通过触觉反馈进行精确操作和适应性抓取。实现了机器人手掌表面70%区域的高分辨率触觉覆盖，开发的基于全手触觉的机器人仿生手（简称F—TAC Hand）就是围绕这点去做的。这次科研成果是首次在保持完整运动能力的前提下，
即机械手通过触觉感知实时修正视觉偏差，我们发现，触觉与视觉的融合至关重要，还可完成多物体动态抓取，例如，依据触觉反馈来调整足球等大物体或多物体的抓取策略。在这一过程中，不仅能抓取单物体，进而动态优化操作策略，布满高精度触觉传感器的机械手可以100%复制人类多种抓取策略。展现出接近人类的复杂环境操作能力。
并为之带来哪些新的变革？它们将如何与人形机器人触觉技术相互融合，光明网：随着人工智能、新材料等技术的不断进步，
朱毅鑫：当前，带有触觉的机械手呈现出向更小、更轻量化、更柔性化发展的趋势。可以想象，人类皮肤具有连续柔软的质地，机械手若想要实现类人感知，甚至是超越人手的感知过程，一定需要大量使用柔性材料，这是实现仿生触觉的基础。
在此过程中，多维度技术突破不可或缺。首先，柔性材料制备需满足高灵敏度与仿生性，确保触觉信号的精准采集；其次，需构建强大的数据传输与处理系统，可以类比人类庞大的神经通路，机械手需将密集触觉传感器信号，高效转化为可处理的数字模型，这背后依赖的是先进算法与算力支撑。此外，轻量化设计至关重要，过重的机械结构会限制机械臂操作灵活性，定制化集成成为关键。
光明网：要实现“更轻量化、更柔性化”的目标，还要多久？
朱毅鑫：从学术研究角度来看，国内外顶尖团队正在攻关与之相关的技术，预计未来3-5年有望推出轻量化、全触觉覆盖的原型产品。一般来说但要实现从实验室走向工业应用，从学术界走向产业界，仍需突破材料稳定性、成本控制、工程化适配等多重瓶颈，还有相当长的一段路要走。
监制：张宁 策划：李政葳 摄制：曾震宇、刘昊 撰文/配音：雷渺鑫
光明网数字化频道&网络安全频道出品
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