会抓果冻、能舀汤圆，复旦AI“电子皮肤”首秀
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转自：中国科学报
豆腐、夹薯片、抓果冻、舀汤圆......在2025世界人工智能大会（WAIC）的镇馆之宝“WAIC里机器人技能大舞台”中央展区，一只触觉夹爪引起了人们的关注。
原来机器手还能干这些精细活儿！其中关键，是复旦大学可信具身智能研究院团队自主研发的高精度、低成本“自适应视触觉AI传感器”。7月26日，这一成果在WAIC上首次公开亮相。
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破解“最后一公里”问题
皮肤是人类最大的器官，具备对力的多维感知能力，可看成是天然的多维力学信息采集终端。正是凭借多维感知能力，当人类需要进行一些灵活的操作时，便根据触觉反馈、交互时力的变化来调整操作精度。
这些本是机械所不具备的特征，但“视触觉技术”的出现，让机器人拥有触觉成为可能，操作精度上“最后一公里”的问题有望得到解决。复旦大学可信具身智能研究院团队正是专注于此“最后一公里”问题的科研团队之一，并已在“自适应视触觉AI传感器”研究中取得了突破性进展。
“我们希望机器人不仅能感受到单一的传统压力，还具备类人皮肤的感知能力，能感知压力、剪切、扭转、滑移等各种复杂力学交互信息。”复旦大学可信具身智能研究院研究员陈文明指出，下一代具身机器人要突破操作能力瓶颈，必须具备类似人体皮肤的多维触觉感知能力。
然而在感官层次上，具身机器人目前还缺乏非视觉的力触觉通道。面对复杂的环境交互，对矢量进行分解运算，仍是一个有挑战的技术性问题。
为破解此问题，团队在传感层内置的微小摄像仪起到了重要作用。当传感器表面接触到力后，传感层的粒子会发生位移，进而被摄像头捕捉到受力形变的信息，在人工智能（AI）的帮助下，复杂的触觉信号被转化为高维视觉数据，再将这些视觉信号精准翻译为力的分布信息，实现力的多维精确解耦。
“该传感器灵敏度极高，达到每平方厘米4万个感知点，具备超高的空间分辨率。”陈文明介绍，人类指尖皮肤的最小感知阈值大概在0.1牛到0.2牛之间。利用AI解耦算法，团队研发的“自适应视触觉AI传感器”最小的感知力能做到0.01牛顿，感知灵敏极限已达到人体的10倍。
“高性价比”实现灵巧操作
“自适应视触觉AI传感器”具备柔性、灵敏、“触觉神经”、多维力学探测等特点，还配备了一套融合视觉感知与AI算法的系统。抓取物品时，它的柔软界面能够如同人类皮肤般适应复杂表面，自然贴合物体形状。同时，它可感知正压力、切向力，甚至扭转力等多维受力，进而灵巧、安全地与外界交互。
这得益于项目团队在长时间打磨后的新思路。不同于其他团队所采用的光度立体技术，团队利用神经网络，对一个随机粒子的一个位移场进行捕捉、结算接触，拟合出复杂的非线性力学行为，从而达到更优的精确度。
“就像人类能够通过触摸了解物体的形状、边角、纹理等属性，机器人掌握这些智能辨识能力后，环境感知力将大幅提升。”项目团队成员、复旦大学教授付彦伟介绍，“这项技术有望推动传统机械夹爪向智能夹爪升级，完成此前难以实现的高精度分拣、亚毫米级电子装配等精细操作任务，从根本上提升机器人操作的精细度与适应性。”
值得一提的是，基于“自适应视触觉AI传感器”的“电子皮肤”，整体制作成本比传统“电子皮肤”降低近50倍，可谓十分“高性价比”，量产后价格还能再下调，有望促进高价值行业的自动化升级。
解决更有挑战性的难题
“目前，要让具身机器人真正走进千家万户，做一些能替代人类劳动的事情，仍存在诸多挑战。”项目团队带头人、复旦大学副校长姜育刚坦言，具身机器人要面对的是多样化的工作环境，需要既能在预先学习过的环境里做好工作，也能在不确定性的未知环境里完成任务。
此次发布的高精度、低成本视触觉传感器，可支持训练融合触觉等多模态信息的机器人大脑，进而推动具备精细化操作能力的下一代具身智能技术得以实现。
“明年给大家看的就不是抓豆腐和果冻了，而是一些更有挑战性的任务。”姜育刚介绍，团队下一步计划对“自适应视触觉AI传感器”进行市场化，同时开展视触觉融合的大模型训练，应用于机械夹爪精准抓取易损物品、高精度分拣与精密装配、微创手术等领域。该技术还可以和假肢相结合，研制出具备触觉感知能力的先进智能假肢。
“我们希望研发具有自主探索能力、持续进化特性且符合人类价值观的具身智能体，为未来人机协同与智能社会建设提供核心驱动力。”姜育刚强调。
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结语
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