视觉失效之后，触觉如何补上具身智能的「最后一厘米」？
核心事件：GAIR Live 032 线上圆桌 · 聚焦 ICRA 2026 行业共识
发布时间：2026年
来源：AI 科技评论
01. 趋势研判：从"视觉主导"到"视触融合"
在刚刚结束的机器人领域顶级学术盛会 ICRA 2026 上，具身智能的发展逻辑发生了一次关键的范式转移：行业正从过去十年"视觉主导"的阶段，跨入"视触融合"的新阶段。
过去，深度学习赋予了机器人识别万物、规划路径的"眼睛"。然而，当视角拉近至与物体直接接触的微观距离——即所谓的"最后一厘米"时，传统视觉范式开始显现出致命的局限性。无论是系纽扣、装配零件，还是拿起一颗熟透的草莓，仅靠视觉都无法解决接触瞬间的力控与状态反馈问题。
在这一背景下，触觉感知迎来了它的"大模型时刻"。为了拆解这背后的技术逻辑，GAIR Live 032 邀请到了三位触觉感知领域的顶尖实践者进行深度对话：
* 模量科技首席科学家、联合创始人 高立波
* 超维传感 CEO 李炎辉
* 千觉机器人 CTO 赵浩南
在这场时长 90 分钟的圆桌讨论中，共识逐渐清晰：触觉不再是机器人的"选配件"，而是通往灵巧操作的"必备项"。
02. 痛点解析：为什么视觉在"最后一厘米"会失效？
具身智能的核心挑战在于从"观察世界"转向"改变世界"。在这一过程中，视觉虽然擅长"看"和"预判"，但在最后接触物体的瞬间，存在三大死穴：
- 遮挡问题：灵巧手拥有极高的自由度，手指内部及接触核心区域往往处于视觉盲区。
- 状态感知缺失：接触力的大小、物体的滑移倾向、插拔时的微调以及柔软物体的形变，这些关键状态无法通过像素直接观测。
- 高频反馈迟滞：在最后的一厘米内，视觉信号的变化微乎其微，但手内的受力状态可能已发生巨变。视觉看到的往往是"结果"（如物体掉落），而触觉能感知微小的滑动并提供毫秒级的闭环控制。
正如 千觉机器人 CTO 赵浩南 所言："没有触觉的灵巧手，只是一个'高级夹具'。"
03. 技术博弈：物理极限与路线选择
目前，触觉感知领域尚无绝对的主流技术路线，压阻、电容、视触觉、霍尔效应等方案并行。行业面临着从实验室走向工业级应用的三重挑战：
1. 物理的天花板
模量科技首席科学家高立波指出，电子皮肤要实现"人皮级"性能，需克服灵敏度与量程、柔性与稳定性、单点与阵列一致性之间的三大矛盾。
* 现状：模量科技目前已能实现每平方厘米近 400 个集成单元，并正向 1000 个单元的极限冲刺。
* 趋势：行业指标正从单纯的分辨率转向"高保真度"和"低串扰"。
2. 路线的博弈
面对单一技术的局限性，超维传感 CEO 李炎辉提出了"刚柔结合"与"融合感知"的范式：
* 光学方案：像素密度极高，但力控薄弱。
* 压电方案：对瞬态震动灵敏，但难测静压力。
* 超维方案：采用压阻加应变方案，保障指尖位置精度与力控数据的一致性。
* 核心策略：核心传感层采用刚性路径保障寿命，外层硅胶设计为易消耗、可更换结构。
3. 架构的分层
行业普遍认同"大脑（语义规划）+ 小脑（触觉闭环）"的分层架构：
* 大脑：负责低频、长程的理解与规划。
* 小脑：解决微秒或毫秒级的触觉实时感知与控制。
04. 数据与算法：跨越异构鸿沟
触觉数据无法像视觉数据那样通过互联网大规模爬取，其增长受限于昂贵的物理交互成本。如何解决数据稀缺与异构问题？
- 触觉编码器：千觉机器人致力于开发通用的触觉编码器，将不同物理机理的信号映射到统一的高维隐空间，实现与视觉、语言信息的对齐。
- 边缘计算：模量科技主张触觉传感器走向"存算一体"或"类脑计算"，在皮肤表面完成初步特征提取（如阈值触发、局部差分），仅将更接近任务语义的"触觉事件"传给中央系统，以降低带宽与功耗。
- 标准化：超维传感强调触觉信息的"同构化"与"标准化"，输出稳定、无畸变的特征向量，以支撑具身智能的进化。
05. 商业落地：万事俱备，只欠场景
尽管技术日益成熟，但触觉的大规模爆发仍处于"万事俱备，只欠场景"的阶段。
1. 杀手级场景预测
- 工业精密装配：目前的"第一现场"。在连接器插拔、线缆整理中，触觉能显著提升成功率且易于量化价值。
- 家庭服务：非结构化环境的终局战场。处理易碎品、应对软硬摩擦，触觉能显著提升安全边际。
- 情感陪伴：抚摸与拥抱是情感感知的核心，触觉在此具备独特的情绪价值。
2. 成本与国产化优势
中国凭借完善的产业链和极快的工程迭代速度，在这一赛道具备独特优势。
* 成本目标：未来全触觉灵巧手的售价应降至 1 万元以内，其中触觉传感器整体成本控制在 数百元。
* 产业化瓶颈：目前行业年需求量若达到 1 万只手已是头部水平，高昂的前期研发成本难以摊薄。
* 待补齐环节：专用芯片（ASIC）、高强度材料以及行业标准化（建立自动化的标定体系）。
结语
当视觉与触觉在大模型范式下实现深度融合，机器人与物理世界的距离，才真正缩短到了那最后的"一厘米"。
正如 高立波 所总结："触觉是具身智能从数字时代跨越到物理现实最关键的桥梁。" 只有当 AI 在接触、摩擦和受力变形的响应中学习"物理常识"，机器人才能真正像人一样在复杂环境中自由劳动。
相关链接：
* 原始文章：视觉失效之后，触觉如何补上具身智能的「最后一厘米」？| GAIR Live 032
* 视频回放：GAIR Live 032 YouTube 链接