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  近日，北京世界机器人大会现场的一幕让围观者屏住了呼吸：机器人灵巧手捏住一根羽毛，观众对着其指尖轻轻一吹，传感器便精准捕捉到这股微弱气流带来的毫牛级力变化。同一时间，多家企业首发了搭载自研芯片的6D触觉传感器、柔性电子皮肤与高自由度灵巧手。

  机器人并不缺“眼睛”。摄像头可以帮它识别杯子、瓶盖和零件，但当手指接触物体，它未必知道杯子是否正在滑落、瓶盖有没有拧紧、两个零件是不是已经卡好。

  这种“看得见却摸不着”的尴尬，早在半个多世纪前就在一个人身上被残酷地验证过。1971年，19岁的英国青年伊恩沃特曼从一场严重的病毒感染中恢复，却不幸失去了颈部以下的本体感觉和大部分精细触觉。他仍然能够感受疼痛和温度，运动神经也没有受损，却无法判断自己的手臂和双腿处于什么位置，也无法感知关节位置、运动方向和肌肉用了多大的力。

  此后，沃特曼不得不依靠视觉重新学习控制身体——他需要死死盯着自己的手和四肢，才能完成普通人毫不费力的抬臂、端水杯；一旦视线移开，动作控制便会显而易见地下降。沃特曼的经历让很多人意识到：视觉能够在一定程度上帮助人辨认环境、确定目标和规划动作，却无法完全替代身体在接触与运动中获得的实时反馈。

  今天的机器人，某一些程度上正面临着类似的问题。这也是怎么回事在2026年8月的世界机器人大会上，灵巧手与触觉传感器会成为最热的细分赛道，把“给机器人装上一双手”从实验室课题推向了产业前线日，江苏无锡市一处具身智能机器人训练场内，机器人灵巧手在进行演示。图/新华

  机器人并不缺眼睛。摄像头能够在一定程度上帮助它识别护目镜、判断位置，也能引导机械夹爪移动到目标附近。真正困难的是怎样把东西完整地抓起来：力小了，护目镜可能从夹爪中滑脱；力大了，镜片又可能被捏碎，造成二次影响。

  清华大学深圳国际研究生院副教授丁文伯将传统力控和触觉智能的区别做了概括：前者能告诉机器人“现在受到5牛顿的力”；后者则要逐步理解“这5牛顿意味着什么”，比如物体是不是要滑落、是否易碎，机器人应保持力度还是立即松手。“从知道数值到理解含义，再到据此推理和行动，这正是从力控到触觉智能的跃迁。”

  美国国家工程院、国家科学院两院院士，中国科学院外籍院士，斯坦福大学教授鲍哲南用一个更直观的比喻对《中国新闻周刊》解释：“若机器人没有像人一样灵敏的触觉，就好比人戴着一副厚厚的大手套操作精细工作，比如穿针引线就非常难做到。”她还指出，若机器人没有办法获得直接的力和接触反馈，与人共同工作或生活时也会带来安全风险。

  8月21日，2026世界机器人大会期间，小观众感受灵巧手的超轻微风力精细感知。摄影/本刊记者 王紫儒

  触觉并不是一个单一信号。人用手拿起物体时，能够同时感觉是否发生接触、用了多大的力、物体是否滑动，也能通过按压和摩擦判断软硬与纹理。机器人要获得类似能力，也就需要从一次接触中读出多种信息。

  其中，压阻式和电容式触觉传感器通过材料受力后的电阻或电容变化判断接触及压力大小和分布，是较为常见的方案。他山科技的算法研发人员曾向《中国新闻周刊》演示一种电容式“接近觉”：手还没有真正碰到传感器，电容数值慢慢的开始发生明显的变化；机器人能在接触前提前减速，接触后再根据压力和摩擦的变化调整握力。

  产业链各环节对“好触觉”的定义也并不相同。具身算法研究员、“天南具身公园”主理人天南和瓦力在调研中发现，传感器厂商往往强调量程、分辨率、灵敏度和一致性；灵巧手企业更关心传感器能否装进整手、会不会影响结构，还有是不是能够兼容不同方案；到了算法层，最重要的则是信号能否被稳定地输入模型，并在不同硬件之间复用。

  8月21日，灵巧手手持乒乓球拍打球。2026世界机器人大会期间，多款灵巧手产品吸引关注。摄影/本刊记者 王紫儒

  鲍哲南对《中国新闻周刊》表示，硬件首先要能够经常使用，不发生明显漂移，并保持良好的重复性，才可能会产生可靠的数据，进而训练出有效的模型。

  文字、图片和视频在人类日常活动中会被大量记录，互联网本身就能成为训练集。触觉却不同，虽然人天天都会接触物体，但这些过程通常不会被同步记录。朱毅鑫将触觉称为一种需要主动产生的数据，每一条数据背后都对应一次真实接触。采集时，需要记录的不只是真实的操作中的触觉反馈，还有同步的视觉、动作和关节状态等。

  丁文伯团队参与建设的HumanTouch数据集，试图将手掌触觉、手部运动、腕部位姿和视觉放在同一条时间线上。相比只记录“手怎么动”，这类数据还要说明接触何时发生、发生在哪里以及强度如何变化。手套弯曲和姿态变化产生的噪声，也必须从原始读数中剥离。“当动作、视觉和触觉终于被放到同一条时间线上，机器人模仿的就不再只是一个看起来正确的动作，而是开始有机会理解动作究竟如何作用于真实世界。”

  世界模型的一项重要使命，是让AI在内部构建一个能够预测物理世界演化的“虚拟沙盘”。视觉帮助它识别物体和全局环境，触觉则提供接触发生后的压力、滑动和形变程度等信息。对于高精度柔性操作而言，没有触觉，世界模型对物理世界的理解是残缺的，就像沃特曼无法完全用眼睛来弥补身体的沉默。

  美国知名智库兰德公司最近一份报告说明，在对中美共1181家AI开发企业比较后发现，相比美国，中国对AI的应用集中在实体经济垂直领域，如制造业（30％ vs美国15％）、交通（26％ vs美国15％）和能源（12％ vs美国6％）。报告也提示，若未来AI能力需要与机器人、世界模型、物理环境学习协同发展，中国这种较宽的具身AI布局将形成独特的产业对冲优势。