从“更多数据”到“更高质量数据”：Robotiq以“触觉+夹爪”提升机器人的物理交互能力

现代机器人在导航等方面已表现出色，但具身智能真正的瓶颈仍在于“操作”——即与物理世界进行精确交互的能力，尤其体现在夹爪、灵巧手的动作准确性方面。如今市面上的技术进展如何？为此，EEPW电子产品世界的记者采访了Robotiq公司，该公司是“夹爪+触觉 ”一体化方案的领导者，尤其在人形机器人与物理 AI场景很有影响力。亚太区区域总监 Wesley Chiang介绍了相关趋势和Robotiq的解决方案。

Robotiq公司亚太区区域总监 Wesley Chiang

1 “多模态传感器+夹爪”挑战：规模数据采集下的耐用性

为了实现人形机器人、灵巧手的精确交互，Robotiq 通过一套集成了多模态传感器与夹爪的解决方案来应对，核心思路是提高每个数据采集回合中的信息密度。

●  多模态感知：Robotiq的TSF-85 触觉传感指尖能提供局部压力分布与滑动检测；而腕部力觉/力矩传感器量程达 ±300 N，可为精密装配、打磨等复杂任务提供了关键的力控信号。

●  自适应抓取：Robotiq 硬件支持平行抓取与包络抓取模式，并可对力、速度、位置进行精确控制，从而在感知与动作之间形成有效闭环。 

这种解决方案的主要挑战在于规模数据采集下的耐用性。具身智能需要数百万次的数据采集循环，而多数实验室级别的传感器难以承受工业环境下的持续应力。Robotiq 的挑战与核心突破在于，如何设计出既能大规模量产，又能保证传感器通过超过 200 万次循环测试的可靠产品（Robotiq 的夹爪设计寿命为 200 万～500 万次循环），确保硬件的耐用性超越训练数据集本身。 

2 如何获得“更高质量的数据” 

在具身智能领域，人们往往本能地想用“更多数据”来解决问题，但更高效的路径其实是获得“更高质量的数据”。

●  充分发挥多模态优势：近期研究《VTAM：面向复杂物理交互、超越VLA的视频-触觉-动作模型》^[1]表明，融合触觉数据的模型在接触密集型任务上，其表现可比纯视觉模型高出80%。

●  尽早引入传感器：用户应将传感系统视为一种数据策略，而非事后的硬件补充。从项目之初就集成力觉与触觉感知，模型不仅收敛更快，在不同机器人形态之间的泛化能力也更强。

●  实现技术栈标准化：与其用定制传感器“重新发明轮子”，团队更应采用经过验证的硬件，这些硬件已支持滑动检测、力控插拔等成熟应用场景，从而有效缩短从原型到量产的路径。 

3 Robotiq的解决方案 

Robotiq 提供了一套“全栈”生态系统，以消除集成中的种种障碍。

●  即插即用的集成能力：Robotiq 的自适应夹爪与传感器设计用于提供干净、同步的数据流，使视觉-语言-动作模型 (VLA) 能够即时获取高质量的物理交互数据。

●  工业级的可靠性：与人形机器人领域的许多部件不同，Robotiq 的硬件经过验证，可在 7x24 小时的工厂环境中稳定运行，确保数据采集集群无需频繁校准或更换硬件即可持续工作。

●  经过验证的专业经验：Robotiq 的方法植根于十多年来与学术及研究机构的合作，相关成果多次发表于国际智能机器人与系统大会 (IROS)、国际机器人与自动化大会 (ICRA) 以及自动化科学与工程大会 (CASE) 等顶级会议。这些研究聚焦于如何在实际机器人与具身智能环境中采集、构建及应用传感器数据。

●  同时，Robotiq与中国客户拥有深厚的合作经验。中国市场的系统需求往往具有开发周期快、数据量大、应用迭代迅速等特点 (例如与北京人形机器人创新中心的合作)。这使得Robotiq能够更有效地支持客户在自己的系统中进行轨迹数据采集与管理，尤其是在精度、数据量和系统集成要求不断提高的背景下。

●  在实际操作中，Robotiq能够更有效地支持客户完成两项核心工作：一是在其自身系统内进行轨迹数据采集，二是进行数据管理。特别是在当前对精度、数据量以及系统集成要求不断提高的背景下，这方面的经验尤为关键。这些经验能帮助客户更高效地走完从原始数据采集到形成可用数据集的完整流程，从容应对日益复杂、数据量越来越大的应用需求。

注：

[1] VTAM：面向复杂物理交互、超越VLA的视频-触觉-动作模型.https://arxiv.org/pdf/2603.23481