機器人服務(wù)在生活中越來越常見，但目前它們在力量精準(zhǔn)度和控制能力方面仍有待提高。有些機器人在擰礦泉水瓶蓋的過程中會把礦泉水瓶擠壓變形，而想拿起雞蛋、蛋糕等易碎物體，就需要換一個部件。

“當(dāng)前具身智能的核心關(guān)鍵技術(shù)和零部件在產(chǎn)業(yè)化方面還面臨很多挑戰(zhàn)。”在日前舉辦的2025企創(chuàng)融通匯具身智能機器人核心部件專場活動中，中關(guān)村融智特種機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟聯(lián)合創(chuàng)始人陳曉東說，當(dāng)前機器人感知的精度等仍需持續(xù)提升，執(zhí)行部件的功能、響應(yīng)速度與柔性亟待平衡，邊緣計算的算力、能效與成本仍需優(yōu)化。這些是橫亙在機器人與物理世界之間的關(guān)鍵問題。

如何更好解決機器人在與物理世界交互中存在的不靈活、用力過猛等問題，提供與人類期望值匹配的能力和服務(wù)？與會專家圍繞“攻關(guān)核心技術(shù)，靈動具身智能”主題進行了研討。

當(dāng)前，機器人在視覺和聽覺方面已經(jīng)擁有較強能力，例如人臉識別、語義識別等，但在觸覺方面仍是短板。觸覺相關(guān)的關(guān)鍵零部件成為業(yè)內(nèi)關(guān)注的重要創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方向之一。相關(guān)專家介紹，從能控制自己行為的智能到能根據(jù)環(huán)境要求靈活應(yīng)變的智能，目前已經(jīng)有十幾種方案賦能靈巧操作。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，算法變得越來越重要。機器人交互的能力需要通過與環(huán)境的不斷交互來習(xí)得。

最近一年，機器人觸覺正在發(fā)展。能夠進行古箏演奏的機器人將視覺、聽覺、觸覺三個模態(tài)進行了深度融合，卓益得機器人展示了從端茶倒水到打乒乓球的訓(xùn)練成果，銀河通用則利用數(shù)十億級別的數(shù)據(jù)把機器人的抓取做到了極致。

從抓取硬物體，到控制力度抓取軟物體，再到可以操控物體，是機器人觸覺不斷向高階發(fā)展的路徑。與會專家認(rèn)為，要把觸覺模型做好，需要多學(xué)科、多領(lǐng)域圍繞共性關(guān)鍵問題開展持續(xù)交叉融合研究。

在發(fā)展機器人觸覺的同時，還需提升其精準(zhǔn)決策的能力。具身智能的核心在于智能體借助先進的傳感技術(shù)和數(shù)據(jù)處理算法，與物理環(huán)境進行實時交互，從中捕獲信息、解析情境，并作出精準(zhǔn)決策。

“以農(nóng)業(yè)機器人為例，選擇性收獲是全世界尚未攻克的機器人技術(shù)瓶頸。”中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院教授李偉說，農(nóng)業(yè)的作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，需要機器人在識別非結(jié)構(gòu)環(huán)境的同時，對多種農(nóng)產(chǎn)品進行研判作業(yè)，力量控制不僅要滿足作業(yè)需求，還不能對果蔬等產(chǎn)生不可逆的損傷。

李偉介紹，為解決這一難題，他所在的團隊研發(fā)了剛?cè)狁詈系牟烧┒藞?zhí)行器。團隊優(yōu)化機器人的手指設(shè)計，使其在完成作業(yè)任務(wù)的同時最大限度減少接觸部位，助力采摘機器人落地應(yīng)用。

隨著具身智能從實驗室走向現(xiàn)實，其蘊藏的巨大市場潛力將為各行各業(yè)帶來深刻的創(chuàng)新與變革。當(dāng)前，我國擁有較完整的機器人供應(yīng)鏈，在電機、傳感器、AI芯片方面的國產(chǎn)化能力快速提升。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，機器人之“智”，深深根植于其“體”。沒有靈敏的“五官”、靈活的“筋骨”，就難以實現(xiàn)靈動可靠的智能。具身智能機器人要實現(xiàn)與物理世界深度交互，核心部件的作用不可替代。

電機、傳感器、AI芯片等部件自主可控、突破性能，是具身智能機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。為了促進科技創(chuàng)新、提升機器人觸覺性能和規(guī)模化應(yīng)用水平、降低成本，中國科協(xié)積極組織具身智能技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、場景應(yīng)用等方面的創(chuàng)新探索，推動科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。此次舉辦的企創(chuàng)融通匯具身智能機器人核心部件專場活動，持續(xù)發(fā)揮專家學(xué)者的前沿引領(lǐng)作用，促進實現(xiàn)優(yōu)秀方案的帶動效應(yīng)，匯聚科技成果、產(chǎn)業(yè)需求、場景資源等要素，協(xié)同破解技術(shù)難題，提供定制化、專題化服務(wù)，助力機器人與物理世界實現(xiàn)深度交互。

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