机器人获得触觉 – 为什么人机交互的未来取决于手

万亿美元产业的关键：为什么机器人手比你想象的更重要

机器人一离开工厂里那些毫无生气的车间，往往就显得笨拙。它们虽然能举起重物，进行精准的焊接，却常常无法完成最简单的人类任务：轻柔而稳固的抓握。人类的手，由骨骼、肌肉和神经组成的杰作，迄今为止一直是它们成为智能日常助手的最大障碍。握住鸡蛋而不压碎，或者抓住瓶子而不掉落，这几乎是难以逾越的挑战。

但这个时代即将终结。得益于人工智能、微型传感器和新型软材料的快速发展，我们即将迎来一项将彻底改变机器人技术的突破：机器人将拥有更灵活的操作能力。在特斯拉等科技巨头及其“擎天柱”项目以及全球各地的专业公司引领下，一场关于完美机械手的竞赛正在如火如荼地展开。这远不止是一个技术噱头 – 而是一个未来万亿美元的市场。

从养老院协助到居家护理，再到医疗和航空航天领域的精准操作 – 这些应用都具有革命性的潜在意义。本文探讨了“指尖感知”技术的发展为何正在重新定义机器人技术，哪些公司正在引领这一领域的发展，以及在未来的机器真正掌控我们的日常生活之前，我们必须解决哪些深刻的社会问题。

为什么手如此重要

几十年来，科学家和工程师们一直梦想着赋予机器人真正的灵活性。虽然工业机器已经可靠地将零部件焊接在一起、拧紧螺丝或移动货物托盘已有好几代了，但它们仍然缺乏人类习以为常的东西：人类双手的灵活性。

抓握苹果而不将其压碎，从口袋中取出智能手机而不掉落，以及扣纽扣时施加精准的压力，都需要肌肉、神经冲动、传感器和大脑控制的相互作用。模拟如此精确的系统一直是机器人技术领域迄今为止面临的最大挑战之一。但现在，在人工智能、材料研究和传感器技术的推动下 – 重大进展即将到来。

愿景：机器人成为日常生活的助手

到目前为止，大多数机器人都专注于一些特定任务：工业机器人拧螺丝、夹紧或焊接。然而，在护理、家务或运输任务中，许多型号由于缺乏处理形状各异、易碎或难以抓取的物体的基本能力而失败。

然而，愿景却很清晰：终有一天，机器人不仅能承担单调危险的任务，还能胜任复杂的日常工作。它们可以协助人们购物，帮助老年人准备饭菜，或者照顾孩子。要让这一切成为现实，灵巧的双手至关重要。

特斯拉的“擎天柱”与机械手之争

这场竞赛的一个突出例子是特斯拉的人形机器人“擎天柱”。埃隆·马斯克反复将其描述为公司未来最大的价值来源之一。马斯克认为擎天柱不仅仅是工厂助手，更是一个能够在中期内接管几乎所有人类任务的机器人。

但该项目面临的主要障碍之一是功能性和灵敏性机械手的开发。负责关键传感器研发的工程师李忠杰在其中发挥了关键作用。在他离开特斯拉并创办自己的初创公司后，特斯拉提起了诉讼。指控称他窃取了对机械手开发至关重要的高度敏感数据。

这场法律纠纷清楚地表明：谁能开发出完美的机械手，谁就可能掌握数十亿美元市场的钥匙。

为何机器人手如此难以开发

人类双手的复杂性令人印象深刻。每只手有27块骨头、39块肌肉，以及极其密集的神经和触觉感受器网络。它不仅能精确控制力量，还能控制细微的动作。

工程师面临的最大挑战在于三个方面：

• 力学：模拟关节的活动性和精细控制。
• 传感器技术：检测压力、温度和表面纹理的能力。
• 控制：一种解释记录数据以确保适当运动的人工智能。

长期以来，机械手虽然可以机械化构造，但如果没有传感器，它们看起来就像僵硬的工具。如今，随着微型传感器和自适应算法的出现，机械手的研发正在取得进展，从而实现了灵敏的控制。

传感器技术的进步

现代机械手的核心是触觉传感器。它们可以通过压力测量、电阻变化或电容信号来检测与表面的接触力。一些系统使用光学传感器来检测弹性材料的变形，并据此推断压力和形状。

在最新一代技术中，研究人员更进一步：他们将触觉感知与温度传感器，甚至“人工痛觉”相结合。如果机器人抓握力过大，手部会感知到并调整动作。这样的系统可以防止物体损坏，并提高与人互动时的安全性。

新材料使触觉敏感成为可能

除了传感器技术，材料开发也发挥着关键作用。刚性金属虽然稳定，但缺乏柔韧性，无法像人类皮肤一样发挥作用。因此，许多开发人员正在转向所谓的软体机器人技术。手是由弹性柔软的材料制成的，可以像肌肉或皮肤一样变形。

这些材料可以使运动更加平滑，并能适应不同的物体形状。例如，嵌入传感器的硅胶皮肤。它们的反应与人体皮肤相似，可以同时感知压力和拉伸。

人工智能的作用

如果没有人工智能，这些进步将毫无意义。即使是最好的传感器技术也需要解读。人工智能能够从机器人手臂每次运动产生的海量数据中识别出规律。

例如，神经网络可以学习需要施加多大的压力才能握住鸡蛋而不使其破碎，或者如何紧紧地抓住玻璃杯而不使其滑落。现代机械手不再以预先编程的方式控制每个动作，而是从经验中学习。这可以通过机器学习、模拟或实际实验来实现。收集的数据越多，动作就越精确。

市场和经济潜力

一套由这种“手”组成的系统不仅会彻底改变日常生活，还会创造新的市场。据预测，到2040年，一个价值近一万亿美元的市场将会出现。其应用领域涵盖物流、医疗保健乃至太空旅行。

养老院可以使用机器人帮助老年人站立或分类药物。在医院，手术助手可以执行精细的动作。在太空中，人形机器人可以参与天文任务，这些任务必须在极端条件下完成。

全球竞争：中国、美国和欧洲

国际上，机器人开发竞争异常激烈。仅在中国，目前市面上就有超过100种不同的机械手模型。许多是由专注于人工智能与机器人技术融合的初创公司开发的。美国在软件和硬件集成方面尤其强大 – 特斯拉就是一个例子；波士顿动力公司和Agility Robotics也在大力推进人形机器人技术的发展。

欧洲在专业机器人技术领域拥有独特优势，例如工业自动化领域，以及英国Shadow Robot和德累斯顿Poweron等高科技初创企业。德国也以精密机械和自动化技术而闻名，这代表着其重要的竞争优势。

道德和社会问题

除了技术之外，一些根本的社会问题也随之而来。机器人越逼真、越强大，开发者的责任就越重要。机器人究竟应该执行哪些任务？它们应该在护理方面取代人类，还是仅仅作为人类的补充？当机器人与人类直接互动时，需要什么样的法律框架？

此外，信任问题至关重要。当机器人触碰或处理精密物体时，人们必须感到安全。透明的标准、认证和安全协议至关重要。

未来展望：何时才能看到突破？

近年来，机器人技术取得了长足进步，但未来十年可能至关重要。专家预计，拥有灵敏手掌的人形机器人将在不到五年的时间内应用于工厂和大型仓库。购物或儿童保育等日常应用则更加遥远，但可能在2030年代成为现实。

双手是机器人革命的关键

人类正面临一场技术革命。拥有灵巧能力的机器人不再只是科幻电影中的幻想，而是正在逐渐成为触手可及的现实。有一点是明确的：如果没有配备精确传感器和灵敏控制的双手，真正的日常助手的愿景仍然遥不可及。

全球范围内，争夺最佳机械手的竞赛正如火如荼地展开 – 它不仅将改变市场，更将改变我们社会与人工智能和机器互动的方式。因此，机械手不仅象征着科技与人类的亲密接触，也象征着让机器人真正像人类一样所面临的最大挑战。

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影子机器人公司：来自英国的开创性成果

最著名的机械手专业公司之一是总部位于伦敦的Shadow Robot Company。自20世纪90年代以来，该公司一直致力于开发高度复杂的人形机械手，这些机械手被世界各地的众多研究项目和实验室所使用。

他们的“影子灵巧手”被认为是迄今为止功能最丰富的机械手之一。它拥有超过20个运动自由度，并配备了多个传感器，可以记录压力、位置和力度。这款灵巧手的特别之处在于，它既可以由人工智能自主控制，也可以远程控制，例如在医疗应用中。

例如，医生可以执行手术，机械手的动作就像他们手部动作的精确复制品。在太空旅行方面，欧洲航天局 (ESA) 已使用“影子手”测试远程呈现控制实验 – 这使得宇航员甚至地球上的医生无需亲临现场即可在太空操作机器。

Shadow Robot 是一个典型例子，它展示了高度专业化的公司如何通过数十年专注于一个利基主题而成为全球市场领导者。

Festo：源于自然的灵感

总部位于埃斯林根的德国自动化专家费斯托 (Festo) 以其仿生学习网络 (Bionic Learning Network) 而闻名，该网络从自然界中汲取技术解决方案。其最著名的项目之一是“仿生软手 (BionicSoftHand)”的开发。

BionicSoftHand 由柔软材料制成，通过气动控制移动。它模仿人类的抓握动作，并利用气压控制人造肌腱和肌肉。

其独特优势在于：机械手能够灵活地适应不同形状的物体，无需复杂的计算或精确的定位。例如，如果机械手抓住一个皱巴巴的塑料袋，它会自动适应塑料袋的形状。

由此，Festo 为软体机器人技术（即柔软的仿生机器人）做出了决定性的贡献。BionicSoftHand 展示了柔性材料如何使机器人更安全、更适合日常使用。

丰田：日本的人机合作

在日本，丰田尤其大力推动人形机器人的研发。这家汽车巨头认为，机器人不仅可以减轻生产负担，更重要的是，它还能帮助应对老龄化社会。

丰田通过“人类支持机器人”（HSR）项目开发了一个平台，旨在协助轮椅使用者和老年人的日常生活。最初，该项目的重点是移动平台，但近年来，手部开发已成为焦点。

HSR机器人不仅需要能够抓取瓶子或遥控器的机械手，还需要能够执行诸如拾取薄报纸或折叠衣服等精细任务。丰田依靠的是拥有灵活手指动作的机械手，以及通过观察人类动作学习的人工智能抓取策略。

丰田追求的是明确的社会效益：机器人旨在减轻护理人员的负担，使老年人能够更长久地独立生活。

波士顿动力公司：在力量与敏感之间

美国波士顿动力公司以其Atlas和Spot等出色的机器人而闻名。迄今为止，该公司的重点一直放在移动性和平衡性上。但由于没有双手，像Atlas这样的人形机器人的行动仍然受到限制。

近年来，波士顿动力公司不断致力于让Atlas不仅能够奔跑跳跃，还能操纵复杂的物体。为此，他们正在测试可根据任务进行更换的模块化手部概念。

一种版本针对粗暴的工业用途，例如搬运沉重的箱子。另一种版本则针对精确的任务，例如操作工具。从长远来看，Atlas 将配备功能齐全的仿人手，并经过人工智能训练，使其能够“像路过一样”抓取和放置物体 – 就像人类不假思索地随意放下一杯咖啡一样。

敏捷机器人：在物流中心的实际应用

另一家冉冉升起的公司是Agility Robotics。其人形机器人“Digit”主要为仓库物流开发。在这些领域，机器人不仅可以搬运板条箱，还可以融入现有的工作环境 – 这需要能够处理不同形状物体的机械手。

Digit 已经拥有了基本的夹爪，并计划在未来几年内进一步扩展。Digit 的愿景是，通过从货架上取下产品、进行分类和重新包装，为亚马逊或 DHL 等物流中心的劳动力提供支持。

在这种情况下，机械手不仅仅是一种附加功能，而是一项强制性要求。货物种类繁多 – 从易碎的玻璃瓶到笨重的纸箱 – 构成了巨大的挑战。

医疗应用：机器人手作为手术助手

除了工业和日常生活，机械手在医学领域也发挥着越来越重要的作用。诸如“达芬奇手术机器人”之类的系统已经使用机械夹持器来协助外科医生进行手术。

未来的机械手可以在这方面取得更大的成就：它们可以触诊组织、进行精细缝合，或在人类监督下独立完成手术。这需要机械手具备不亚于人手的精准度和灵活性 – 在某些情况下，甚至可能更胜一筹，例如，能够执行人类神经系统几乎无法控制的细微动作。

太空旅行：机器人手作为太空助手

机械手在太空旅行中也可能变得至关重要。人类宇航员在执行任务期间会遇到身体和安全方面的限制。拥有灵敏手掌的机器人可以在太空中维修卫星，在空间站进行实验，或执行对人类有风险的户外工作。

美国宇航局 (NASA) 和欧空局 (ESA) 此前曾试验过类似“Robonaut”的项目。这种人形机器人配备了高度发达的手，可以在太空中操作工具。虽然首次实际应用并不完美，但方向很明确：双手能让机器人像宇航员一样在恶劣环境中操作。

社会影响：工作、护理和日常帮助者

机械手的普及引发了更多超越技术层面的问题。如果机器人具备真正的抓取能力，它们可以在许多领域取代工人。在物流和生产领域，这可能会重塑整个行业。

然而，在护理领域，存在着一场颇具争议的争论：机械手是否适合帮助甚至照顾人类？虽然一些支持者认为这令人欣慰，但批评者担心这会失去人类的触觉。

然而，在私人家庭中，机械手可以让日常任务变得更轻松：从整理客厅到协助烹饪。残障人士也有机会 – 机器人可以充当私人助理，甚至执行精细的动作任务。

双手是迈向真正机器人集成的最后一步

近年来，机器人腿、移动性和机器视觉技术取得了巨大进步。但最大的成就尚未到来：灵巧的机械手的研发。

无论是特斯拉的擎天柱，还是影子机器人的高端手，或是费斯托的自然灵感软体机器人 – 都证明了手是机器人革命的关键。工业、医疗、航空航天和医疗保健等市场都在等待这一突破。

机械手远不止是一个技术细节。它是人类与机器之间真正的纽带 – 因此也象征着人工智能带来的可能性和责任。

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感觉：假手的神经系统

如同人类皮肤一样，机械手配备了密集的传感器阵列。这种所谓的触觉传感系统使其能够感知压力或表面纹理的细微差异。为此，我们结合了多种传感器原理：

• 力传感器：用于测量手指或手掌对物体施加的力。典型的系统使用应变计或压电元件。
• 电容式传感器：类似于智能手机触摸屏，它们记录与材料接触时电场的变化。
• 光学触觉传感器：机械手的表皮由透明材料制成。下方装有摄像头，用于观察材料在压力下如何变形。这可以确定物体的形状和纹理。
• 温度传感器：用于检测热特性。例如，机器人可以检测自己是否接触到了热锅或冰冻的水瓶。
• 多模式传感器技术：最现代的系统将各种技术结合在人造皮肤复合材料中，创造出一种类似于人类触觉的分布式感知。

这些传感器每秒传输海量数据。一根带有多个压力传感器的手指，每次运动都会产生数百个测量 – 。如果没有复杂的软件，这些数据几乎毫无用处。

敏感抓握的人工智能方法

控制机械手是一项极其复杂的任务。传统的编程很快就会达到极限，因为它无法准确预测所有可能的情况 – 从光滑的玻璃到不规则的水果 –

这就是人工智能如今发挥作用的地方。目前的发展主要有三种方法：

1.监督学习

机械手通过观察人类的动作来“学习”。研究人员让人类抓握特定物体，并分析手指的位置和施加的力度。这些数据随后被输入神经网络，神经网络会学习模仿类似的动作。

2.强化学习

机械手会在模拟和实践中尝试各种动作，并根据奖励策略进行优化。例如，如果抓取动作成功举起玻璃杯，系统会收到正反馈。如果物体滑落或被压碎，则会收到负反馈。经过数百万次这样的训练循环，人工智能最终能够开发出稳健可靠的策略。

3. 模拟到现实的转移

一个主要问题是，机器人在现实环境中的学习速度远慢于在计算机模拟环境中的学习速度。因此，现代系统首先会使用高度逼真的物理模拟进行虚拟训练。这使得机器人手模型能够在短短几天内“学会”从物体上抓取数百万种葡萄酒。之后，这些学习到的信息会被应用到真实的硬件上，并通过进一步的微调进行补充。

控制架构：从传感器到手指

机械手的功能大致可以分为三个层次：

1. 传感器输入：来自触摸传感器、摄像头和测力计的信号进入控制系统。
2. 解读：人工智能算法处理测量数据并将其转化为“抓握决策”。例如，用两根手指轻轻按压或用整个手掌握住。
3. 电机输出：微型伺服电机、液压系统或气动肌肉将决策直接转化为运动。

极低的延迟至关重要。如果手部反应太迟，物体就会从手指间滑落。因此，现代系统的响应时间在毫秒级。

硬机器人和软机器人的区别

虽然经典的机械手由金属元件和电动机组成，但软机器人技术正日益受到重视。

• 硬框架机械手：这类机械手坚固耐用、精准，适合重载。其缺点是难以轻柔地抓取形状复杂的物体。典型应用包括工业机械臂或制造机器人。
• 软体机械手：这类机械手由硅胶或水凝胶等弹性材料制成。它们可以灵活地适应物体的形状，但通常弹性较差。它们的优势在于安全性 – 更适合与人类接触。

未来的愿景依赖于结合两全其美的混合系统：硬机械的力量和精确性与软机器人的灵活性和适应性。

能源问题：电力消耗和自主性

许多机械手的一个被低估的问题是它们的能耗。灵敏的传感器和持续的数据处理需要大量的电力。此外，控制机械手运动的电动机和泵系统也需要大量的电力。

由于电池的续航时间有限，能源效率对于移动机器人至关重要。因此，开发人员正在研发更省油的电机、优化的软件以及新型能源，例如微型燃料电池。

一个新的研究领域是研究能量自主传感器皮肤，它通过变形或温差产生部分自身能量。

适应性抓握策略

然而，真正的艺术不仅在于打造一只手，更在于尽可能灵活地使用它。面向未来的系统拥有一个抓握模式库。

所以手知道：

• 镊子柄适用于夹取针头或硬币等细小物体。
• 用于重型和大型物体的动力手柄。
• 用于瓶子或酒吧的圆柱形手柄。
• 适用于盘子等扁平物体的自适应扁平手柄。

人工智能会实时决定哪种模式最有效。经验在这里发挥了作用：在抓取皱巴巴的塑料瓶 100 次之后，机器人即使在第 101 次尝试时也能准确地判断出哪种策略有效 – 类似于人类出于习惯而做出的行为。

安全：当机器人接触人类时

在机器人与人类互动的所有场景中，安全至关重要。机器人的手不仅要灵巧，还要绝对可靠。没有人希望被机器意外地用力挤压。

正因如此，开发人员才依赖限力系统：如果阻力过大，手部会立即松开。此外，系统还内置了冗余机制 – 即使软件出现故障，机械装置也能确保自然顺应。

未来，可能需要一种用于手部的“机器人 MOT”等标准，以便它们能够在日常生活中使用。

技术深入研究

人类双手在数百万年的进化过程中积累的经验，堪称本世纪的科技项目。然而，现代机械手比以往任何时候都更加先进 – 这得益于先进的传感器、自适应人工智能、软体机器人技术和高精度控制。

未来几年将决定这项技术能否从研究阶段迈向大众市场。可以想象，机械手将成为像智能手机或工业机器人一样的关键技术 – 无形却无处不在。

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