（问题）长期以来，机器人“看”和“听”上进展明显，但“摸”的能力上仍相对薄弱。人类皮肤布满触觉感受器，能在瞬间综合压力、纹理、软硬等多维信息，对物体性质形成直观判断；而多数机器人末端执行器获取的接触信息仍以单一压力或较粗的反馈为主，难以胜任柔性抓取、精细分拣、表面缺陷识别等任务。该“触觉缺口”成为机器人走向更高水平灵巧操作的关键瓶颈。 （原因）触觉传感器研发面临“两难”：一上，高分辨率通常意味着更精细的结构和更小的像素，制造与布线难度随之上升；另一方面，多模态需要同时感知不同物理量，会带来更复杂的器件结构、更大的体积——并更容易产生信号串扰——导致信息难以解耦、稳定性不足。尤其把不同机理的信号集成到同一阵列时，如何实现互不干扰、可重复标定并具备可工程化封装能力，成为性能提升的主要障碍。 （影响）针对上述难题，香港科技大学（广州）訾云龙团队从“软硬度”这一最直观、应用价值高的触觉属性切入，提出将接触面积差异与力学理论结合的方法，把材料软硬程度转化为可读取、可量化的弹性模量信息。团队通过结构设计与工艺优化，研制出亚毫米级分辨率的双模态触觉传感器阵列，将单个触感单元尺寸缩小至0.35毫米，实现更高密度的阵列排布与更细的触觉“像素”。实验数据显示，该方案在材料种类识别上准确率达99.4%，软硬度识别准确率达100%。这意味着机器人末端不仅能“感到被按压”，还可以判断“哪里更软、哪里更硬”，从而提升对物体性质的理解与操作稳定性。 （对策）从工程落地看，亚毫米阵列的关键不止是“做小”，更于“做稳”。在更高集成度下，平面与曲面贴合能力、微结构一致性、双信号通道的独立布线与抗串扰设计，以及材料与封装的可靠性，都会直接影响量产可行性和长期使用表现。据介绍，团队通过多轮材料与工艺迭代，攻克了微结构成型、阵列一致性与信号隔离等问题，形成了从基础研究到样机交付的贯通式研发路径。业内人士认为，触觉传感走向工程化，需要在性能指标与可制造性之间取得平衡：既要面向应用场景设定可验证的核心指标，也要提前考虑接口标准、标定方法、耐久性与维护成本，缩短从实验室到产业的距离。 （前景）触觉能力提升将为多个领域带来新机会：其一，在防伪溯源上，可产品表面引入肉眼难以分辨的微小软硬度差异，形成可被设备读取的“物理指纹”，增强对仿冒的识别与追溯能力；其二，在智能分拣与家庭服务上，触觉信息可与视觉互补，帮助设备在外观相近的物体中进行品质筛选与目标抓取，减少对单一视觉算法的依赖；其三，在医疗场景中，若与内窥设备等结合，实时感知组织硬度变化，有望为早期筛查与辅助判断提供新的信号来源。团队表示，下一步将向滑动触觉、三维力等更复杂维度拓展，并与产业合作伙伴对接，推动技术在具体产品与场景中验证和迭代。
这项进展补上了机器人触觉感知的重要一环，也为更自然的人机协作打开了空间。当机械系统能够像人类一样感知更细微的材质差异，智能制造、精准医疗等应用有望继续升级。技术的价值最终要回到现实需求，机器学会理解触感世界，或将成为迈向更高智能的关键一步。