问题——从“看得见”到“摸得准”，人形机器人训练面临关键挑战。近年来，人形机器人视觉识别和路径规划上取得显著进展，但在实际应用中，仍存在“抓取不稳”“搬运不够精准”等问题。尤其在家庭服务、精密装配、医疗康养和仓储分拣等场景中，操作对象的材质、形状和受力条件复杂，仅依赖视觉容易导致滑落、挤压或碰撞。如何让机器人具备类似人类的“力度感”和“接触感”，成为提升其能力的关键。 原因——触觉数据不足和训练体系不完善是主要瓶颈。业内人士指出，触觉数据采集不仅需要覆盖多种材质、摩擦和形变特性，还需同步记录动作、接触位置和力矩变化，成本高且标准难以统一。此外，触觉训练需在真实或高拟真环境中反复验证，对训练空间、安全防护和数据管理要求更高。目前，国内有关训练平台多局限于单一任务或实验室规模，难以满足大规模、多任务、多机型的系统化需求。 影响——“发丝级”力控技术将推动机器人能力升级。新投用的具身智能触觉及多模态感知数训中心采用“梯度建设”模式，已建成总面积超1万平方米的人形机器人综合实训场。该中心模拟多种任务场景，训练重点从视觉扩展到触觉与多模态融合。据负责人介绍，中心机器人可感知小至0.01牛的力度，相当于一根头发丝落在手指上的压力。该能力使机器人不仅能定位物体，还能实时调整抓取力度，在放置、插装和旋拧等动作中实现更精准的控制。触觉技术的突破有望推动机器人从“可用”迈向“好用”，在服务业、制造业等领域拓展应用空间，并带动传感器、执行器和算法等产业链协同发展。 对策——以数据为核心，构建可复制的训练与评测体系。将训练基地转化为产业能力的关键在于整合场景、数据、算法与安全规范。具体措施包括：1）建立多模态数据体系，实现触觉、力觉、视觉等信息的同步采集与对齐；2）推动训练流程标准化，明确触觉精度、力控稳定性等核心指标；3）加强产学研合作，打通“训练—验证—应用”闭环；4）强化安全防护，确保人机协作的安全性。 前景——多模态感知将成为人形机器人的核心能力。随着人形机器人从展示性应用走向规模化落地，市场对精准操作和稳定性的需求将更加迫切。触觉技术的进步有助于机器人适应复杂环境，实现从单一技能到复合技能的跨越。未来，随着训练基地的扩展、数据积累的深化以及模型的优化，机器人在精密制造、复杂分拣、居家照护等领域的应用有望加速。同时，需警惕能力泛化不足、成本过高和标准缺失等挑战，通过政策引导和技术攻关，构建可持续的创新生态。
从机械臂的程式化运动到仿生手的细腻触觉，石景山基地的建设标志着我国智能制造正从“大而强”向“精而智”转型。当机器人能够感知头发丝的重量，人机协作的边界将被重新定义。这场触觉技术的革新，或将开启人机关系的新时代。