IT时报记者 郝俊慧

机器人如何认识这个世界？一目科技的答案是“将触摸可视化”。

10月21日~23日，The 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS 2025国际智能机器人和系统会议）在杭州举行，这是相隔近20年后，IROS首次重返中国大陆。

一目科技在IROS上首次展示了其自主研发的全球最薄可商用仿生视触觉传感器。

“安装该传感器，相当于为机器人装上‘能看见触感’的眼睛。” 据一目科技创始人兼CEO李智强介绍，该款传感器尺寸逼近人类指尖，厚度仅为同类产品的一半，其核心技术在于，通过内置摄像头捕捉弹性材料接触物体时的细微形变，获取高清的“触觉照片”序列，并通过AI解算出丰富的触觉信号，也就是让机器通过“触摸”学会理解、适应与创造世界。

据了解，一目科技是特斯拉机器人Optimus灵巧手的视触觉传感器唯一合作伙伴。

整套成本降至千元级

IROS上，人形机器人是当之无愧的主角，无论“四肢健全”，还是仅有上半身，灵巧手都是最重要的末端执行器之一。

灵巧手必须兼具高负载能力、精细触觉感知和多自由度灵巧运动，才能完成复杂多样的操作。触觉传感器作为灵巧手的关键组成部分，是实现精细操作和人机协作的基础，也是各家灵巧手科研机构和厂商优化的重点方向。

开源证券在《视触觉传感，特斯拉灵巧手“最后一块拼图”》报告中提及，特斯拉Gen2机器人灵巧手拥有22个自由度，并且所有手指均配置视触觉传感器。

与仅能感知单一压力的传统传感器不同，仿生视触觉传感器本质上还是一种“视觉”传感方式。它分为硬件和算法两个部分，由接触模块、照明模块、图像采集模块和信息处理模块组成：当涂有反光膜的胶等柔性介质与物体接触时，其形态会随外力发生形变；在内部光源照射下，形变的介质会呈现出不同的光影变化；集成的小型摄像机实时拍摄这些光影图像后，通过算法将图像信息转化为压力分布、物体纹理、滑动方向等具体触觉数据。

这种工作机制使每一次按压都能生成高分辨率的“触觉照片”，借助硬件（接触模块、照明模块、图像采集模块）与算法（信息处理模块）的协同，让机器人具备通过“读图”感知物理世界的能力。

全球范围内，GelSight是视触觉传感器龙头，与Meta AI Research合作生产的视触觉传感器单个售价仅350美元，国内也有不少创业公司入局其中，基于国内优良的供应链，成本逐年下探。

一目科技现场展台工作人员告诉记者，自家传感器采用仿人体指腹形态接触面，尺寸和厚度均逼近人类指尖，可同步“感受”物体的软硬、表面纹理乃至滑动趋势，整套软硬件解决方案已降至千元级别。

解决技术关键瓶颈

一目科技此次展示的仿生视触觉传感器，旨在解决具身机器在物理世界交互中的关键瓶颈。

人类通过五官感知世界，现有大模型只在语言和视觉领域有所突破，仍缺失很多对物理世界的感知能力，比如材质软硬、温度、力度、光滑度等信息，只有人类“触摸”才能获得。

通过复刻人的感官，以感知驱动AI计算，让万事万物的物理属性都能被世界模型捕捉，是一目科技的人工智能发展路径。不过，与其他同类厂商不同的是，一目科技在材料设计、薄化工艺、标定技术及深度学习模型等全链条均有布局。

在一目科技展台，记者看到，从小到大陈列着数十片软胶。这是制作传感器的关键材料，不同硬度的胶体适合不同的场景，哪怕使出全身力气，记者都没能在10秒之内撕裂任何一片。

“这些材料都是我们自研的。”李智强告诉记者，这些看似简单的软胶，通过优化耐磨软弹性体与Marker标记点工艺，经过了长期耐用性测试，不仅可以确保传感器在实验室环境下稳定工作，更能胜任各类复杂实际应用场景的严苛考验。

另一个“吸睛”的展项是“徒手抓薯片”。一片薄薄的薯片，被机械手轻轻捏起，没有造成一点破碎。

据了解，传感器具备微米级形变解算精度、0.005N力分辨率以及最高120fps的输出帧率。凭借这一性能组，机器人可以检测到极轻微的压力变化，比如可以感知到一根头发丝的掉落，“甚至可以‘看’这根头发丝的分叉。”现场工作人员告诉记者，在对压力的感知方面，传感器某些能力已经超过了普通人类。

对外部世界有感知后，传感器迅疾以高速率实时输出数据，从而为精细化操作提供及时、准确的触觉反馈。

Real+仿真：破解数据难题

视触觉传感器输出数据天然是“图像化”的触觉信息，形式与机器人已有的视觉传感数据高度一致，这也是以视觉为主的特斯拉与一目合作的基础。

然而，相较图像和文本，触感数据集太少了。人形机器人的感知能力中，视觉能力占60%，听觉能力占20%，触觉能力占剩下的20%，但很少有企业做光触觉技术相关的产品，相关数据集就更少了。

“温度、材质、光滑度等关键触觉数据的缺失，正成为制约具身智能突破的重要瓶颈。”李智强认为，具身智能需优先解决“数据采集难”与“数据量不足”两大核心难题，尤其是触觉方面，数据量缺失，且场景泛化性不足。

在数据采集方面，如何通过高保真触觉感知技术，还原人类指尖的多维力学感知能力，收集物理世界的“触觉语言”，不仅需要大量的人工模拟采集数据，还需要有足够灵敏的采集工具。其次，世界万物皆可“触摸”，这意味着大模型需要海量数据才能收敛泛化。

为此，一目科技提出“从REAL出发，以SIM加速”的闭环路径，即“以真实触觉信号锚定仿真系统，通过仿真计算生成超真实任务变体数据”，为神经世界模型提供数据“养料”，也就是说，先通过模拟和收集真实世界中的触觉数据，然后通过仿真系统生成模拟数据。这条路径随着谷歌世界模型Genie和国内一些开源大模型能力的提升，正跑得越来越顺。

据了解，一目已经打造了全球首个专为精细操作设计的全栈触觉系统，通过微型化与低功耗技术，触觉信号的保真度大幅提升，一目研发的“仿生皮肤”在耐久性与感知特性上已趋近人类指尖水平。

未来：机器人技能封装下载

触觉增强后的世界模型，将重塑机器认知物理世界的方式，帮助机器人在非结构化的现实环境中迅速规划、适应并实现泛化。

未来，购买机器人操作能力将如手机下载App一样简单，可以将机器人的物理能力（如力控抓取、插拔操作）封装为标准化API接口，支持动态调用与组合，80%的通用任务由基础模型提供标准化力控接口；其余20%的高精度场景则通过“技能包”形式提供专业参数配置，从而使机器人可以很快“学会”新技能。

随着触觉技术的不断完善，机器人正逐步进入家庭、医疗、工业等多元场景，承担起日益精细的操作任务，也在不断拓展自己的能力外延。

李智强透露，一目自己的本体机器人也在研发中，预计年底可初步具备基础能力，其中基于此前感知、算法能力的平台层技术复用率高达100%。