科技日报记者 杨雪
全球具身智能行业正在发起一场关于“物理大脑”的军备竞赛，苹果研究团队发布的人形机器人自主控制系统HALO，把这场探索推向高潮。在完全不接入任何外部触觉传感器的前提下，依靠视觉深度图与仿真合成数据，机器人就能在1000个程序化生成的家庭场景中进行仿真训练，学习导航、避障、蹲伏、推箱子等动作，并进一步将训练所得的控制能力迁移到真实环境中。
算力与仿真技术的结合，持续提升机器人在复杂环境中的自主控制能力。然而，当视觉路线被推向极致时，也划出了单一模态的物理边界：即便视觉算法能够精准重建三维空间，也无法直接获取微观维度的物理接触数据。
机器人操作的难点，藏在连续动作之间。当多个动作需要连续衔接、组成更长程的复合任务时，HALO系统在真实环境中的多步骤任务平均成功率为70%。苹果研究团队也在论文中明确提到这一局限：视觉无法直接提供接触感知，当物体离开视野或被遮挡时，系统就缺少判断物体是否仍然存在的直接信号。对于这类接触密集型任务，引入触觉感知是一个自然的解决方向。
类似的跨模态协同，在其他研究中也能找到印证。在斯坦福、NVIDIA、松下等机构研究人员参与研发的T-Rex触觉响应式灵巧操作模型中，研究团队通过消融实验考察了触觉信息对操作表现的影响。在六项代表性操作任务中，完整模型的平均成功率为65%；移除触觉信息后，成功率下降至42%。这组数据反映出一个值得关注的现象：触觉并不是对视觉的替代，而是对机器人物理感知能力的重要补充。
如何实现触觉数据的高质量采集、标准化表征与跨本体复用，正在成为影响机器人智能发展的重要课题。围绕触觉感知展开布局的企业越来越多，具体技术路径各不相同，对于机器人完成真实物理交互来说，稳定的接触信号和高质量触觉数据始终是重要基础。以专注具身感知技术的帕西尼为例，其围绕“具身原生”理念，从机器人的本体结构与真实交互需求出发，将触觉感知、数据采集、模型应用与执行落地整合为一套连续的全栈技术体系。
让触觉数据被采集、组织和标准化的最终目的，是让模型真正理解物理交互，并将感知信息转化为实际的操作能力。不同机器人的关节数量、手型和驱动方式虽然各不相同，但接触位置、受力方向与摩擦变化等物理现象，仍然具有可以被共同描述和学习的规律。
触觉数据平台的价值，不只在于提供高精度的传感器，更在于通过软硬件解耦、数据同步和标准化表达，让触觉信息能够适配更多机器人本体与应用场景，成为模型获取真实物理交互信息的重要数据接口，持续为各类大脑模型输送高质量的真实地面实况。
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