哈工大教授与破晓智能开发触觉机器人模型

当前机器人基础模型大多以视觉为主要感知输入，通过海量视频数据学习任务演示。然而，视觉反馈只能提供外观相似度，无法确认物理结果——比如一个抓取动作在画面中看似完美，但实物可能滑落或受损。破晓智能的核心观点正是：‘视觉告诉机器人动作像不像成功，触觉决定成功是否真的发生。’

触觉感知包括力、力矩、纹理、温度等信息，是机器人完成精密装配、柔性物体操作、手术辅助等任务不可或缺的模态。在工业场景中，触觉反馈可使机器人自适应调整抓取力度，避免破坏易碎品；在家庭服务中，触觉则能处理衣物、食物等可变性物体。

据机器之心报道，破晓智能由哈尔滨工业大学教授带队成立，目标是开发下一代机器人基础模型，其中触觉信号被设计为模型的‘第一性’输入而非事后矫正。这意味着触觉数据在训练阶段就与视觉数据并行处理，共同决定动作生成。

具体的实现方式尚未公开，但可以推断需要解决触觉传感器的高频采集、多模态对齐以及触觉-动作映射等工程难题。破晓智能可能采用自监督或模仿学习范式，让模型从大量触觉-视觉-动作对应数据中学习物理规律。

与传统仅依赖视觉的模型相比，触觉的加入使机器人能够感知重量、刚度、表面摩擦系数等隐性物理属性，从而在未见过的情况下也能做出合理力控。

触觉纳入基础模型面临数据瓶颈：触觉传感器成本高、标定复杂，大规模采集带触觉标签的机器人操作数据仍具挑战。此外，多模态融合的架构设计、实时性要求以及不同触觉传感器的标准化也是工程难点。

若破晓智能成功，将显著提升机器人基础模型的任务泛化能力和操作成功率。尤其在医疗、精密制造、农业等领域，触觉是实现高精度自主操作的必要条件。长远看，这一方向可能推动机器人从‘视觉模仿’走向‘物理理解’，真正具备与物理世界交互的智能。