【環球時報報道 記者 谷業凱】近日，由北京大學、北京通用人工智慧研究院等單位組成的聯合科研團隊，開發出全球首個同時具備全手高解析度觸覺感知和完整運動能力的機器人手系統——「基於全手觸覺的機器人仿生手」（簡稱f-tac hand）。相關成果北京時間6月9日在國際頂級學術期刊《自然·機器智能》上發表。研製「全手觸覺機器人仿生手」要突破哪些技術難題？這個研究成果將對具身智能帶來怎樣的助力？針對相關問題，《環球時報》記者採訪了聯合科研團隊的成員。
左側是本次發布的研究成果「全手觸覺機器人仿生手」，右側為傳統靈巧手，具備有限的觸覺感知與識別能力。（受訪者供圖）
「全手觸覺機器人仿生手」如何實現
手部既是人類改造自然、與外界交互的重要器官，也是實現智能的關鍵載體。人的手部由27塊骨骼和34塊肌肉組成，提供了24個自由度的靈活性，具有結構高度複雜、功能極為精密等特點。因此，對人類手部功能的研究是具身智能與機器人研究的前沿課題。據介紹，人的手部在拿取物體時涉及「觸覺反饋」與「運動功能」兩大能力。以往的研究中，觸覺反饋與運動能力的整合被認為是機器人研究領域的關鍵挑戰之一。
「人類手部觸覺系統由兩個關鍵要素組成：遍布皮膚的密集觸覺感測器陣列和大腦中專門解釋這些海量感覺輸入的神經處理機制。我們的f-tac hand模擬了這種設計，將17個高解析度觸覺感測器以6種不同配置集成在一起，同時巧妙地將感測器設計為既是感知元件又是結構部件，從而在不犧牲靈活性的前提下實現了前所未有的觸覺覆蓋範圍。」論文第一作者、北京大學人工智慧研究院博士生趙秭杭向《環球時報》記者介紹道。高解析度觸覺感測器覆蓋了該手部系統手掌表面70%的廣大區域，空間解析度達到0.1毫米，相當於每平方厘米約有1萬個觸覺像素，遠超目前商用機器人手的觸覺感知能力，如目前最先進的shadow hand僅在指尖提供單點力感測。這種創新設計使f-tac hand能夠像人類手掌一樣，在抓取過程中實時感知接觸變化並迅速調整，極大提升了機器人在不確定環境中的操作穩定性。
讓仿生手更「像」人手要突破哪些瓶頸
f-tac hand通過感測器與結構一體化設計成功突破了觸覺反饋與運動能力整合這一瓶頸。首先，從硬體角度來看，如何避免觸覺感測器的引入對機器人的運動靈活性造成影響是第一個難題，同時當前的觸覺感測技術在覆蓋率、解析度和耐久性等方面仍難以滿足實際應用需求。其次，即便獲得了具備高解析度觸覺感知能力的機器人手，如何高效地處理大量的觸覺數據，並以此驅動每個關節協同運動，使其在高自由度空間像人一樣完成複雜的任務，依然是一個亟待解決的難題。
論文共同第一作者、北京通用人工智慧研究院博士生李宇颺對《環球時報》記者表示：「機器人手高度的關節靈活性會給控制演算法帶來極大挑戰，我們通過開發一種生成人類多樣化抓取策略的演算法來解決這一問題。該演算法基於概率模型，能夠產生與人類非常相似的抓取方式，涵蓋了人類常見的19種抓取類型。」
李宇颺進一步解釋了f-tac hand的適應性智能機制：「多物體同時抓取是評估機器人手靈巧性的重要基準測試，比單一物體要複雜得多。抓取單一物體可以通過雙指夾持的方式實現，但當用一隻手抓取多個物體時，需要做精確的全手接觸檢測並調整運動策略才能實現精準、穩定抓取。」
助力具身智能發展
論文通訊作者、北京大學人工智慧研究院助理教授朱毅鑫向《環球時報》記者解釋說：「我們的研究不僅是技術上的突破，更為理解智能的本質提供了全新視角。人類智能深深植根於身體的感知能力，尤其是手部的觸覺體驗對認知世界至關重要。f-tac hand的成果表明，豐富的感知能力對於機器智能的發展不可或缺。」
朱毅鑫表示：「未來我們將繼續深化觸覺感知與機器人控制的結合，探索更加智能的體感交互範式，為實現真正意義上的通用人工智慧奠定基礎。」
他進一步說道，f-tac hand的成功為具身智能開闢了新的研究方向，這種將高保真物理感知與智能控制系統結合的方法，代表了通向更高級別機器智能的重要路徑。「通過這項研究，我們不僅推動了機器人技術的發展，也加深了對智能本質的理解，這對構建下一代人工智慧系統具有重要啟示意義，也將助力具身智能與千行百業融合發展，賦能我國經濟、社會高質量發展，為發展新質生產力注入動能。」
