「機器人的功能再炫酷，最終還是得能『用』。」上海交通大學船舶海洋與建築工程學院長聘副教授馬道林，一直致力於解決具身智能發展的難點——觸覺，這正是機器人能「用」的基礎。
馬道林關於這一研究的論文在全球頂級學術會議——國際機器人與自動化大會（icra）上獲最佳論文獎，這是4000多篇參會論文中的唯一。而他去年5月創立的硬核科技企業——千覺機器人科技（上海）有限公司至今已獲三輪融資，其研發生產的讓機器人更能幹的多模態觸覺感測器已在國內頭部機器人企業應用。馬道林團隊還正與寧德時代合作，對用機械手裝配電池開展概念驗證研究，在工業自動化領域已接近產線應用。
橫跨學術界和產業界，馬道林說：「科研一定會有人才、就業、企業合作等溢出效應，我希望這種溢出是在自己的祖國發生。」
馬道林在實驗室。 李相如攝
獨闢蹊徑，機器人「閉眼」也有靈巧手
一隻機器手摸過一排字，立馬就能識別出其中含義。這隻機器手搭載的正是馬道林團隊自研的千覺g1-ws多模態觸覺感測器。這個全球領先的感測器，測量解析度精度達每平方厘米5萬個測量點，突破了傳統觸覺感測器的感知界限，信息感受密度達到人類手指的800倍，使機器手能夠靈活地完成毫米級精細操作任務，比如拆開電腦主機裝內存條。
「人類大腦協同控制手腕、手指，實現精細操作，靠的就是觸覺。」馬道林告訴文匯報記者，現在的機器人雖然能完成很多高難度動作，但要像人類一樣，依靠機器手的觸覺，將信息反饋給「大腦」，再由「大腦」處理這些信息並指揮機器手精細操作，仍然很難。因此，目前全球工業界只有3%至4%的剛性、規則物品能夠由機器人自動生產搬運，剩餘96%的柔性、異形、易損物品仍然需要人力完成。
馬道林發現，按照傳統視覺與觸覺配合的路徑，很難提升機器手完成精細任務的成功率。原因在於，視覺容易被遮擋，而且有視角限制。同時，觸覺信息與視覺信息不僅模態不同，信息流特徵也有顯著差異。
比如，視覺獲取的信息通常是連貫的，而觸覺在與物體接觸後也只觸發局部信號；視覺對物體位置的感知精度基本在毫米級，觸覺往往需要微米級。他另闢蹊徑，提出了「依靠觸覺和接觸構建空間感知」的機器人精細動作操作路徑，「繞過」視覺信息處理，只需要一個多模態觸覺處理器就能解析物體的形狀、旋轉、位移、摩擦、滑動等多模態信息的綜合處理，從而實現對力度和位置的精細化控制。
馬道林在實驗室演示。 李相如攝
希望科研「溢出效應」發生在祖國
選擇研究機器人觸覺，是馬道林在全球視觸覺領域頂尖研究機構，美國麻省理工學院的mcube實驗室（操控與機制實驗室）從事博士後研究時就定下的目標。
2021年，馬道林選擇了回國。他告訴記者：「前沿科技的競爭，一定是人才的競爭。對於科研人員而言，回到祖國發展沒有上限，而且可以讓科研的『溢出效應』發生在祖國。」回國後，他在上海交大創立了操作感知與智能實驗室（mpi lab），帶著一群年輕人共同開展機器人觸覺領域前沿研究。
馬道林團隊的核心人員平均年齡不超過30歲。「我們在實驗室中的科研突破可以到產業中驗證，也可以依託產業，對已落地技術進行更前瞻的挖掘和研究，形成產學研用的良性循環。」
帶領著這群年輕人，馬道林不僅研發出了全球領先的觸覺感測器，還開發了全球首個能精確模擬切向運動和切向力的觸覺模擬工具xense_sim。用這個模擬工具收集的觸覺數據參與對具身智能大模型的訓練，再把大模型部署到機器人上，可以讓機器人變得更「聰明能幹」。
與此同時，團隊還影響了一批本科生投身科研。船建學院2022級強基班本科生丁陽暉，正是因為馬道林的科研分享，對機器人研究產生了興趣。去年，丁陽暉的研究課題《面向柔性體感知的觸覺伺服研究》獲國家自然科學基金青年學生基礎研究項目（本科生）資助。馬道林帶教班級中還有4名本科生根據各自科研項目撰寫的論文進入投稿或審稿狀態，其中包括中科院一區雜誌。
馬道林說，隨著ai迅速發展，機器人硬體控制將迅速迭代，具身智能領域將取得巨大發展，「我們可以非常確信，實際應用場景即將到來，也期待我們為這些場景的實現作貢獻」。
馬道林的mpi實驗室。 李相如攝
