"没有力传感器，机器人的精细操作几乎不可能——它就像给机器人装上了'末端神经'，让冰冷的机械 拥有感知力。"蓝点触控创始人、董事长刘吴月手持一款六维力传感器，向中国证券报记者解释这一核 心零部件的关键价值，"我们希望它既能'称大象'，也能'称蚂蚁'，有了这样的精准度，人形机器人才能 具备'类人'的操作灵活性，真正走进更多场景、走进千家万户"。 在具身智能的发展进程中，很多人更关注软件与模型的突破，但刘吴月认为硬件迭代同样关键。"人形 机器人的自由度极高，要让这么多自由度可靠、精准地执行'大脑'指令，难度极大，硬件产品必须持续 迭代。" 他坦言，目前通过软硬件配合，人形机器人虽能完成 "递一杯水" 这类任务，但操作效率可能 只有人类得20%，未来软硬件各环节都有巨大提升空间。 市场爆发 "无论是叠衣服、拿鸡蛋等日常任务，还是与老人、孩子等接触，机器人都需要精准的力感知功能，这 既是操作基础，也是安全保障。"刘吴月介绍，蓝点触控的六维传感器在力感知测量上能达到0.1牛的精 度，相当于一枚矿泉水瓶盖的重量，这种极致精准度让机器人在操作时灵敏而可靠。 六维传感器的技术应用可追溯至航空航天的极端场景。在航天器对接过程中 ...

人形机器人技术突破 - 具备主动视觉、高精度触觉及高自由度灵巧手的人形机器人首次实现2.5分钟连续自主控制，完成从原材料到制作汉堡的全流程操作[1] - 灵巧操控是机器人实现类人交互的核心能力，尤其在多阶段细致接触任务中需极高控制精度与响应时机[2] - 当前单一视觉感知在遮挡或复杂接触环境下易失效，触觉感知提供直接交互反馈但缺乏多模态联合建模机制[2] ViTacFormer技术框架 - 由UC伯克利、北京大学等机构提出，融合视觉与触觉信息并引入未来触觉预测机制，提升灵巧操控的精度与稳定性[4][9] - 核心创新：通过跨模态注意力动态融合视觉与触觉信号，并采用自回归触觉预测分支预判未来接触状态[9][11] - 系统采用双臂机器人架构，配备17自由度灵巧手和320×240分辨率触觉传感器，同步采集双视角视觉数据[13][14] 实验性能验证 - 在插销、拧瓶盖等4项短程任务中，ViTacFormer成功率平均提升50%以上，显著优于仅用视觉或简单触觉融合的基线模型[18][22][24] - 在11阶段的汉堡制作长时任务中，模型实现80%成功率并稳定完成2.5分钟连续操作，展现多阶段连贯控制能力[25][27][28] - 专家示范采用机械外骨骼手套与VR头显联动，提升接触密集型任务的训练数据质量[16] 行业影响与认可 - 研究获Transformer作者Lukasz Kaiser等知名学者转发，技术方案开源在GitHub平台[7] - 团队核心成员包括UC伯克利Pieter Abbeel、Jitendra Malik及北大校友耿浩然[5]