公司技术发展 - 公司从2017年起专注于触觉感知技术研发 专注于底层触觉感知芯片开发 历时四年多于2022年推出全球首款人工智能触觉感知专用芯片[1][2] - 触觉感知技术使机器人实现从"看得见"到"摸得着、懂力度、会适应"的进化 目前触觉感知能力自评达到70分水平[1][2] - 公司构建"仿真+实采"协同训练体系 新发布的触觉模拟仿真平台可使90%前期训练脱离真实场景 实现降本90%-95%[6] 行业应用与合作 - 在2025世界机器人大会上 公司技术赋能展会中80%-90%的机器人手商和80%以上的机器人厂商[3] - 机器人手已可胜任工业柔性工作 如线缆插取和零件拆取等精细操作 并在农副产品领域开展应用探索[4] - 已开发出小龙虾预处理雏形方案 预计明年可实现机器人预处理小龙虾 处理量占小龙虾总体80%的部分[1][4][5] 技术突破方向 - 提出"原子学习"训练方法 将任务分解为原子动作单独训练后再整合 相比重新学习新任务效率显著提升[6][7] - 触觉数据采集存在遥操成本高和手套映射差两大痛点 需结合仿真与实采数据解决[6] - 触觉系统复杂度远超想象 需处理连续数据流 公司采用任务分解训练方式实现实时抓取控制[2][6] 行业趋势认知 - 行业关注点从自由度数量转向实际作业能力 三指/二指低自由度夹爪在实际作业中更具成功率优势[4] - 机器人任务完成度已接近人类 但操作速度仍存在差距 预计1-3年内具身智能将应用于实际生产生活[4] - 触觉感知是机器人精准交互的关键拼图 其技术突破对开拓机器人应用场景具有重大意义[1][2]

肌电共享控制策略研究 - 假肢手的肌电共享控制策略能减少截肢者疲劳并提升控制精确度 通过触觉感知技术实现接触检测 滑移预防和抓握力调节等功能 帮助完成倒水 抓放物体等日常任务 [1] - 北京邮电大学与南丹麦大学联合提出基于触觉感知的多功能共享控制策略 包含多阶段抓取和力等级切换功能 辅助截肢者高效完成分拣任务和频繁力调节 核心目标是降低体力和心理负担 [2] - 控制框架分为三部分：肌电信号手势识别 接触状态检测激活预成形/稳定抓握 基于手势一致性激活力切换或多阶段抓握 非接触手指运动实现多阶段抓取 [3] 用户研究结果 - 8名健全受试和3名截肢受试测试显示 多阶段抓取缩短任务完成时间 力等级切换提高成功率 两种功能均减少肌肉使用并获得正向反馈 [4] - 实验选取多物体分拣 接水 挤牙膏等日常任务验证效能 [4] 功能设计方向 - 需综合评价机器人技术引入的新功能 包括任务性能 控制负担和可用性 强调以人为中心的评估方法 需考察用户激活意愿 [5] 相关机器人企业 - 工业机器人领域涉及埃斯顿自动化 埃夫特 非夕科技等12家企业 [10] - 医疗机器人企业包含元化智能 天智航 精锋医疗等12家 [11][12] - 人形机器人企业涵盖优必选 宇树 云深处等22家 [13] - 具身智能企业涉及跨维智能 银河通用 科大讯飞等16家 [14] - 核心零部件企业包括绿的谐波 因时机器人 坤维科技等23家 [15]