过去几十年，机器人专家不断开发先进系统，让机器人能模拟人类部分能力并处理现实任务。而要可靠抓取、操纵和利用周围物体，机器人需具备检测与处理触觉信息的能力，复制人类触觉基本过程。

近日，北京大学、北京通用人工智能研究院和伦敦玛丽女王大学的研究人员取得重要成果，成功开发出F-TAC手——一款旨在模仿人类触觉感知的仿生机械手，相关研究发表于《自然机器智能》杂志。该机械手通过收集详细触觉信息规划运动和轨迹，在触觉操控任务中表现优于现有各类机械手。

论文通讯作者朱一欣教授向Tech Xplore表示，研究目标是让机器能像人类一样精准、灵活地操控物体，灵感源自人类手部复杂触觉感知能力和初级体感皮层特殊神经处理能力。

朱教授及其同事此次研究主要目标是开发新型机械手，将触觉反馈与感觉运动机制无缝集成。目前大多数现有机械手无法做到这一点，而F-TAC手可弥补这一不足，在各种现实操控任务中表现更优。

F-TAC手在技术上亮点突出。它在70%的手掌表面集成了17个高分辨率触觉传感器，复制了人手的生物结构，实现了0.1毫米的空间分辨率，相当于每平方厘米有10000个触觉像素。其配备的概率算法能生成涵盖19种常见抓握类型的多样化、类似人类的抓握策略，遇到意外情况时，仅需100毫秒即可切换策略。

为评估性能，研究团队进行了大量实验，F-TAC仿生手在现实场景中完成了各种手动任务。在600次实际实验中，其多物体抓取成功率显著提升，从缺乏触觉反馈系统的53.5%提升至100%。

这款仿生手潜在应用场景丰富，包括手术辅助、高精度装配、航空航天作业以及需要卓越操作精度的应急响应场景等。

研究人员初步发现凸显了F-TAC手的优势，有助于提升机器人的感知和运动能力。未来，该手可进一步改进并与不同人形机器人集成，通过更多实验评估其在特定应用领域的潜力。朱教授补充道，团队计划继续深化触觉感知与机器人控制的融合，探索更智能的体感交互范式，推进具身智能发展，为真正通用人工智能的发展贡献力量。

更多信息： Zihang Zhao 等，《在机器人手中嵌入高分辨率触觉，实现类似人类的自适应抓取》，《自然机器智能》(2025)。