维度网讯，ABB机器人公司（ABB Robotics）与美国加州仿生学公司PSYONIC合作，探索利用人类假肢使用产生的操作数据提升机器人的抓握和灵巧度。合作将PSYONIC Ability Hand与ABB GoFa™协作机器人结合，研究如何将触觉和运动数据用于训练机器人执行精细和多变的任务，这类任务传统上难以实现自动化。

“人类的灵巧度及对物体处理的本能理解，是工业级机器人最难复制的方面之一，但对于真正自主多功能的机器人来说，这是一个基本需求，”ABB机器人业务总裁马库·塞古拉（Marc Segura）表示，“随着下一代物理人工智能的开发，机器人将像人类一样学习和理解世界。与PSYONIC的合作将有助于缩小人类与机器人灵巧度之间长期存在的差距，为众多行业开辟新可能性。”

抓握和灵巧度是实现自主多功能机器人（AVR™）的核心，这是ABB对能在动态环境中感知、推理、移动和处理物体的机器人的愿景。同时，这两项能力对推进工业中的物理人工智能也至关重要，即机器人系统能从现实交互中学习，并以工业级可靠性应用智能。合作将探索汽车、航空航天、包装与物流以及生命科学等行业的新应用。通过使机器人承担重复性高、人体工学挑战大或难以大规模一致执行的任务，ABB与PSYONIC有望帮助人与机器人更有效地协作，同时提高生产力、灵活性和工作场所安全性。

PSYONIC正与ABB机器人研发团队紧密合作集成与开发，探索带有触觉功能的操作如何支持下一代自主机器人应用。

PSYONIC Ability Hand最初为假肢使用开发，采用轻量化多关节设计，结合肌电控制、触觉传感和柔性机械结构。其压力传感器和振动反馈系统使用户能检测接触、握力和释放，灵活的手指可自然贴合不规则和可变形物体。ABB机器人的GoFa则提供工业级部署所需的精度和可重复性，确保抓握力、手指定位和移动的细微变化能被一致执行和评估。这种精度对将人类操作数据转化为可靠机器人性能至关重要，尤其是在复杂多变的任务中。

合作将评估该组合能力在工业用例中的应用效果，这些用例中传统抓取技术难以应对易变性、易碎性或复杂性，例如处理不规则或易碎物体。据国际机器人联合会（IFR）数据，先进的抓取系统和数字集成可将工程时间减少高达30%，这凸显了末端执行器在加速部署和提高自动化投资回报率方面的重要性。¹

这一合作也反映了ABB机器人的更广泛战略：与生态系统伙伴合作，克服长期存在的自动化障碍。通过结合机器人技术、人工智能和人类假肢使用产生的真实世界操作数据，ABB机器人正在推进物理人工智能，使更强大、适应性更强的机器人在真实环境中可靠运行。

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