IROS 2026观察：具身智能从“看”世界走向“触摸”世界

亚毫米级插装背后

触觉正在成为关键变量

本届大会有超过1900篇论文入选，其中Perception相关研究达556篇。触觉也获得了更完整的专题讨论空间。

大会首日的研讨会Scalable Tactile Sensing for Dexterous Manipulation ，明确将触觉视为真实世界具身智能的重要使用技术，并讨论其与灵巧抓取、接触丰富操作、机器人学习的关系；最后一天的Touch-to-Action 直接把触觉从传感器设计、感知处理，一路覆盖到机器人学习、控制和真实应用。

这种变化也体现在具体的研究中。中国科学院大学人工智能学院程龙教授、孟鑫攀博士生等团队的最新成果《From Reach to Insert: Tactile-Augmented Precision Assembly under Sub-Millimeter Tolerances》，入选IROS 2026论文，为这一趋势提供了具体样本。

该研究聚焦亚毫米级公差下的精密插装任务，实验使用帕西尼PX6AX GEN3采集接触过程中的触觉信息。团队首先通过模仿学习训练具备位置泛化能力的“趋近”策略，再以强化学习处理接触密集的“插入”环节，并引入触觉分组采样与触觉价值评估器。

在最具挑战性的0.05毫米间隙条件下，系统取得67%的插入成功率，峰值交互力降低60%，扭矩降低44%。

这些数字说明，触觉在精密操作中的价值已经超出接触检测。它参与策略训练和动作评估，帮助机器人识别偏差、控制受力，并在接触发生后继续修正动作。对于装配、插接等误差敏感任务，触觉正在成为学习与控制闭环中的关键变量。

从芯片到产线

触觉的产业化走到哪一步？

如果说IROS中的研究，让触觉进入机器人操作有了更加具体的技术验证。那么在产业端,这一变化已经出现在不同的机器人和应用场景中。

而在这条从触觉感知走向真实应用的路上，帕西尼已经探索多年。从成立之初，帕西尼便围绕具身智能基础设施进行整体布局，触觉是其核心技术方向。经过多年发展，公司已经形成覆盖感知硬件、数据采集、机器人本体与执行的技术布局。

这种布局并不只是技术和产品的简单增加。对于机器人而言，传感器获取的触觉信息还需要被采集和处理，通过不断的学习和操作，才能够更好地完成任务。

基于其数据采集手套，帕西尼可以同步采集多维触觉、多视角视觉和关节角度等模态并完成时空对齐；结合不同类型的触觉及力感知硬件，触觉开始贯穿从数据获取到机器人执行的不同环节。

经过多年积累，这套技术体系也进入了大规模的工程化阶段。据公开报道，过去一年帕西尼自研触觉芯片出货量累计突破100万颗，底层器件能力进入规模化应用阶段。与此同时，触觉相关能力已经从实验室研究延伸到数据采集、机器人本体和产业应用等不同环节，并在更多真实任务中得到验证。

产业合作则让这些技术进一步进入不同的真实环境。帕西尼与比亚迪、吉利等产业伙伴的合作，已经涉及汽车制造场景中的柔性智造；与京东的合作则落在物流仓储等实际业务场景。与此同时，帕西尼也与众擎等机器人企业合作，将触觉进一步部署到人形机器人本体中。

不同场景对触觉提出的需求并不相同：在汽车制造中，它被用于复杂工业任务；在物流仓储中，需要面对不同物体和操作状态；在人形机器人中，则进一步覆盖手部、足底甚至全身。

触觉由此不再只是一个独立的感知模块，而是随着机器人进入不同场景，逐渐嵌入具体的任务和执行过程。这一变化也开始出现在通用机器人学习领域。

9月15日，Reward AI发布通用机器人基础模型OM-1及可穿戴设备Ominibody Hand。根据Reward AI披露，OM-1可以直接从人类佩戴设备进行自然操作时采集的数据中学习，无需远程操作，也无需机器人本体上的训练数据。

在Ominibody Hand的感知体系中，触觉主要用于感知机器人与物体接触时产生的物理信息。

高频触觉信息能够帮助设备感知接触状态和交互过程，并与视觉等其他模态协同，为机器人连续操作提供更丰富的物理信息。值得注意的是，Ominibody Hand使用的触觉传感器，正是帕西尼PX6AX GEN3系列多维触觉传感器。

从汽车制造、物流仓储，到人形机器人，再到通用机器人学习，触觉正在进入越来越丰富的机器人任务和应用环境。

让更多机器人“有触觉”

开放与共创正在发生

但对于底层技术而言，进入一个产品或完成一次应用验证，并不意味着技术发展的终点。机器人本体不同、任务不同、操作方式不同，都会带来新的感知需求。

触觉要真正成为机器人能力的一部分，需要在持续的科研和产业应用中获得来自真实使用的反馈。帕西尼正在从科研与产业两端扩大验证范围。

帕西尼持续将触觉能力向科研端开放，PGH寰宇学者计划面向全球高校与科研团队开放硬件、数据、技术及相关资源，聚焦触觉感知、多模态融合、灵巧操作等方向。前文提到的中科院自动化所团队，正是基于帕西尼PX6AX GEN3系列传感器开展亚毫米级精密装配研究，将触觉应用到具体的机器人操作任务中。

PGH计划进一步锚定高质量触觉—多模态数据在学术研究和产业应用中的需求，携手苏黎世联邦理工学院软体机器人实验室（Soft Robotics Lab）、加州大学洛杉矶分校机器人与机械实验室（UCLA RoMeLa）等科研团队开展共创，推动硬件、数据集、开源代码与实验成果之间的交流，让研究人员能够基于真实的触觉数据开展更多机器人研究。

据官方信息，截至目前，PGH计划启动仅2个月已获得119所高校支持，累计支撑128项前沿科技项目，覆盖机器人学、人工智能、传感器技术、控制科学与工程等多个领域。参与高校和研究项目的持续增加，也让触觉数据和相关技术有机会进入更多不同的研究方向和实验任务。

另一方面，随着触觉技术进入更多机器人产品，技术本身也需要面对不同的机器人本体和应用环境。帕西尼通过PaXini Inside计划与全球生态伙伴建立连接，推动触觉技术进入更多机器人产品及应用场景，让底层感知能力在更丰富的实际任务中得到使用。

IROS 2026显示，触觉正在从一个感知技术议题，逐渐进入机器人学习、精细操作和真实应用。而对于帕西尼而言，这一变化来自多年的技术积累、产品应用和产业合作，也将在更多研究者和机器人的使用中继续得到验证。