摘要：机器人在视觉识别、空间导航等领域已实现突破，但人类触觉的复刻仍是技术难题。本文基于软机器人研究视角，解析人类触觉的复杂生理机制（机械感受器、主动感知）与 “具身智能” 本质，探讨机器人通过人工皮肤、分布式感知实现触觉模仿的路径，聚焦医疗培训、养老护理等应用场景，分析技术挑战与行业价值，预判软机器人触觉技术的未来演进方向。

引言：机器人的 “触觉短板”—— 解锁人类触觉密码成技术突围关键

如今，机器人已能轻松实现物体识别、复杂空间导航、高速包裹分拣等科幻场景中的功能，在视觉、运动控制等领域达成突破性进展。但当要求机器人完成 “轻柔触摸”“安全按压”“有意义的触觉互动” 等简单动作时，其技术局限便瞬间凸显。

作为深耕人工皮肤与传感机身研究的软机器人学者，笔者的研究发现：赋予机器人触觉感知的过程，恰恰让我们直面一个核心事实 —— 人类触觉是一套极其精密的 “具身智能” 系统，它不仅是简单的压力感知，更融合了动态交互、分布式决策与环境适配能力。这一发现不仅揭示了机器人触觉复刻的难点，更重构了我们对 “智能” 的认知：智能并非仅存于大脑，更源于身体、材料与环境的动态互动。

一、人类触觉的本质、机器人复刻挑战与创新探索

1. 人类触觉的科学本质：不止于压力，是 “主动感知 + 具身智能” 的协同

人类触觉的复杂性远超 “压力地图” 的简单定义，其核心在于 “多维度感知 + 主动交互 + 分布式智能” 的协同运作：

• 生理基础：皮肤内分布着多种特异性机械感受器，分别适配振动、拉伸、纹理等不同刺激 —— 例如麦斯纳小体感知轻触与低频振动，环层小体识别深层压力与高频振动，这些感受器构成了触觉的 “感知网络”；

• 主动感知特性：人类触觉并非被动接收信号，而是通过 “按压、滑动、调整力度” 的动态交互，将原始感觉转化为精准感知。例如拿起苹果时，我们会通过手指的轻微按压判断软硬，通过滑动感知表面纹理，主动调整握力以避免滑落；

• 具身智能核心：触觉的 “智能” 并非仅由大脑主导，而是源于身体与环境的互动。正如章鱼将大部分神经元分布在肢体中，仅需少量大脑指令就能完成肢体的动态适配，人类触觉也依赖 “身体 - 大脑 - 环境” 的闭环：皮肤的弹性变形可增强抓握力、过滤干扰信号，在信号传递至大脑前就完成初步 “处理”，实现高效的环境适配。

2. 机器人复刻触觉的核心挑战：从 “指尖模仿” 到 “全身体感” 的跨越

工程师虽能实现指尖级别的简单触觉模仿，但要复刻人类全身体感与动态感知能力，需突破多重技术瓶颈：

• 感知维度缺失：现有机器人触觉传感器多聚焦压力检测，难以同时捕捉振动、拉伸、纹理等多维度刺激，无法还原人类触觉的丰富感知层次；

• 动态交互能力不足：人类触觉的 “主动感知” 依赖身体的灵活调整，而传统刚性机器人的肢体灵活性有限，难以实现类似人类的细微动作调整，无法形成 “感知 - 调整 - 再感知” 的动态闭环；

• 全身体感整合难题：人类触觉遍布全身，且不同部位的感知灵敏度、适配场景存在差异（如指尖与背部）。要为机器人打造覆盖全身的人工皮肤，并实现海量传感信号的实时处理与整合，技术难度与成本均极高；

• 具身智能复刻困境：传统机器人依赖中央处理器决策，难以实现类似人类与章鱼的 “分布式智能”—— 即肢体局部根据传感信号自主调整动作，无需等待中央指令，导致触觉交互的响应速度与适配性不足。

3. 创新探索：软机器人与分布式感知的 “触觉突围” 路径

笔者团队聚焦 “软机器人 + 分布式智能”，探索出一套机器人触觉复刻的创新方案，核心是让机器人 “拥有能感知、会思考的身体”：

• 局部智能嵌入：在传感机身中赋予 “局部决策能力”，借鉴章鱼的分布式神经元设计，让机器人肢体可根据触觉反馈自主调整动作（如握力、姿态），无需等待中央处理器指令，提升交互的实时性与安全性；

• 软结构与人工皮肤协同：采用柔软、可变形的材料打造机器人身体，搭配覆盖全身的人工皮肤 —— 人工皮肤内置多维度传感器，可捕捉压力、振动、拉伸等信号；软结构则能像人类皮肤一样变形，增强抓握稳定性与摩擦系数，同时过滤无效传感信号；

• 动态感知训练：通过模拟人类触觉的 “主动交互” 模式，让机器人在真实环境中进行物理探索（如触摸不同材质物体、调整按压力度），而非仅依赖仿真训练，帮助机器人将原始传感信号转化为有意义的触觉感知。

4. 应用场景落地：从医疗培训到养老护理的触觉赋能

触觉技术的突破已在特定场景展现应用价值，尤其在对触觉精度与安全性要求极高的医疗与养老领域：

• 医疗培训模拟器：团队研发的机器人患者模拟器 “莫娜（Mona）”，通过人工皮肤捕捉触觉交互信号，为职业治疗师（OT）提供精准培训反馈。当学员按压模拟疼痛点时，莫娜会通过语言与身体轻微抽搐回应；若动作超出患者耐受范围，机器人会主动抵抗，帮助学员掌握 “功能性触觉” 与 “情感性触觉” 的平衡，解决传统培训中 “难以实操、缺乏反馈” 的痛点；

• 养老护理机器人：随着老龄化加剧，家庭照护者常因缺乏专业培训，在转移、扶持老人时存在安全风险。具备安全触觉的护理机器人（如日本 Moonshot 计划研发的 Airec 人形机器人）可辅助完成 lifting、体位调整等任务，通过触觉感知老人的身体状态，动态调整力度与动作，避免造成不适，延长老人居家照护的时间。

二、机器人复刻触觉的 “具身智能” 模仿路径

1. 人类触觉的 “信号处理逻辑”：身体先 “过滤”，大脑再 “决策”

人类触觉的高效性源于 “身体层面的预处理 + 大脑层面的精准决策” 双重逻辑，这也是机器人模仿的核心难点：

• 身体层面的 “智能过滤”：人类皮肤的弹性组织、皮下脂肪可过滤环境中的干扰振动，同时通过变形适配物体形状，增强传感信号的有效性。例如触摸粗糙表面时，皮肤的微小褶皱可放大纹理细节，让感受器更精准地捕捉特征；

• 大脑层面的 “经验整合”：大脑会整合触觉信号与过往经验，快速形成决策。例如第一次触摸冰块时，我们会结合 “冷”“硬” 的触觉信号与 “冰易滑落” 的经验，主动调整握力与姿势 —— 这种 “感知 - 经验 - 决策” 的整合，是机器人难以通过编程快速复刻的。

2. 机器人的 “触觉模仿逻辑”：从 “刚性集权” 到 “柔性分布式”

为突破触觉复刻瓶颈，机器人技术正从 “刚性中央集权式” 向 “柔性分布式” 转型，核心逻辑是 “让身体参与决策”：

• 软材料的 “物理适配”：用硅胶、弹性聚合物等软材料替代传统金属材质，让机器人身体可自然变形，通过材料本身的物理特性实现对物体的适配（如包裹式抓握），减少对复杂控制算法的依赖；

• 局部处理器的 “分布式决策”：在机器人的关节、指尖等关键部位嵌入小型处理器，让这些部位可根据触觉传感器的实时信号，自主调整动作（如指尖按压力度、关节弯曲角度），实现 “局部感知 - 局部决策 - 即时响应”，无需等待中央处理器的指令；

• 多模态信号的 “融合处理”：通过算法整合人工皮肤捕捉的压力、振动、拉伸等多维度信号，构建类似人类的 “触觉感知模型”，让机器人能从复杂信号中提取有效信息（如物体硬度、表面纹理）。

3. 从 “仿真训练” 到 “物理探索”：机器人触觉学习的逻辑转变

传统机器人训练依赖仿真环境，但触觉感知的复杂性决定了 “真实物理探索” 的必要性，其学习逻辑正发生根本转变：

• 仿真训练的局限：仿真环境难以模拟真实世界中复杂的触觉反馈（如不同材质的细微纹理、物体的不规则形状），导致机器人在真实场景中触觉感知偏差较大；

• 物理探索的价值：让机器人在真实环境中主动触摸、探索不同物体，积累真实的触觉数据，通过机器学习优化感知模型 —— 这种 “从实践中学习” 的模式，与人类胎儿通过触觉探索环境、构建对世界的认知的过程高度一致，是机器人形成有效触觉感知的关键。

三、触觉技术突破对机器人研发与社会服务的双重赋能

1. 对机器人研发领域：重构 “智能” 认知，推动软机器人产业升级

触觉技术的突破不仅是技术升级，更重构了机器人研发的核心逻辑 —— 从 “以大脑为中心” 转向 “具身智能”，推动行业变革：

• 技术路线转型：促使机器人研发从 “刚性、集权式” 向 “柔性、分布式” 转型，软材料、多维度传感器、局部处理器成为核心技术方向，催生新的技术研发热点；

• 智能定义拓展：打破 “智能仅存于大脑” 的认知，让 “身体的智能” 成为机器人研发的核心考量，推动行业从 “视觉主导” 向 “多感官协同” 发展；

• 产业生态完善：带动人工皮肤材料、微型传感器、分布式算法等上下游产业的发展，形成 “材料 - 硬件 - 算法 - 应用” 的完整软机器人产业生态。

2. 对医疗培训领域：革新实操训练模式，提升专业人才培养质量

触觉感知机器人的应用，彻底解决了医疗触觉技能培训的 “痛点”，推动培训模式升级：

• 降低培训门槛：传统职业治疗师、护理人员的触觉技能培训依赖 “学员互练” 或 “真实患者实操”，前者缺乏真实感，后者存在安全风险与伦理争议。机器人模拟器可提供 “无限次、高保真” 的实操机会，让学员在安全环境中反复练习；

• 精准反馈赋能：通过人工皮肤捕捉的触觉数据，为学员提供量化反馈（如按压力度是否合适、动作角度是否准确），帮助学员快速掌握触觉技能的细微差异，提升培训效率与质量；

• 个性化培训适配：可根据学员的学习进度，调整机器人的反馈强度与场景难度，实现个性化培训，适配不同基础学员的需求。

3. 对养老照护领域：填补专业照护缺口，提升居家照护安全性

老龄化加剧导致专业养老照护人员短缺，具备触觉感知的护理机器人可有效填补缺口，优化照护体验：

• 降低照护风险：家庭照护者多缺乏专业培训，在转移、扶持老人时易因力度或姿势不当造成老人受伤。护理机器人通过触觉感知老人的身体状态与受力情况，动态调整动作，避免不适与损伤；

• 延长居家照护时间：安全、精准的触觉交互让机器人能辅助完成大部分日常照护任务，减少老人对专业机构的依赖，实现 “居家养老” 的需求，提升老人的生活质量与幸福感；

• 减轻照护者负担：承接 heavy 照护任务（如 lifting、体位调整），缓解家庭照护者的身体与心理压力，优化照护资源配置。

四、软机器人触觉技术推动多领域变革

1. 软机器人行业：从 “小众研发” 到 “规模化应用” 的转型

触觉技术的突破将推动软机器人从实验室研发走向规模化应用，重塑行业格局：

• 应用场景拓展：从医疗培训、养老护理延伸至工业装配（精准抓取易碎品）、康复医疗（辅助肢体功能训练）、服务机器人（有温度的触觉交互）等多个领域，市场需求大幅提升；

• 核心竞争力转移：行业竞争从 “材料研发” 转向 “触觉感知算法 + 分布式智能”，具备精准触觉交互能力的企业将占据市场主导地位；

• 标准体系构建：随着应用场景的拓展，行业将逐步建立软机器人触觉性能的评估标准（如感知精度、响应速度、安全性），推动行业规范化发展。

2. 医疗培训行业：从 “经验传承” 到 “数据驱动” 的升级

机器人触觉模拟器的应用，将推动医疗培训行业从 “师傅带徒弟” 的经验传承模式，转向 “数据驱动” 的精准培训模式：

• 培训内容标准化：通过量化的触觉数据，定义不同医疗场景下的 “标准触觉动作”，避免因讲师经验差异导致的培训质量参差不齐；

• 培训效果可量化：建立触觉技能的评估指标体系，通过机器人收集的实操数据，客观评价学员的培训效果，替代传统的 “主观打分”；

• 跨区域资源共享：将优质的触觉培训课程与机器人模拟器结合，实现跨区域培训资源共享，缓解偏远地区医疗培训资源短缺的问题。

3. 养老服务行业：从 “人力依赖” 到 “人机协同” 的变革

护理机器人的触觉技术突破，将推动养老服务行业形成 “人机协同” 的新型照护模式：

• 人力分工优化：专业照护人员聚焦 “情感陪伴、医疗决策” 等核心任务，机器人承接 “体力型、重复型” 照护任务（如 lifting、体位调整、日常监测），提升照护效率；

• 照护质量提升：机器人的精准触觉交互可减少照护过程中的人为失误，同时通过实时监测老人的身体状态，及时发现异常并预警，提升照护的安全性与专业性；

• 行业人才结构调整：推动养老服务行业人才需求从 “体力型” 向 “技术型、情感型” 转型，催生 “机器人运维专员”“人机协同照护师” 等新职业。

五、机器人触觉技术落地的核心障碍与突破路径

1. 核心挑战与应对策略

在技术层面，全身体感整合与信号处理是核心难点 —— 覆盖全身的人工皮肤需海量传感器，实时处理这些信号对硬件算力与算法效率要求极高。应对策略：研发低功耗、高精度的微型传感器，降低硬件成本；采用 “边缘计算 + 中央计算” 的混合架构，局部处理器处理简单信号，中央处理器聚焦复杂决策，提升信号处理效率。

在成本层面，软机器人的人工皮肤、软材料与分布式处理器的研发与量产成本较高，限制了规模化应用。解决方案：推动核心材料与传感器的国产化、量产化，通过规模效应降低成本；针对特定高价值场景（如医疗培训）优先落地，积累资金与技术经验后逐步拓展至其他场景。

在监管与标准层面，护理机器人等应用场景涉及人体安全，当前缺乏针对机器人触觉交互的安全标准与监管框架。应对措施：联合医疗、机器人领域专家制定触觉交互的安全评估标准（如最大按压力度、响应时间）；采用 “沙盒监管” 模式，在特定区域开展试点应用，积累实践数据后完善监管规则。

2. 特殊挑战：触觉的 “情感性” 复刻难题

人类触觉不仅有 “功能性”（如抓握、按压），更有 “情感性”（如安抚性触摸、鼓励性拍打），这一维度的复刻是当前技术的额外难点。应对策略：结合心理学研究，梳理不同情感触觉的特征（力度、频率、动作模式），建立 “情感触觉模型”；在机器人中融入情绪识别技术，根据人类的情绪状态调整触觉交互模式，实现有温度的触觉反馈。

六、未来展望：2025-2030 机器人触觉技术的演进路径

1. 短期（2025-2027）：聚焦细分场景，突破核心技术

• 核心目标：在医疗培训、工业精准装配等细分场景实现触觉技术的稳定落地；突破全身体感的信号整合算法，提升触觉感知精度；

• 关键动作：推动医疗培训机器人 “莫娜” 类产品的规模化应用；研发低成本、高灵敏度的人工皮肤原型；建立触觉感知的基础评估标准；

• 行业影响：软机器人在高价值细分场景形成示范效应，带动资本市场对触觉技术的关注。

2. 中期（2028-2029）：拓展应用场景，完善技术体系

• 核心目标：实现养老护理机器人的小范围试点应用；构建 “材料 - 硬件 - 算法 - 应用” 的完整技术体系；推动跨行业标准的统一；

• 关键动作：优化护理机器人的触觉交互能力，通过试点验证其安全性与实用性；联合高校、企业建立软机器人触觉技术联盟；推动触觉技术与康复医疗、服务机器人的深度融合；

• 行业影响：人机协同照护模式在部分地区落地，软机器人行业形成规模化市场。

3. 长期（2030+）：实现全场景适配，构建生态闭环

• 核心目标：机器人触觉达到接近人类的感知与交互能力；实现触觉技术在医疗、养老、服务、工业等全场景的规模化应用；形成成熟的行业生态与监管体系；

• 关键动作：研发具备 “情感触觉” 的通用型软机器人；推动触觉技术与 AI 大模型的融合，提升机器人的触觉决策能力；将中国软机器人触觉技术标准推向国际；

• 社会价值：彻底解决养老照护、医疗培训等领域的资源短缺问题，让机器人的触觉交互真正融入日常生活，成为人类的 “可靠伙伴”。

七、结语：触觉复刻 —— 软机器人走向 “具身智能” 的必经之路

人类触觉的复杂性，本质上是 “生命与环境长期协同进化” 的结果，它不仅是一种感知能力，更是 “具身智能” 的核心载体。机器人对触觉的复刻过程，不仅是技术突破的过程，更是我们重新理解人类自身、重构 “智能” 定义的过程。

当前，软机器人与人工皮肤技术的探索，已为触觉复刻打开了一扇窗口 —— 从医疗培训的精准反馈到养老护理的安全交互，触觉技术正逐步展现其社会价值。尽管全身体感整合、情感触觉复刻、成本控制等挑战仍未完全解决，但随着技术的持续迭代与跨领域合作的深化，机器人终将突破触觉瓶颈。

未来，具备精准触觉的软机器人不会替代人类，而是作为 “延伸”，填补人力短缺的缺口，提升服务质量与安全性。而这一过程，也将让我们更深刻地敬畏人类身体的精密与神奇，推动技术向 “更懂人类、更有温度” 的方向发展。

END