长久以来，部分厂商聚焦于人形机器人的人形化外观与动作，忽视了更为核心的实用价值，而精细触觉等多模态感知能力则是人形机器人未来发展最为重要的核心能力之一。就像人手触碰到开水感到疼痛迅速拿开一样，机器人也要拥有像人一样感知外部能力的触觉，才能应对精巧复杂的行为需求。
帕西尼感知科技就是一家拥有前沿核心触觉技术及人形机器人的公司，其创始人成员经过多年沉淀，拥有丰富的多维触觉感知技术积累。
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作为国内一家领先的触觉传感器及人形机器人厂商，帕西尼感知科技率先发布了全球首款搭载HAPTA异构多核阵列软硬件架构的ITPU多维触觉处理单元，以及基于触觉与视觉多模态感知模型和前沿A1算法的人形机器人TORA系列和触觉灵巧手DexH系列。
日前，帕西尼感知科技推出了第二代多维触觉人形机器人TORA-ONE，包括第二代多维触觉灵巧手DexH13以及基于ITPU技术的多维度触觉传感器PX-6AX GEN2。
其中，TORA-ONE最核心的优势，就是它的灵巧手以及触觉感知能力。DexH13是市场上首款将多维触觉与AI视觉双模态能力集成于一体的四指仿生灵巧手。
第二代DexH13搭载了全球最多的自研多维触觉传感器，双手共有1956个ITPU高精度触觉传感器，目前DexH13已经实现批量商业级交付。
基于此，帕西尼感知科技前沿的技术也受到了资本的追捧，上半年完成数亿元A轮及A1轮融资，突破全球触觉传感器公司的最高融资纪录。
本期商界科创邀请到了帕西尼感知科技创始人兼CEO许晋诚，聊一聊人形机器人的细分赛道——多维度触觉技术。
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1、人形机器人必须具备操纵能力，所以这一类型环环相扣的能力可以使得机器人的功能更加的丰富，而不是单纯的把它当成一个工业型机器人去做生产。2、目前的世界范围内稳定性高、一致性高、并且耐久性非常好，还有非常丰富的触觉信息的这一类型产品，是极度欠缺的。3、作为触觉传感器在全球量产以及销售数量第一的公司，我们相信未来可以替人形机器人企业在人形机器人上面有更多感知功能上的提升。4、未来的机器人它也会有痛觉，有痛觉意味着它在做事情上需要更加的谨慎。5、机器人的能力，必须要基于某些规则去执行才会更加高效。许晋诚：人形机器人最终的定位，其实是替代或者是帮助人类去执行既有的任务。在工厂里，人在使用另一类型工业型机器人帮助生产出更好的产品时，人形机器人作为取代人类岗位或者是帮助人类岗位的一员，它其实是要更好地使用其它的机器人。也就是人形机器人必须具备操纵能力，所以这一类型环环相扣的能力可以使得机器人的功能更加的丰富，而不是单纯的把它当成一个工业型机器人让它去做生产，这是不一样的观点。许晋诚：对于机器人公司，目前机器人的整体其实并不是特别卷的，我们目前处在互相帮助的时期。也就是说，像我们有大量的核心零部件，我们会极具希望其它的核心零部件也能提升起来，然后帮助我们其他做本体的客户，更好地利用起来。我们认为在未来的方向上，可能需要本体供应商更多集中到感知功能的体现上面，再把我们的泛化能力做提升，这样的话场景落地的难度就会降低很多了。![]()
商界科创：为什么选择力学以及触觉这个细分领域发力具身智能？
许晋诚：为什么我们会在力学以及触觉相关的细分领域里面去发力呢？主要是因为目前所有的制件核心零部件，在这一类型的产品上是非常欠缺的。
也就是在目前的世界范围内，要找到稳定性高、一致性高、并且耐久性非常好，还有非常丰富的触觉信息的这一类型产品，是极度欠缺的。
为了弥补这一类型的空缺，我们帕西尼感知科技知难而上，把这一类型的产品做出来。
对于这一个比较难去填补的区域，我们也做出了相当大的努力。包括像传感器，它本身在材料、算法、封装、测试、标定有众多的困难点，我们分为五大壁垒和难点。在这五大的壁垒跟难点上，我们也花费两年到三年的时间去攻克。
目前作为触觉传感器在全球量产以及销售数量第一的一家公司，我们相信在未来可以替人形机器人企业，在人形机器人上面有更多感知功能上的提升。
许晋诚：我们目前的灵巧手是具备一定的算力的，我们的灵巧手大概有13个自由度，它的整体功能已经非常趋近于人类了。再进一步我们要如何把这个灵巧手给用上呢？其实还是会依赖于更多的触觉数据、感知数据以及像电机的电流数据。这一类型的数据集齐得越多，那我们在之后泛化上性能也会做得更好。所以您提到大脑其实就是泛用能力的一个体现，我们如果能有更好的泛化的能力，它就可以当成大脑来使用。当它已经逐步地形成了大脑，我们在任意的场所使用灵巧手都可以去自适应，这是我们即将要面临挑战以及任务。许晋诚：对于感知单元，我们想要把人体的感知具象化，也就是机械提升到跟人类非常相似。我们拿到三维力、扭矩力，还可以测纹理这些，对机器人而言，看到的是数据，但对于人而言，是会具象到某个物体。假设摸到的材质是非常粗糙的，我们可能第一时间想到是亚麻。所以对于这些的关联性，我们也会在未来做更多的实验以及功能。另外还有像力它其实是有一定阈值的。对人而言，超过了一定的阈值叫疼痛，所以我们也会把这些能力给合成起来。所以未来的机器人它也会有痛觉，那有痛觉意味着它在做事情上可能需要更加的谨慎。![]()
所以这都是有相关联系的，在未来我们的触觉传感器甚至是感知单元都会集齐更多类似人类的这些能力，然后来帮助机器人做更多的提升。商界科创：你认同“人形机器人才最有可能接近全能机器人”这个观点么？许晋诚：像目前所有的这些模型、原模型，其实已经非常接近我们人类的智能了。它会帮助去解读我们的一些任务，像是做分析等，在未来有更通用的机器人出现也是势在必行的。但是我认为这些机器人的能力，它必须要基于某些规则去执行才会更加高效。就像我们人在进行某些工作时，我们首先会去观察它执行上的逻辑，进而去做到更好地操作。甚至如果有说明书，我们可能会先读说明书，说明书上有各种的限制，我们能做什么，不能做什么，我们怎么样去做得更好？所以我是相信在未来通用型的机器人肯定会出现，但是这个规则一定是有的，大量的规则出现，机器人任务的执行成功率才会更高，帮助我们去更好的智能化和整体化。许晋诚：目前我们也使用了部分开源的大模型来帮助融入触觉数据。触觉数据的文本化会帮助我们的模型理解触觉的感知能力的特性。也会帮助机器人在执行工作上有能力的提升。所以我们有一部分的小模型是在做纹理识别的，其实就是利用传感器去解析目前接触到的物件或者是物料等。这就是模型与触觉数据结合的一个最好体现。许晋诚：目前我们的投融资已经开始了，大量的投资人非常感兴趣，也在跟我们一起讨论怎么样去帮助企业做得更好。所以在中期和长期的阶段上，我们也会希望引入更多的产业投资方或者财务投资方帮助我们去建设更好的人形机器人和机器人社会。
