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过去半年，触觉传感器企业成了行业展会与融资新闻上的常客。从演示内容来看，不少企业已走出预设轨迹的展示阶段，开始通过长程任务展现机器人在真实工序中的灵巧操作。触觉传感器的讨论重点，也顺理成章地从“有没有”迈向了“如何用好”。
然而，细看触觉传感器企业目前的订单，相当一部分仍来自数据采集与模型训练，还有一部分来自灵巧手和本体企业。在这些企业的展台上，能够证明机器人“能做什么”，却很难回答客户“为什么付钱”。真正能为这些企业带来持续复购与规模化订单的，往往还是那些机器人真实干活的场景。
这些场景并非互动玩具、智能座舱或工业检测等在具身热潮前就已经成熟的触觉传感器应用，而是与具身智能结合后更具想象力的新场景。
这种“场景想象力”建立在对真实生产工艺的深度理解之上：企业必须扎进车间、加工厂和仓库，精准识别那些长期依赖工人“手感”的繁重或精密工序，进而评估触觉技术能否带来值得客户买单的效率提升与成本优化。
3C精密制造
在3C精密制造的自动化流程中，搬运、贴标、点胶与螺丝锁付已有高度成熟的方案。真正卡在自动化门槛之外、依然依赖人力的，大多是复杂零件的精密装配——零件尺寸小、外形不规则，对位时力稍大容易卡死崩角，力稍小又无法装配到位。视觉能够解决“零件在哪”的问题，但两个零件接触瞬间发生了什么，要靠触觉来判断。
千觉机器人在今年WAIC上展示的耳机精密装配Demo，切入的正是这一典型痛点。耳机内部异形小件在放置时极易发生偏移与卡顿，机器人通过视触觉传感器实时感知边缘碰撞、姿态偏差与微小滑移，从而完成自主对位、稳压放置与动态纠偏。
图片来源：千觉机器人
在手机产线上，触觉传感器也已迈入量产应用阶段。例如纬钛机器人的触觉传感器在小米手机同轴线理线工序中的应用，理线扣合装备搭载触觉传感器后，通过对力与位移的多模态实时感知，既能防止捏断纤细线束，又能确保扣合到位。
这类工序的价值，不仅在于实现了精密操作，更在于大幅降低了产线换型的边际成本。3C产品生命周期短、料号更替频繁，传统自动化方案每换一次料都要重新设计专用治具、重做点位示教。
在多品种、小批量的生产模式下，这笔设备改造成本极难摊薄。如果机器人能依靠触觉反馈实现“柔性自适应”，客户省下的成本和时间，就是为触觉传感器付费最直接的理由。
食品加工
对食品工厂而言，引入机器人提升自动化率并不新鲜，各类食品级工业机器人、并联机器人与协作机器人屡见不鲜。但这些设备大多集中在分拣、码垛与搬运等粗放环节。一旦深入到食品切配、精细加工等前端工序，面对形态各异、软硬不一且易碎的食材，人工操作仍占据主流，这恰好为触觉传感器提供了绝佳的落地舞台。
他山科技选择了一个极具代表性的差异化场景——“剥小龙虾”。小龙虾虾尾加工环节长期高度依赖人工，不仅人工成本高昂，且产出一致性难以保证，而虾尾的核心溢价恰恰在于能否完整保留虾黄，因为带虾黄的特等虾尾价格是无虾黄产品的2.5倍。
图片来源：他山科技
为此，他山科技研发了专门的智能化剥虾设备，采用视觉与触觉双模态数据实时融合技术，将剥虾成功率提升至95%，并能完整保留虾黄。凭借这一精准契合场景ROI的打法，他山科技顺利与昌贵水产达成首期100台设备合作签约，并在国内多个小龙虾加工核心产区与多家企业达成合作意向。
海外市场同样不乏先行者。日本FingerVision将搭载触觉末端的机器人送入熟食工厂，用于便当配料与寿司的盛装。
在熟食包装场景中，食材种类繁多、形状不规则、容易破损且换品频繁。FingerVision的柔性硅胶指尖内嵌标记点，摄像头追踪标记点的位移，换算出受力和滑移。夹卷寿司时力小会掉馅，力大海苔会破，一旦检测到打滑，机器人立即加大夹持力。与此同时，接触食材的触觉传感器模块可一键拆卸、整体清洗。
食品工厂对触觉传感器的考量是全维度的，不仅要“抓得稳、抓得准”，还必须满足卫生合规、易清洗与高节拍要求，这些细节直接决定了触觉传感器方案能否长期留在产线上。
汽车制造
在汽车制造的诸多工序中，焊装、涂装车间的自动化率已经很高，但总装车间却仍有大量人工工位。总装面对的线束、密封条、内饰件多是柔性件，卡扣是否扣到位、插接件是否完全锁定、密封条是否贴实，过去全凭工人双手的手感反馈，如今这些环节也为触觉传感器企业提供了新的落地方向。
以帕西尼为例，总装流程中的线束装配与线束粘贴两大核心工序，成了帕西尼的聚焦方向，搭载多维触觉传感器的多维触觉人形机器人TORA-ONE已入驻吉利的钱塘制造基地。
在装配过程中，机器人通过多指协同抓取柔性线缆，在端子插入阶段基于多维力反馈进行搜孔与微调，并感知阻力变化以完成插接到位校验；在粘贴环节，机器人根据车身曲面、材质与摩擦状态动态调整按压力度，避免过度挤压或贴合不严。
图片来源：帕西尼
帕西尼给出的数据是：连续作业8小时零异常，任务成功率99.8%，可填补约30%的人力缺口。而且触觉可以同时承担操作和质检两项工作，端子是否插到位，过去靠工人凭手感和回拉确认，现在可以通过力位约束直接验证。
如今这一商业逻辑正在向更庞大的汽车制造体系延伸，今年8月，比亚迪与帕西尼签署战略合作协议，合作瞄准总装线上高度依赖手感的卡扣、涂胶、插接与贴合工位。
比亚迪每年推出15款以上全新车型，总装线平均不到九天就要切换一套新工艺，传统的“示教编程+刚性治具”模式在极高的换型频率下难以为继，必须依靠触觉感知的柔性能力来适配快速迭代。
同样在汽车装配上找到应用场景的还有一目科技。今年WAIC上，一目科技展示了搭载触觉传感器的智能夹爪，能够在抓取和安装过程中实时感知接触力、微调角度，在不损伤汽车连接器的前提下实现100%准确安装。
在汽车电池包插拔场景中，一目科技通过触觉反馈方案，将时间从100秒缩短至15秒，比人工快上一倍。不难看出，汽车总装线换型越频繁、柔性件越多，触觉传感器的价值就越容易被放大。
日化品制造
化妆品、香薰等日化用品的生产，普遍面临异形瓶罐多、材质跨度大以及小批量频繁换品的挑战。抓取、旋拧与放置等动作极度依赖熟练工人的触觉反馈。针对单一固定瓶型，刚性夹具与传统自动化方案早已成熟；但产品款式一旦更新，就必须重新设计夹具并重写控制程序，改造成本在小批量订单里很难摊薄。
橡木果机器人正是切入了这一痛点，在一家全球头部化妆品ODM厂商的产线上，橡木果机器人通过将机械臂与触觉传感器结合，抓取、旋拧、分拣形状和材质各异的瓶罐，依据实时触觉反馈调整抓取力度和操作方式。
对于日化ODM工厂而言，生产难点远不止瓶罐本身：易碎的粉饼极易在接触中留下指印瑕疵，香薰灯芯细软且粗细不均，均属于传统自动化极难处理的软质物料。这些物料的共同特征是：“轻拿轻放”的标准过去仅存在于熟练工人的感知中。
触觉传感器将这种抽象的“手感”转化为机器人可精准执行的力控参数；换品时只需调用不同参数包，无需更换物理夹具。
验真与科研
除了工业制造领域，商业鉴别与科学实验也蕴含着对触觉传感器的强劲需求，用于守护最终结果的可信度和权威性。
例如千觉机器人与得物联合打造的AI鉴别机器人，成功将触觉带入了高价值商品的验真环节。机械臂抓取运动鞋后，通过视触觉传感器感知鞋面与鞋垫的软硬度及微小形变，并完成鞋垫的无损取出与复位。采集到的触觉数据实时接入得物自研的查验鉴别系统，约5秒即可生成鉴别报告。
“鞋垫取放”看似只是简单动作，却直接关乎鉴别业务的商业逻辑：若操作不当导致鞋垫折痕损毁，商品将无法原样退还客户；若对软硬度的力学感知出现微小偏差，鉴别结论就可能失真。市场上如箱包、名表、高端服饰与潮玩等，都需要类似的翻检、拿取与材质触感校验，鉴别业务本身就是持续的需求来源。
图片来源：一目科技
科研实验场景同样逻辑相通，比如微量移液对实验员的手感极其苛刻：滴管握持过紧会导致多挤出微量液体，过松则易滑落打碎，微小的操作误差就可能导致整组实验数据作废。在一目科技的演示中，集成视触觉传感器的夹爪能够精确感知滴管与指尖的接触面积、受力状态与分布，在液体转移过程中进行毫秒级滑移检测与姿态矫正，确保抓取平稳。
触觉的想象力边界
尽管“想象力”是打破触觉应用边界的钥匙，但仍有一些特定场景，是目前触觉技术尚未触达的。
比如重工业场景，这类场景对传感器的抗冲击性、耐用度与量程提出了极高要求。当前的柔性触觉传感器在耐用性与大物理量程上存在先天短板，该类工况目前仍主要由高精度的六维力传感器、专用重载夹具与工业视觉引导方案主导。
此外，充分利用灵巧手多指协同、掌内调整等优势的真实作业场景，仍待进一步开发。尽管展会上搭载触觉传感器的灵巧手方案越来越多，但在客户工厂中，连续运行的触觉灵巧手方案并不多，主流落地形态仍以带触觉传感器的双指/三指夹爪为主。
制造业花了几十年，把视觉检测、运动控制这些能力一项项交给了机器，“手感”是为数不多依然留在工人身上的核心经验，如今正成为触觉企业商业化落地的突破口。
这一庞大的市场最终属于能把手感变成数据的企业：一位老师傅的经验，被采集、复制、迭代，同时出现在上百个工位上。到那时，场景想象力也就有了更扎实的含义，它来自对一道道工序的理解，最后沉淀为产线的工艺标准，成为制造业的一部分。
2026年12月15日-16日，由高工机器人、高工机器人产业研究所（GGII）主办，以“向实 向新 向未来”为主题的2026高工工业具身智能机器人年会暨高工金球奖颁奖典礼将在深圳机场凯悦酒店隆重举行。
在多模态感知专场上，来自“眼手心”全感知维度的行业领袖将围绕“工业具身智能的技术闭环”、“触觉与视觉、语言、动作的融合”、“传感器从‘能用’到‘好用’还差什么？”等核心议题展开深入探讨。
*文章封面为AI配图
