Robots can see. But they still can't feel.
人工智能极大地改善了机器人感知世界的方式。计算机视觉使机器人能够检测物体、识别模式并在复杂的环境中导航。摄像头帮助机器人识别传送带上的零件，定位箱子中的包裹，并避开仓库中的障碍物。但是，当机器人需要拾取物体时，仅靠视觉是不够的。为了可靠地操纵物体，机器人需要人类经常依赖的东西：触摸。这就是触觉传感变得至关重要的地方。
How coffee manufacturers are automating palletizing (with payback under 1 Year)
全球咖啡产量不断增长。从烘焙豆到胶囊和豆荚，制造商正在增加产量以满足不断增长的需求。 Dolce Gusto® 等胶囊形式和其他单份服务系统在零售和食品服务领域不断扩展。但是，虽然包装技术发展迅速，但许多咖啡厂仍然依赖于生产线末端的手动码垛。这种情况越来越难以维持。操作员越来越难招聘。劳动力成本正在上升。而码垛仍然是生产车间重复性最高的工作之一。因此，许多咖啡制造商现在都在寻求自动化码垛，以稳定运营并减轻劳动力压力。最近，一家欧洲大型咖啡制造商正是面临这种情况。他们的目标很简单：从胶囊包装线上取消手动码垛，而无需创建复杂的机器人项目。
Why Physical AI needs better hardware, not just better models
人工智能正在快速发展。大型语言模型可以在几秒钟内编写电子邮件、总结报告并生成软件代码。但是，当人工智能离开数字世界并进入物理世界时，进展速度急剧放缓。为什么？因为与现实世界交互比处理文本或图像要困难得多。机器人不仅需要智能，还需要智能。他们需要可靠的方式来触摸、抓握、推动和操纵物体。这就是物理人工智能发挥作用的地方。它揭示了一个重要的事实：机器人技术的未来将同样依赖于硬件设计和人工智能模型。
Why the gripper is the true interface between AI and the physical world
人工智能正在改变机器人技术。视觉系统可以识别物体，机器学习模型可以规划运动，数字孪生可以模拟整个生产环境。但是，尽管人工智能取得了所有进步，但总有一天智能必须离开数字世界并与现实进行交互。这个时刻发生在夹具上。在机器人技术中，夹具通常被视为连接到机器人手臂的简单配件。事实上，它发挥着更为关键的作用。抓手是人工智能决策与现实世界物理学相结合的物理接口。如果没有强大的抓手，即使是最先进的人工智能也无法成功与物理世界交互。
Why palletizing is still one of the hardest jobs to staff
在许多制造工厂中，有一个角色仍然出人意料地难以填补：码垛。虽然生产线变得越来越自动化，但最后一步（将箱子堆放在托盘上）通常仍然依赖于体力劳动。工人不断地提升、翻转和堆放产品，为运输做好准备。从表面上看，码垛似乎是一项简单的任务。事实上，它是制造环境中对员工体力要求最高、最困难的职位之一。
5 signs it’s time to automate your palletizing process
在生产线的末端，所有东西都聚集在一起。盒子已密封、贴上标签并准备发货。但在离开工厂之前，它们仍然需要堆放在托盘上。对于许多制造商来说，码垛仍然是手动完成的。工人们一次要举起、转动和堆放箱子几个小时。虽然这似乎是一项简单的任务，但随着产量的增长，手动码垛往往会成为瓶颈。如果您的操作开始感到压力，那么可能是时候考虑自动化了。以下五个迹象表明您的码垛流程可能已准备好进行机器人升级。
Beyerdynamic doubles production without expanding its factory
在不增加占地面积的情况下将产量提高 50% 对于大多数制造商来说听起来不切实际。这正是德国专业音频设备和耳机制造商拜亚动力 (Beyerdynamic) 生产设施内的确切目标。领导层制定了一个四年计划：将工厂生产力提高 50%，同时保持相同的占地面积并保护严格的质量标准。无需新建建筑。不影响声学精度。不减少劳动力。以下是协作机器人自动化如何实现这一目标。
Korea Filter Engineering increases production 30% with Robotiq Lean Palletizing
工业制造商经常面临容量、劳动力压力和一致性的困扰。在韩国过滤工程公司，手动码垛 10-20 公斤（22-44 磅）工业过滤箱限制了产量，增加了人体工程学风险，并减缓了交货速度。在部署 Robotiq PE20 和 UR20 后，该公司实现了： 产量增加 30% 工人疲劳减少 50% 减少了近 50% 因伤害而缺勤的情况减少了近 50% 自安装以来，工作场所事故为零 投资回报率预计在 2 年内该案例研究展示了协作机器人码垛如何提高生产率，同时保护重载制造环境中的工人。
Physical AI hardware: The missing layer between AI models and real-world manipulation
人工智能可以生成动作。物理人工智能硬件决定了这些动作在现实世界中是否成功。随着基础模型扩展到机器人操作，瓶颈不再仅仅是感知。它是物理交互——接触、力调节、滑动检测和适应变化。为了大规模部署物理人工智能，机器人需要能够感知、响应并从现实世界的接触中学习的硬件。
How Sennheiser increased PCB testing by 33% with a Robotiq 2F-85 gripper
在位于阿尔伯克基的 Sennheiser Manufacturing USA，精度是不容谈判的。该工厂每周都会组装 30,000 块印刷电路板 (PCB)，为美洲和亚洲的 1,500 种专业音频设备提供动力。生产过程中有 115 种不同的 PCB 变体，自动化对于保持产量和质量至关重要。但有一个关键步骤仍然是手动的：100% PCB 测试。随着产量的增加，测试成为瓶颈。以下是 Sennheiser 如何消除该瓶颈并将测试的 PCB 数量在一年内增加 33% 的方法。
Robots that feel: why touch is the next frontier in Physical AI
物理人工智能已经超越了概念验证。大型模型、更好的模拟和更快的硬件推动了具体智能的发展，但现实世界的操纵仍然是限制因素，而不是感知。没有计划。操纵。机器人可以越来越清晰地看到世界，但仍然难以可靠地与之交互。原因很简单：仅视觉系统无法体验接触。如果没有接触，学习就会停滞。物理人工智能很重要，因为它缩小了这一差距。它将现实世界中的传感、决策和行动联系起来——其中物体滑动、变形、碰撞，以及模拟仍然无法完全捕捉到的行为方式。触摸不再是可选的。这是丢失的信号。
Robotiq brings the sense of touch to Physical AI
物理人工智能已经达到了临界点。机器人可以比以往更好地观察、计划和决策，但现实世界中的操作仍然是瓶颈。机器人可以非常准确地看到物体，但仍然会掉落、压碎它们，或者在接触未按计划进行时无法适应。限制不是计算或模型。这是缺乏接触。现实世界的学习需要接触意识。力量。滑。互动反馈。如果没有这些信号，机器人就被迫在最关键的时刻（当它们真正接触世界时）进行猜测。这就是 Robotiq 为 2F-85 自适应抓手引入触觉传感器指尖的原因，将高频触觉传感引入已经大规模使用的经过验证的操纵平台。
How cosmetic manufacturers are turning to cobot palletizing to scale production
化妆品制造商面临着扩大产量的越来越大的压力。新产品的推出、较短的生命周期、自有品牌和季节性需求正在使生产团队捉襟见肘。与此同时，劳动力短缺和成本上升使得可靠地为生产线末端操作配备人员变得更加困难。对于许多制造商来说，瓶颈不是灌装、贴标或包装。这就是码垛。这就是为什么越来越多的化妆品制造商转向协作机器人 (cobot) 码垛，将其作为一种实用、可扩展的方式来提高吞吐量，而无需重建工厂或将自己锁定在严格的自动化中。
CES 2026 wrap-up: When digital AI meets physical automation
CES 2026 展示了数字人工智能如何变得物理化，以及为什么码垛自动化是制造商当今可以部署的最明显的例子之一。在今年的 CES 上，优傲机器人和 Robotiq 与西门子合作，展示了下一代码垛解决方案，展示了软件智能、机器人技术和工业生态系统如何在工厂车间融合。与展示的许多未来概念不同，该解决方案并不是理论。它强调了制造商现在可以采取哪些措施来应对劳动力短缺、生产线终端瓶颈以及快速、可预测的投资回报率等实际挑战。
When digital twins meet lean palletizing on the factory floor
CES 通常与消费技术和未来概念联系在一起。在 CES 2026 上，焦点还包括制造商如今关心的问题：数字智能和物理自动化如何协同工作，解决工厂车间的真正码垛挑战。在拉斯维加斯举行的活动中，Robotiq 与优傲机器人和西门子合作，展示了结合了协作机器人、精益码垛和实时数字孪生技术的下一代码垛解决方案。
Key takeaways from Humanoids Summit Silicon Valley 2025
数据、部署和物理人工智能的真正路径类人峰会非常清楚地表明了一件事：类人机器人技术的进步不受雄心的限制，而是受到数据、可靠性和部署现实的限制。在演讲、演示和走廊对话中，出现了一个一致的主题。业界不再问类人机器人是否可行，而是如何训练它们、评估它们并安全地大规模部署它们。以下是最突出的内容。
What manufacturers are automating in 2026 (and why)
走进 2026 年的现代化工厂，您会注意到一些重要的事情：自动化不再只出现在“高科技”角落。它正在创造最快、最可靠的价值——特别是在工厂中那些过去因为变化太大、人工太多或太难证明合理而被抛在后面的部分。通过调查和我们在实际工厂中看到的情况，模式很明显：制造商正在优先考虑自动化，以帮助他们稳定产量、保护人员并在不确定性下保持灵活性。持续的劳动力短缺和技能差距仍然是背景，因此“原因”并不神秘；这是运营生存和竞争优势。 （德勤）以下是 2026 年自动化的重点领域以及每项举措背后的原因。
Eckerts Distillery automates palletizing safely and efficiently with Robotiq Lean Palletizing
Eckerts Wacholder Brennerei GmbH 是一家德国酿酒厂，将悠久的工艺与现代生产方法融为一体。为了提高包装效率，该公司实施了 Robotiq 精益码垛。该自动化项目提高了产量、提高了安全性并减少了手动工作量，而所有这些都没有中断酿酒厂的传统流程。
