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。
Robotiq Launches Tactile Fingertips for 2F Grippers, Bringing the Sense of Touch to Physical AI
将自适应抓取与高频触觉传感相结合，使机器人能够泛化物体、任务和环境，而无需拟人化手的成本和复杂性。
Q&A: UW researchers create a smart glove with its own sense of touch
华盛顿大学可穿戴智能实验室的一款新型智能手套可以帮助物理治疗患者跟踪进展情况并训练机器人手进行抓握。
Video Friday: Robot Collective Stays Alive Even When Parts Die
Video Friday 是您每周精选的精彩机器人视频，由您在 IEEE Spectrum 机器人领域的朋友收集。我们还发布了未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA 2026：2026 年 6 月 1-5 日，维也纳享受今天的视频！没有一个系统能够避免失败。减少故障和提高适应性之间的折衷是机器人技术中反复出现的问题。模块化机器人体现了这种权衡，因为模块的数量决定了可能的功能和失败的几率。我们扭转了这一趋势，通过利用冗余资源并在本地共享它们，通过增加模块数量来提高可靠性。[科学]通过[RRL]现在Atlas企业平台正在开始工作，研究版本在阳光下进行了最
