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物理 AI 硬件：AI 模型和现实世界操作之间缺失的一层
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。
来源:Robotiq人工智能可以生成动作。
物理 AI 硬件决定了这些操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、滑动检测和对变化的适应。
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。
为什么物理 AI 硬件很重要
模拟训练的模型在部署时经常失败，因为现实世界的交互是不确定的：
如果没有高质量的物理反馈，操控就会变得脆弱。
物理 AI 硬件提供以下所需的传感和控制层：
用于可扩展机器人操作的自适应夹具
自适应夹具通过机械顺应性降低抓取规划的复杂性。
Robotiq 的 2F-85 和 2F-140 符合对象可变性，无需高精度定位或复杂的抓取策略即可实现稳健的操作。
在全球部署了超过 23,000 个夹具，他们提供：
机械智能在模型干预之前简化了控制问题。
用于多模式学习的触觉传感
仅凭视觉无法解决接触后的不确定性。
TSF-85 指尖触觉传感器提供多模式触觉传感：
对于物理 AI 系统，触觉感知可以直接从交互中学习，而不是从视觉提示中推断。