蛇年春節，有兩件事兒讓在家過年的北京大學人工智能研究院助理教授朱毅鑫喜上眉梢：一是DeepSeek異軍突起；二是他們圣誕節前投出的“靈巧手”的論文早早收到了審稿意見，出人意料地順利。
審稿人也不吝給出高度評價：“這一成果對機器人和整個人機交互領域都有著重要貢獻。”
“穩了。”朱毅鑫心想，這項蟄伏3年多的研究終于要亮相了。
他們干得是一件頂難的事兒：讓機器人擁有一雙無需人為操縱、又能像人手那樣擁有靈活操作能力的手。朱毅鑫告訴《中國科學報》：“（機械手）能像人手一樣在不確定環境中保持高效靈活的操作能力，這對機器人在家庭、醫療和工業環境中的應用至關重要。”
6月9日，朱毅鑫團隊聯合北京大學武漢人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大學工學院和倫敦瑪麗皇后大學等團隊合作的這項成果——“高分辨率觸覺感知機器手實現類人適應性抓取”，在線發表于《自然—機器智能》（Nature Machine Intelligence）。
朱毅鑫（右1站立者）、趙秭杭（左一）、李宇飏（左二）在受訪中。趙廣立 攝
靈感就來源于人手
如果在手指涂上可以阻斷觸覺的麻藥，你會發現連拿起水杯這樣簡單的操作，都變得異常困難。
“日常手部的動作之所以感覺很簡單，是因為強烈依賴了觸覺。”朱毅鑫告訴記者，人的手部結構復雜，功能也極為精密，由27塊骨骼和34塊肌肉組成，提供了24個自由度的靈活性，“因此，對人類手部功能的研究是具身智能與機器人學科研的前沿。”
在拿取物體時，人手會發揮“觸覺反饋”和“運動功能”兩大能力：觸覺反饋包含通過肌肉、肌腱和關節感知力量的運動覺，以及通過皮膚感知接觸狀態、紋理、溫度、摩擦力等物理特性的皮膚觸覺；而運動功能則蘊含著與關節角度、位置及其運動之間關系的運動學，以及實現精準運動控制的動力學。
既然手部的觸覺如此重要，那何不讓機器手既有運動能力、又有觸覺？
他們不是第一個想到這些的。但在以往的研究中，觸覺反饋與運動能力的整合，一直是機器人研究領域中的重大挑戰。
一來，觸覺傳感器的引入，會對機器人的運動靈活性造成顯著影響；二來，即便獲得了具備高分辨率觸覺感知能力的機械手，如何高效地處理大量觸覺數據，并以此驅動每個關節協同運動、使其在高自由度空間中像人手一樣完成抓取等任務，同樣是個“攔路虎”。
這也正是研究團隊“秀操作”的部分。
朱毅鑫告訴《中國科學報》，受啟發于人類手部的生物結構，他們設計開發了“基于全手觸覺的機器人仿生手”（F-TAC Hand），簡稱其為“全觸手”。全觸手的過人之處，就在于它通過傳感器與結構一體化設計“成功突破了這一瓶頸”。
全觸手，它有哪些精巧的設計？
全觸手。課題組供圖
巧思妙想讓機械手“有觸覺并自適應抓取”
簡要來說，人類手部觸覺系統由兩個關鍵要素組成——遍布皮膚的密集觸覺傳感器陣列和大腦皮層中專門處理和解釋這些海量感知輸入的神經處理機制。
“我們的全觸手模擬了這種設計。”論文第一作者、北京大學人工智能研究院博士生趙秭杭向《中國科學報》介紹說，他們將17個高分辨率觸覺傳感器、以6種不同配置集成在一起，并將其覆蓋在五指機械手除“關節”外所有的區域，讓機械手擁有了能感知物體大小、硬度等物理性質的指尖、指腹和手掌。
趙秭杭說，高分辨率觸覺傳感器覆蓋了機器人手掌表面70%的區域，空間分辨率達到0.1毫米，“相當于每平方厘米約有一萬個觸覺像素，讓機器人也能進行精確操作和適應性抓取”。
F-TAC Hand與人手比較。課題組供圖
那么，機械手的適應性抓取能力，是從哪兒冒出來的？
秘密藏在細節里。朱毅鑫告訴記者，團隊在每個觸覺傳感器前都放置有一層薄膜和一臺微型高速攝像機，這讓其能“看到”動作的細微變化——當機械手能“看到”自己的操作，它也就能根據情況調整自己的抓取策略。
當然離不開算法的助攻。論文共同第一作者、一年級博士生的李宇飏向《中國科學報》解釋道，他們基于概率模型開發了一種生成人類多樣化抓取策略的算法，涵蓋了人類常見的19種抓取類型。在抓取生成算法的加持下，機械手就像擁有了一個包含多樣化策略的“說明書”，為它提供了豐富的抓取選擇。
“除了夾持單一物體外，全觸手還能通過全手高分辨率觸覺，提前預判多物體抓取時因執行誤差導致的物體碰撞風險，并及時調整運動策略。”李宇飏說，在現實環境中檢測到此類風險時，全觸手能在約100毫秒內感知情況并快速切換到替代策略。
“我們的算法支持了全觸手熟練地執行從常用的‘力量抓取’到‘更精細的精準抓取’等多種抓取動作類型。”李宇飏對記者表示。
值得一提的是，在整體設計中，還有一個巧妙構思貫穿其中：他們將傳感器設計為“既是感知元件又是結構部件”，從而在不犧牲靈活性的前提下，實現了前所未有的觸覺覆蓋范圍。趙秭杭告訴記者，所有的這些設計保障了全觸手能夠像人類手掌一樣，在抓取過程中實時感知接觸變化并迅速調整，將極大提升機械手在不確定環境中的操作穩定性。
據團隊介紹，在600次真實世界的實驗數據顯示，相比沒有觸覺反饋的系統，全觸手的多物體抓取平均成功率從53.5%提升至了100%。
F-TAC Hand 抓握兩個物體。課題組供圖
F-TAC Hand實時高分辨觸覺感知能力。課題組供圖
圣誕節加急送審
據了解，朱毅鑫團隊這項成果是有研究記錄以來，國際上首個同時具備全手高分辨率觸覺感知和完整運動能力的機器人手系統。
或許也正因如此，以該成果為主體的論文審閱速度之快，超出了朱毅鑫的想象。
時針撥回到2024年12月16日，朱毅鑫點下郵件的發送鍵。原以為能輕松一陣，沒想到不久后他們就收到回復：“論文已被送審”。
“因為剛巧趕在西方圣誕節前夕，我們預計圣誕節后才會送審，沒想到論文被加急送審，圣誕節前就收到了送審消息。”朱毅鑫邊口算邊說：“去掉兩個假期，相當于130天論文就確定被接收了。”
朱毅鑫認為，他們的研究不僅是技術上的突破，更為理解智能的本質提供了全新視角。
“人類智能深植根于身體的感知能力，尤其是手部的觸覺體驗對我們認知世界至關重要。”朱毅鑫說，“全觸手的成果表明，豐富的感知能力對于機器智能的發展同樣不可或缺。”
近年來，以大語言模型為代表的基于數據訓練和推理的人工智能取得了顯著進步，但在真實世界中，機器人的感知和交互能力還存在諸多不足。
“我一直有一個目標，就是想讓機器人變得更智能，更泛化。”趙秭杭告訴記者，他從小就對機器人有著濃厚興趣，本科的機電工程專業又為其打下良好的基礎，“我一直在思考如何提高機器人的交互能力，要想實現和物體、環境的交互，至少需要一個閉環的反饋系統，而觸覺就提供了機器人與物體交互狀態的直接反饋。”
但要把想法變成現實，注定要蛻幾層皮、遭幾遭罪。趙秭杭分享了一個小“事故”：疫情期間，研究進度一度擱置，一件小事就釀成大禍——實驗室沒人開空調，零下十幾度的天氣直接凍裂了傳感器……
這倒沒太打擊到他：“我喜歡做機械設計，也相信盡管有困難，但只要按預期一點點地推進，就會實現目標。”
本科畢業于清華“通班”的李宇飏，有一頂聰明的腦袋和一種隨時“自洽”的人生態度。他在通班與導師朱毅鑫結緣，畢業后就跟著后者攻讀博士學位，主攻機器人和三維視覺領域。選擇做科研，他只有一句話：
“也許到不了‘無人之境’，但我要出發了。”
李宇飏是那種性格比較內向、喜歡享受獨處的人，他自認自己是“情緒穩定的卡皮巴拉”。做全觸手這項課題，他覺得這是一件很酷的事：“以機器人手用筷子為例，我希望未來它不僅能抓住一雙筷子，更能用筷子夾起其他物體，相當于機器手能使用工具進行抓取，這就很酷。”
朱毅鑫一直說，這項成果基于以往的科研積累、從過去4年的開發而來，但他覺得它代表著機器人乃至通用人工智能的未來。
“未來我們將繼續深化觸覺感知與機器人控制的結合，探索更加智能的體感交互范式，為實現真正意義上的通用人工智能奠定基礎。”朱毅鑫說。
記者順便問了一下，朱毅鑫課題組團隊成員平均年齡只有不到25歲。那沒錯了，他們代表著未來。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s42256-025-01053-3
本文鏈接：論文投稿150天即登頂刊，類人“靈巧手”迎重大突破http://m.sq15.cn/show-11-21847-0.html
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