【导读】1月28日，Robotiq正式推出专为2F-85自适应夹爪量身打造的TSF-85触觉传感指尖，为具身智能系统补上了关键的“触觉”短板。作为全球备受认可的2F-85夹爪的升级方案，这款触觉传感指尖打破了机器人仅依赖视觉交互的局限，凭借触觉单元阵列、高频微滑移检测及IMU集成的三重感知能力，实现机器人从“看见”到“触摸理解”物理世界的突破。其延续2F-85夹爪自适应抓取优势，以即装即用、高可靠特性兼顾科研与工业需求，为具身智能应用提供低成本可规模化方案，重塑机器人抓取交互标杆。
机器人无法仅依靠视觉来学习真实的物理世界。现实中的操作任务需要对接触状态的感知、精准的力控制，以及来自交互过程的实时反馈。通过集成触觉传感，Robotiq 将其成熟的操作系统从“仅依赖视觉”拓展为“多模态感知”，使机器人能够在大规模应用中稳定、可靠地与物体进行交互。该解决方案专为人工智能 (AI) 训练实验室、人形机器人以及工业级具身智能应用而设计，可即装即用，进一步巩固了 2F-85 在机器人抓取解决方案中的市场标杆地位。
Robotiq 人工智能首席技术官 Vincent Duchaine 表示：“具身智能不仅需要先进的算法，更需要与真实世界进行可靠交互的能力。通过将自适应抓取与高频触觉传感相结合，我们为机器人赋予了真正的触觉与控制能力，使其能够在不同物体、任务和环境之间实现泛化，而无需承担类人手在成本和复杂性上的负担。”
自适应抓取与触觉感知的深度融合
Robotiq 的 2F-85 自适应夹爪 采用专利机械结构设计，突破了传统平行夹爪的局限。与依赖精准定位和刚性对齐的平行夹爪不同，2F 夹爪同时支持 指尖式夹持（pinch） 与 包覆式抓取（encompassing），并提供 85 mm 和 140 mm 的行程选择。这种天然的自适应能力使夹爪能够贴合不同物体形状，降低抓取规划复杂度，并减少对完美视觉条件的依赖，非常适合需要处理多样化物体的通用具身智能系统。
全新触觉传感指尖为夹爪增加了强大的感知层，包括：
4×7 静态触觉单元（taxel）阵列，用于监测力分布
1000 Hz 微滑移检测，实现稳定、精准的操作控制
集成 IMU（惯性测量单元），提供本体感知与接触状态感知
这些能力使机器人能够理解接触几何形态、识别即将发生的滑移，并在多样化物体之间实现更强的操作泛化能力。这些特性对于构建高质量的具身智能数据集至关重要。
面向规模化部署，而非仅限演示
与许多脆弱、定制化的触觉机械手不同，Robotiq 的解决方案专为长期、规模化部署而设计。目前，全球已有 数千套 Robotiq 夹爪 在严苛的工业和科研环境中稳定运行，具备高可靠性、高开机率以及低总体拥有成本。
具备触觉能力的 2F 夹爪可通过 原生 RS-485 通信 及 USB 转换板 轻松集成至现有系统，适配多种机器人品牌和研究平台。触觉传感指尖在设计上最大限度保留了夹爪原有的包覆式与指尖式抓取机制，对行程和工作范围影响极小，并配备适合真实应用环境的高可靠性线缆。
相较于类人手或 DIY 方案，Robotiq 在 物料成本和更换成本上更具优势，为客户提供了一条从实验室原型快速走向大规模机器人部署的现实路径。
从训练到部署，全面支持具身智能
Robotiq 面向现代人工智能工作流，提供从概念验证到实际落地始终保持一致性的高可靠硬件。通过在不同环境中提供稳定的传感能力和可重复的交互表现，Robotiq 为 强化学习（RL）、视觉-语言-动作（VLA）模型 以及 模仿学习 提供了坚实的操作基础。
TSF-85 触觉传感指尖凝聚了 Robotiq 多年的研发积累与现场应用经验。Robotiq 同时分享触觉数据处理的最佳实践，包括 偏置管理、数据归一化及异常值检测，帮助团队生成稳定、高质量的数据，用于模型训练。
通过在机器人集群和研究场景中实现硬件与触觉数据的标准化，Robotiq 显着降低了系统集成难度，加快了实验与迭代节奏，帮助团队更快从实验室验证迈向规模化的具身智能应用。
获得全球领先人工智能与机器人团队验证
TSF-85 进一步丰富了 Robotiq 面向具身智能的操作组件产品组合。基于全球超过 23,000 套夹爪的实际部署经验，Robotiq 的技术已被众多领先企业与科研机构验证，并在人形机器人及人工智能训练场景中展现出卓越表现。
Yango Tech Robotics 商务拓展负责人 Aleksei Filippov 表示：“要构建真正可用的具身智能，硬件必须具备感知、响应并从每一次交互中学习的能力。这正是我们选择 Robotiq 的原因。凭借 Robotiq 精准的力控制和可靠的反馈机制，我们能够从每一次抓取中获取丰富的传感数据。”
与需要数月开发和维护的 DIY 触觉机械手相比，Robotiq 提供的是 即刻可用、经验证的成熟方案；而相较于成本高昂、结构复杂的类人手，Robotiq 以更低的成本完成了绝大多数真实世界的操作任务。
总结
TSF-85触觉传感指尖以自适应抓取与触觉感知的深度融合，解决了传统方案在成本、可靠性与规模化部署间的矛盾，既为强化学习、VLA模型等AI训练提供了稳定的多模态数据支撑，也为工业场景的柔性交互提供了成熟路径。从科研实验室的模型迭代到工业现场的大规模应用，TSF-85正以标准化硬件与数据解决方案，打破技术落地的壁垒。未来，随着触觉感知能力与具身智能算法的持续融合，Robotiq将继续以务实的技术创新，推动机器人更自然、可靠地融入真实世界，为各行各业的智能化转型注入核心动力。
