对话戴盟机器人王煜：做好人形机器人的灵巧操作，要先「对齐」触觉数据 | ICRA 2026

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文章摘要

在ICRA 2026会议上，戴盟机器人联合创始人王煜教授探讨了触觉感知与物理智能在机器人精细操作中的关键作用。若要实现机器人的精细操作，末端执行器必须感知与物体接触时产生的形变，触觉信息的采集是赋予机器人人类级操作能力的核心。当前具身智能行业正从基础动作向复杂物理交互演进，触觉感知与灵巧操作已成为技术发展的必争高地。

针对行业内触觉操作评测框架空缺的问题，戴盟机器人发布了面向物理交互能力的含触觉全模态评测基准RobOmni。评判机器人精细操作能力涵盖操作成功率、任务复杂性、抗干扰稳定性、长时序任务完成度以及跨任务泛化能力等五大维度。该评测基准通过构建从仿真评估到真机验证的完整链路，为模型的物理交互能力提供了标准化的对比与验证工具，有助于加速行业标准收敛并减少研发过程中的重复试错与资源浪费。

在模型训练的数据需求方面，行业逐渐达成共识，即以人为中心的多模态操作数据对驱动高性能物理世界模型至关重要。真实人本操作中丰富的触觉与物理对齐信息，不仅能弥补仿真环境在触觉模拟上的不足，还有望在模型微调阶段催生能力的涌现。为此，相关企业正通过构建外发式采集网络与开源数据生态，低成本、规模化地获取高质量触觉数据，以满足预训练与微调阶段的不同需求。

此外，硬件与模型的深度绑定是释放具身智能潜力的另一关键要素。传统的刚体机械手难以适应灵巧操作需求，硬件的结构与控制必须与基于丰富人手数据训练的模型相匹配，才能形成有效的感知与操作闭环。产学研界的人才双向流动与深度合作，正持续为这一前沿领域的底层技术突破与物理智能的演化提供坚实支撑。