視觸覺仿生指尖落地，緯鈦機器人切入具身智能核心賽道

緯鈦機器人創始人兼CEO李瑞

在過去十年中，深度學習與計算機視覺的飛速發展為機器人裝上了“眼睛”，使其能夠識別環境、規劃路徑。然而，當具身智能試圖從虛擬訓練場走向復雜的物理世界時，行業遭遇了一個巨大的瓶頸：只有視覺的機器人，本質上是在“盲目”操作。

這種“感知斷層”導致了許多現實挑戰：

• 精細動作的匱乏：在進行 USB 插拔、精密零部件裝配等日常動作時，微小的位置偏差無法僅靠視覺修正，極易導致插拔失敗或接口損壞；
• 力反饋的缺失：當機器人面對變重的液體容器、易碎的草莓或柔軟的織物時，由于無法感知接觸力的大小與分布，往往會因為用力過猛而導致物體損毀，或因用力不足導致滑移墜落。

近期，在主題為“觸覺覺醒，靈巧進化”的新品發布會上，緯鈦機器人推出了四款視觸覺新品，覆蓋感知單元、執行單元與數據采集系統三大層級，其中最受關注的，是專為靈巧手打造的視觸覺仿生指尖GF515。

它的標準款尺寸僅為15×27mm，與人類指尖相當，且可以更小，單體重量不足15克，卻集成了每平方厘米上萬點的觸覺信息密度，最高可達人手的幾百倍，最小可探測10微米級的紋理細節，并能同時探測法向力、切向力、扭矩等多維力信息以及滑移狀態等。

在如此小的體積里，GF515集成了每平方厘米上萬點的觸覺信息密度。這意味著它不僅能感知“是否接觸”，還能感知“如何接觸”：接觸面的紋理、法向力和切向力的分布、是否在滑移，以及滑移的方向和速度——這些信息以10微米級分辨率、毫秒級延遲被實時捕捉。靈巧手的難點，不在于施加更大力量，而在于極小空間內精準理解復雜的接觸細節。GF515讓機器人的手不只是“碰到”，而是真正開始“感知”。

最小0.01N的感知能力，使其能察覺比一片羽毛重量更輕微的接觸變化；最高120Hz的高刷新率，讓它在抓、捏、撥、轉、插這些高速動作中形成實時閉環控制。這不是讓機器人反應更快一點，而是讓它第一次擁有接近人手神經反射的節奏感。

如果說GF515是為靈巧手補上“指尖神經”，那么VT-UMI85視觸覺數據采集系統則直指具身智能的另一塊核心拼圖：真實接觸數據的長期缺失。

過去，真實世界的數據采集成本極高——設備笨重、操作復雜、依賴定制環境，而傳統UMI數采設備只有視覺數據，導致“接觸”這一維度的信息長期缺失于AI訓練體系。

VT-UMI85視觸覺數據采集系統打破了這一困境，自重僅500克，輕巧便攜，支持在真實場景中自然采集數據。它融合了視觸覺、RGB-D、IMU、編碼器、位姿軌跡、夾持狀態等多模態信息，并以毫秒級精度實現時間同步，確保數據可100%復現。

更重要的是，VT-UMI85不是孤立的采集設備，而是一條完整的數據工作流入口。從采集到回放，從訓練到評估，它打通了“采集—訓練—驗證—落地”的完整閉環，讓高校、算法團隊和產業客戶無需從零拼接工具鏈，可直接進入真正有效的具身智能數據閉環。

據介紹，緯鈦機器人已與3C、汽車、家電、新能源等多家頭部巨頭達成合作。緯鈦機器人創始人李瑞透露，緯鈦機器人已與小米、國際汽車巨頭、頭部物流公司等中外500強企業，以及具身智能行業龍頭建立深度合作，應用覆蓋無序自適應抓取、精準放置與裝配、柔性物體操作等典型場景。（文｜一線車訊）