让机械手拿起一枚鸡蛋，看起来只是合拢手指，实际却要回答好几个问题：有没有碰到？夹得够不够稳？鸡蛋是否正在滑动？摄像头能帮助确定位置，但接触之后的情况，还需要更多信息。电子皮肤研究，就是在给机器人补充这类触觉信息。

一、机械手怎样知道自己抓稳了？

我们拿鸡蛋时，通常会根据手指的感觉调整力度。机械手也需要类似的反馈：夹得太松可能掉落，太紧又可能夹碎。有些机器人依靠摄像头、电机电流或关节力矩来估计接触情况；在指尖增加传感器，则可以更直接地测量局部接触。

传感器测到信息后，控制系统再调整动作。如果检测到物体有滑动趋势，可以在允许范围内改变夹持力度；如果受力过大，就需要减小力度或停止。随后继续测量、继续调整。能不能拿稳，既取决于传感器，也取决于机械手和控制方法。

2020年的一项研究，把压力、温度等多种感知信息用于机器人识别物体，展示了触觉信息的价值^[1]。不过，不同设备配备的功能并不相同。某个机械手能测温，不代表所有装上电子皮肤的机器人都能分辨冷热。

二、电子皮肤怎样把触碰变成信号？

电子皮肤通常是一套柔软、可弯曲的传感系统，可以贴合机械手指或其他曲面。它的基本作用，是把接触引起的变化，转成计算机能够处理的信号。不同设计实现这一点的方法并不一样。

有的材料受到按压后，电阻会改变；有的结构被压缩后，内部间距变化，会使电容改变。还有的传感器用摄像头观察柔软表面怎样变形，再据此分析接触位置和受力。这些信号需要经过校准，才能与实际的压力、温度等对应起来。

以测压力为例，不能简单认为“信号越大，力就一定越大”。同样的力，作用在一点和一片区域上，传感器的反应可能不同；表面潮湿、受力方向变化，也可能影响结果。研究者需要知道设备在什么条件下测得准，哪些情况下容易出错。

　　2025年，一项研究用导电水凝胶制作柔软传感材料，通过测量不同位置之间的电信号变化，识别触碰、局部加热和损伤^[2]。另一项研究借鉴神经传递信息的方式，让电子皮肤用类似神经脉冲的信号表示压力大小，并对过大刺激和损伤作出反应^[3]。这里的“痛觉”是工程上的感知与保护机制，不能据此认定机器具有人的疼痛体验。

对机器人来说，重要的是把信号用到行动中。例如，某处接触异常时及时停机，或者发现传感材料损坏后提示维护。如果只是显示出一串漂亮的波形，却不能可靠地帮助控制动作，距离实际应用仍有差距。

三、从拿东西到使用假肢，触觉有什么用？

最直接的用途，是抓取和装配。面对容易滑落或破损的物品，单看外形往往不够。接触信息可以帮助机器人判断是否碰到目标，是否需要调整抓取方式，以及零件是否对准。2025年的一项软体抓手研究，就利用滑动反馈完成了抓取鸡蛋、杯子等演示^[5]。

视觉与触觉还可以互相补充。摄像头先观察物体的位置和形状，触觉再提供接触后的信息；物体被手遮住时，触觉仍可能继续发挥作用。2024年的研究已经探索了结合视觉和多种触觉信息来完成家务任务^[4]。不过，实验中做得到，还要看换了物体和环境后是否稳定。

不同机器人，需要的功能也不同。人形机器人的指尖传感器主要用于精细抓取，躯干表面的传感器则可能用于检测碰撞；工业装配还要考虑精度、速度和长期重复使用。与人一起工作的机器人，即使能检测接触，也仍需限制速度和力量，不能把“有触觉”直接等同于“不会伤人”。

仿生机器人又是另一类探索。例如Festo的仿生项目会借鉴动物的运动方式、身体结构和轻量化设计^[8]。但外形像动物，并不能说明它具备相应的触觉能力。看这类演示时，要区分模仿的是运动、结构，还是感知功能。

触觉技术也可以帮助使用假肢的人获得反馈。2024年的MiniTouch研究中，假手测到温度后，装置会加热或冷却残肢上的特定位置，让使用者产生仿佛来自缺失手部的温度感觉。在一名受试者的测试中，系统帮助其区分不同温度和材料^[6]。这是有意义的进展，但效果能否适用于更多人，还需要进一步研究。

也有电子皮肤结合光学和电学感知，研究压力、温度及近红外信息，并用于水果硬度等识别演示^[7]。这些能力依赖专门的传感部件和分析方法，不能理解成贴上一层材料，机器人就能知道物体的所有性质。

四、走出实验室，先要经得起反复使用

柔软材料能够贴合曲面，却也可能在反复弯折、拉伸后出现性能变化。汗液、灰尘、温度变化，都可能干扰测量。如果大面积铺设传感器，还要解决供电、布线、数据传输和损坏后维修的问题。

另一个难点，是分清外界接触与机器人自身动作造成的变化。手指弯曲时，表面的电子皮肤也会变形；如果把这种变化误判为抓到了物体，控制系统就可能作出错误反应。因此，传感器和控制程序需要一起测试，而不是只比较某个材料有多灵敏。

使用场景也会改变评价标准。家用机器人面对的物品和环境多变，工厂更看重长期重复工作的稳定性，假肢则还要考虑佩戴舒适，以及反馈是否容易理解。这些要求，很难靠一次抓取成功就全部证明。

电子皮肤给机器人增加了一种了解周围环境的方式。接下来真正值得期待的，是它能否与视觉和其他传感器配合，在不同条件下持续提供可靠信息，并让动作更安全、更准确。让机器人“有感觉”，最终还是要落实到每一次具体操作上。

作者：周法戎，中国科学院过程工程研究所，博士研究生

审核：刘颖 李培元 张超 杨柳

审核老师：刘伟，北京邮电大学自动化学院教授 人机交互与认知实验室主任