2025 年 6 月 16 日，由北京大学人工智能研究院牵头，联合多所科研机构组成的国际团队，在机器人技术领域实现重大突破。其研发的 “全手触觉嵌入式仿生手”（F-TAC Hand）不仅具备类人抓取能力，更通过与物联网技术的深度融合，构建起物理世界与数字空间的交互桥梁。相关成果《高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取》已发表于《自然 - 机器智能》期刊，为物联网时代的具身智能发展开辟了全新路径。

仿生手的技术内核：触觉与运动的物联网式协同

人类手部由 27 块骨骼、34 块肌肉构成 24 个自由度，这种生物结构赋予了精准抓握的底层能力。F-TAC Hand 的设计灵感正源于此，其创新点在于将物联网的 “感知 - 通信 - 控制” 架构复刻至机械系统：17 个高分率触觉传感器以 6 种阵列模式覆盖手掌 70% 区域，形成密度达每平方厘米 1 万个触觉像素的感知网络，这相当于在机械手掌上构建了微型物联网传感器集群。当抓取装满水的杯子时，传感器网络如同物联网节点般实时采集压力、纹理、温度等多维数据，通过嵌入式边缘计算单元在 100 毫秒内完成数据融合，进而驱动伺服电机系统调整抓取策略 —— 这种 “触觉感知 - 数据传输 - 运动控制” 的闭环链路，本质上是物联网协议在机械系统中的具身化呈现。

物联网技术重构多物体抓取逻辑

在传统机器人领域，多物体抓取一直是技术难点。F-TAC Hand 通过引入物联网的分布式协同理念，彻底革新了这一局面：基于概率模型的抓取算法可生成 19 种类人抓取策略，如同物联网中的智能路由协议，能根据实时感知数据动态选择最优路径。在 600 次真实场景测试中，当抓取过程遭遇障碍物时，仿生手的触觉传感网络会像物联网中的故障检测节点一样，迅速将异常数据传输至中央处理单元，触发备用策略切换。这种机制类似工业物联网中的冗余通信协议，确保在医疗手术器械抓取、精密零件装配等场景中，即使部分传感器失效，系统仍能通过数据交互实现稳定操作。

物联网架构赋能机器人具身智能

“真正的智能需要知行合一”，项目通讯作者朱毅鑫教授的观点揭示了物联网与具身智能的深层关联。F-TAC Hand 的突破不仅在于机械结构创新，更在于构建了物理实体与数字模型的双向映射：通过触觉传感器采集的海量数据，可在云端构建物体抓取的数字孪生模型，这与工业物联网中设备健康监测的数字孪生技术异曲同工。当仿生手在家庭环境中抓取玻璃花瓶时，边缘计算单元会实时调用云端存储的千万级抓取数据，结合物联网设备采集的环境光照、湿度等参数，动态调整抓取力度 —— 这种 “本地感知 + 云端智能” 的模式，正是物联网边缘 - 云协同架构的典型应用。

技术融合催生多场景应用范式

在医疗领域，F-TAC Hand 与物联网手术机器人的结合，可实现微创手术中器械的毫米级精准操控，触觉反馈数据通过医疗物联网实时传输至主控端，让医生获得身临其境的操作体验；工业场景中，装配线上的仿生手群可通过工厂物联网组成协作网络，每个机械臂如同物联网终端般共享抓取数据，实现复杂工件的协同装配；甚至在灾难救援等特殊环境中，搭载物联网通信模块的仿生手能将废墟中的触觉信息实时回传指挥中心，为远程救援提供精准决策依据。这种 “物联网 + 仿生手” 的技术组合，正在重塑人与物理世界的交互范式。

从大型语言模型的纯计算智能，到 F-TAC Hand 的具身交互智能，人工智能的发展正迎来关键转折点。当机器人仿生手搭载物联网的 “神经脉络”，其意义已超越单一技术突破 —— 这不仅是机械手臂的升级，更是智能系统从 “理解语言” 到 “理解物理世界” 的认知跃迁。随着触觉传感网络与物联网协议的深度融合，下一代人工智能系统或将真正具备 “知行合一” 的智慧，在医疗、工业、服务等领域开启人机协同的新篇章。