IROS 2026观察：触觉，正在走进机器人学习与真实应用

9月27日至10月1日，2026 IEEE/RSJ智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）在美国匹兹堡举行。作为全球机器人领域的重要学术会议，本届大会汇聚了来自全球的科研与产业参与者。

从论文、Workshop到展区，讨论越来越集中在同一个问题上：机器人如何真正进入物理世界，完成更复杂的操作。在这个问题背后，触觉正在从一个感知技术议题，逐渐进入机器人学习、精细操作和真实应用的关键能力。

亚毫米级插装背后，触觉正在成为关键变量

本届大会有超过1900篇论文入选，其中Perception相关研究达556篇。触觉也获得了更完整的专题讨论空间。

大会首日的研讨会 Scalable Tactile Sensing for Dexterous Manipulation ，明确将触觉视为真实世界具身智能的重要使用技术，并讨论其与灵巧抓取、接触丰富操作、机器人学习的关系；最后一天的Touch-to-Action 直接把触觉从传感器设计、感知处理，一路覆盖到机器人学习、控制和真实应用。

这种变化也体现在具体的研究中。中国科学院大学人工智能学院程龙教授、孟鑫攀博士生等团队的最新成果《From Reach to Insert: Tactile-Augmented Precision Assembly under Sub-Millimeter Tolerances》，入选IROS 2026论文，为这一趋势提供了具体样本。

该研究聚焦亚毫米级公差下的精密插装任务，实验使用帕西尼PX6AX GEN3采集接触过程中的触觉信息。团队首先通过模仿学习训练具备位置泛化能力的“趋近”策略，再以强化学习处理接触密集的“插入”环节，并引入触觉分组采样与触觉价值评估器。

在最具挑战性的0.05毫米间隙条件下，系统取得67%的插入成功率，峰值交互力降低60%，扭矩降低44%。

这些数字说明，触觉在精密操作中的价值已经超出接触检测。它参与策略训练和动作评估，帮助机器人识别偏差、控制受力，并在接触发生后继续修正动作。对于装配、插接等误差敏感任务，触觉正在成为学习与控制闭环中的关键变量。

从芯片到产线：触觉的产业化走到哪一步？

如果说IROS中的研究，让触觉进入机器人操作有了更加具体的技术验证。那么在产业端,这一变化已经出现在不同的机器人和应用场景中。

而在这条从触觉感知走向真实应用的路上，帕西尼已经探索多年。从成立之初，帕西尼便围绕具身智能基础设施进行整体布局，触觉是其核心技术方向。经过多年发展，公司已经形成覆盖感知硬件、数据采集、机器人本体与执行的技术布局。

这种布局并不只是技术和产品的简单增加。对于机器人而言，传感器获取的触觉信息还需要被采集和处理，通过不断的学习和操作，才能够更好地完成任务。基于其数据采集手套，帕西尼可以同步采集多维触觉、多视角视觉和关节角度等模态并完成时空对齐；结合不同类型的触觉及力感知硬件，触觉开始贯穿从数据获取到机器人执行的不同环节。

经过多年积累，这套技术体系也进入了大规模的工程化阶段。据公开报道，过去一年帕西尼自研触觉芯片出货量累计突破100万颗，底层器件能力进入规模化应用阶段。与此同时，触觉相关能力已经从实验室研究延伸到数据采集、机器人本体和产业应用等不同环节，并在更多真实任务中得到验证。

产业合作则让这些技术进一步进入不同的真实环境。帕西尼与比亚迪、吉利等产业伙伴的合作，已经涉及汽车制造场景中的柔性智造；与京东的合作则落在物流仓储等实际业务场景。与此同时，帕西尼也与众擎等机器人企业合作，将触觉进一步部署到人形机器人本体中。

不同场景对触觉提出的需求并不相同：在汽车制造中，它被用于复杂工业任务；在物流仓储中，需要面对不同物体和操作状态；在人形机器人中，则进一步覆盖手部、足底甚至全身。触觉由此不再只是一个独立的感知模块，而是随着机器人进入不同场景，逐渐嵌入具体的任务和执行过程。

这一变化也开始出现在通用机器人学习领域。

9月15日，Reward AI发布通用机器人基础模型OM-1及可穿戴设备Ominibody Hand。根据Reward AI披露，OM-1可以直接从人类佩戴设备进行自然操作时采集的数据中学习，无需远程操作，也无需机器人本体上的训练数据。

在Ominibody Hand的感知体系中，触觉主要用于感知机器人与物体接触时产生的物理信息。高频触觉信息能够帮助设备感知接触状态和交互过程，并与视觉等其他模态协同，为机器人连续操作提供更丰富的物理信息。值得注意的是，Ominibody Hand使用的触觉传感器，正是帕西尼PX6AX GEN3系列多维触觉传感器。

从汽车制造、物流仓储，到人形机器人，再到通用机器人学习，触觉正在进入越来越丰富的机器人任务和应用环境。

让更多机器人“有触觉”：开放与共创正在发生

但对于底层技术而言，进入一个产品或完成一次应用验证，并不意味着技术发展的终点。机器人本体不同、任务不同、操作方式不同，都会带来新的感知需求。触觉要真正成为机器人能力的一部分，需要在持续的科研和产业应用中获得来自真实使用的反馈。

帕西尼正在从科研与产业两端扩大验证范围。

帕西尼持续将触觉能力向科研端开放。PGH寰宇学者计划面向全球高校与科研团队开放硬件、数据、技术及相关资源，聚焦触觉感知、多模态融合、灵巧操作等方向。前文提到的中科院自动化所团队，正是基于帕西尼PX6AX GEN3系列传感器开展亚毫米级精密装配研究，将触觉应用到具体的机器人操作任务中。

PGH计划进一步锚定高质量触觉—多模态数据在学术研究和产业应用中的需求，携手苏黎世联邦理工学院软体机器人实验室（Soft Robotics Lab）、加州大学洛杉矶分校机器人与机械实验室（UCLA RoMeLa）等科研团队开展共创，推动硬件、数据集、开源代码与实验成果之间的交流，让研究人员能够基于真实的触觉数据开展更多机器人研究。