“靈巧手”研發取得突破賦能多個產業發展

端水杯、抓菠蘿、捏卡片、穿針引線……做這些動作的不是人的手，而是一只“靈巧手”。這是人形機器人的關鍵部件，已在多個領域應用。靈巧手不僅能做人手能做的一些事，也能做人手做不到的事，如長時間負重、在危險環境下工作。

機器人離我們的生活越來越近，人工智能（AI）技術也在日益精進。在人工智能發展過程中，每一個突破都可能給產業發展帶來巨大影響。

“有人說AI的冬天要來了，現在看來，AI沒有迎來冬天，反而迎來了春天。因為AI跟產業不斷結合，越來越接地氣了?！鼻迦A大學人工智能研究院智能機器人中心主任孫富春說。

有感知和認知能力的靈巧手

“機器人是自動化的‘最后一公里，靈巧手是機器人‘最后的一厘米?！倍嗄昵?，基于這樣的判斷，孫富春帶領團隊開發靈巧手，至今已歷經多次迭代，形成了多種靈巧手，如12自由度柔性手、剛性的二指手、觸覺感知五指手。這些靈巧手以觸覺、視覺等多模態傳感技術為基礎，采用深度學習算法，為機器人的多模態融合感知賦能，目前已在國內30多家單位應用。

清華大學人工智能研究院智能機器人中心研發的新一代靈巧手可感知4個模態，包括視覺、壓觸覺、視觸覺、聲音和位置，在國際上處于領先水平。2016及2019年，孫富春帶領團隊在國際機器人與系統大會的“機器人靈巧抓取與操作”比賽中，兩度獲得冠軍。

“我們的靈巧手最大特色是有認知和感知能力?！睂O富春說，靈巧手背后有擁有自主知識產權的軟件工具支撐，能面對各種產品工作。

比如，孫富春團隊將研發的多點陣列壓阻式傳感器集成在仿生五指手上。這款產品不僅具備指尖傳感器，還有掌面傳感器，解決了靈巧手的觸覺感知及指尖輸出力反饋問題，并且集成多種通信接口，硬件底層支持靈巧手觸覺算法的二次開發，便于更多高校和科研機構進一步研發利用。

其中，指尖觸覺傳感器設計上下面電極為“五橫五縱”形式，從而將整塊壓敏材料自動分割成25個壓阻單元，并對傳感器的壓敏材料、制備工藝和傳感器后端數據進行了精確的處理和標定，使靈巧手手指傳感器在實物抓取中實時反饋，通過算法實現觸感知能力。

這些成果是經歷了多年的技術積累取得的。在研究中，通過對觸覺、視覺技術進行科學合理的分析，孫富春團隊發現人的皮層60%的觸覺跟視覺有關，因此提出了視觸覺融合的構想，從人的腦和手的神經運動系統原理出發做靈巧手。10多年來，從簡單的電機驅動連桿結構設計，到硅膠材質的人工皮膚、可以測量脈搏的石墨烯材料的電子皮膚，再到模擬神經系統的靈巧手、多模態感知的變剛度軟手，孫富春及其團隊一直持之以恒地研發。

“一方面剛柔并濟，另一方面力可拔山?！鼻迦A大學人工智能研究院智能機器人中心博士后周懷東這樣形容團隊研發的靈巧手，它可以輕松地抓取杠鈴，也可以隨意捏起海綿塊，并且具有較大抓重比優勢（1∶10），自重僅有550克，單指拉力大于1.5千克，四指可輕松提起5千克的重物。

靈巧手的應用非常廣泛，可用于機器人、假肢、自動化行業及航天領域等。比如，靈巧手被用于殘疾人的假肢設備，增強他們的生活自理能力。孫富春團隊已經與殘疾人輔助器具生產企業開展合作，開發基于生肌電控制的假肢。

智能3C產線

在多模態感知靈巧手研發的基礎上，孫富春團隊聚焦通用靈巧操作末端、精細感知、虛實遷移、精準操作等關鍵技術，搭建了微型3C柔性智能裝配示范產線。

目前，計算機、通訊、消費電子產品（簡稱“3C”）在裝配中存在多個痛點。比如，自動化產線的末端執行器功能單一、感知缺失、效率低下，為完成一個簡單零件的裝配，需要多個末端執行器順序配合完成。電子產品產線往往采用定制化設計，而電子產品種類多樣，產線無法通用。同時，電子產品更新換代快，產品更新后產線便會淘汰，而新產線設計周期長、投入資源大、調試時間長。

“要解決自動化產線的痛點問題，需要研制一款兼具感知和智能操作功能、高度集成一體化的智能靈巧通用末端?！睂O富春說。

孫富春在展示團隊設計的各種靈巧手。圖/羅燕

孫富春介紹，智能3C產線構建了面向3C裝配的精細化操作技能知識庫，包含1.5萬條操作技能，涵蓋了20多種裝配工藝。產線還開發了高分辨率視觸傳感器，研制了智能通用末端，實現了對軟排線、SIM卡等典型零件的精細化裝配。

機器學習是人工智能的核心。智能3C產線采用多模態大模型技術實現了工人操作技能示范解析與技能學習，并通過元學習和知識蒸餾的操作技能遷移學習和增強技術，實現了模塊化、智能化、通用化的3C智能精準裝配。

智能3C產線還構建了具有物理交互特性的數字孿生環境，提出基于物質點法的虛擬視觸力模擬，實現了虛擬視角下的高精度數字裝配。

目前，智能3C產線已經在比亞迪等企業試產，并參加了全國顛覆性創新技術大賽?！安捎弥悄墚a線，3C裝配就可以換產品不換產線了。從自動化到智能化，將是產業邁出的一大步?！睂O富春說。

在孫富春看來，在全球科技競爭中，既要重視人工智能的前沿理論技術，又要重視利用最先進的人工智能技術賦能產業。