如何让机器人拥有媲美人类指尖的触觉？一项发表于《自然·材料》（Nature Materials）的新研究提供了关键技术路径。
指尖大小三维力传感器阵列问世
中国科学技术大学与英国剑桥大学联合研发出一款指尖尺寸的三维力传感器阵列，可同步感知压力大小与方向，灵敏度与空间分辨率较当前最先进传感器提升一个数量级。该成果以“Multiscale-structured miniaturised 3D force sensors”为题，近日发表于材料科学顶刊《自然·材料》。
（来源：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7）
面向人形机器人灵巧手的应用推进
论文第一作者兼共同通讯作者、中国科学技术大学贠国霖特任教授表示：“团队正重点推进该传感器在人形机器人灵巧手上的集成应用，已与中国科大人形机器人研究院张世武副院长展开合作，后续将加快向真实机器人指尖部署。”
剑桥大学Tawfique Hasan教授指出，工程化落地仍面临挑战：当前实验室样机耐久性约3万次循环，而工业场景通常要求10万至100万次；此外，光刻布线工艺在大规模制造中良率偏低，亟需与具备成熟工程技术的产业方协同攻关。
核心材料与结构设计
传感器核心为一种名为APE（各向异性多孔弹性体）的混合材料，由磁场定向排列的带刺镍颗粒、起导电桥接作用的石墨烯纳米片，以及作为可变形节点的液态金属液滴构成。材料经微加工形成边长200微米的金字塔微结构阵列，每个金字塔为独立传感单元。
人类指尖依赖四种机械感受器感知压力、震动、剪切力与拉伸应变，该传感器在同等微尺度下实现三维力矢量同步测量——角度精度优于2°，灵敏度高达120/kPa，触发力低至0.9微牛顿（相当于一粒沙子的重量）。
（来源：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7）
力识别原理与验证
金字塔结构受力时，底部四个电极输出差异化电压信号：垂直加载时四电极响应一致；斜向加载时受力侧电极电压显著升高。通过解析电压差值，可实时反推力的大小、方向与角度。有限元模拟与实测表明：力测量偏差＜5.3%，角度偏差＜2°。
滑动检测与表面粗糙度识别
当被测物体开始滑脱时，剪切力骤降引发对应电极电压突变——使用120目砂纸测试，跳变幅度达10.7%，该信号可驱动控制系统即时增强夹持力，防止脱落。
传感器还能通过抚摸振动响应估测表面粗糙度：从光滑玻璃到沟槽深度126微米的粗糙表面，电压波动幅度呈线性变化（0.95% → 6.5%），具备类人触觉判别能力。
（来源：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7）
实际操作性能验证
研究人员将四个4毫米传感器单元集成至机械手，成功抓取未知质量与尺寸的纸筒：接触瞬间即检测到11毫牛压力（纸筒无可见形变），系统据此调整姿态并提举，精准测得质量为0.74克（误差仅3%）。对比商用传感器（触发阈值180毫牛），后者一触即导致纸筒压溃。
另一实验中，机械手抓取未知铁块并转移至高度未知平台。传感器实时监测四电极信号，当剪切力突降5%时，系统毫秒级响应增强夹持力；全程同步测算出摩擦角约32°，进而反推接触面摩擦系数；落放阶段，剪切力归零即判定触地，自动松手。
（来源：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7）
微型化拓展与量产可行性
团队进一步研制出边长仅200微米的超微传感器阵列（小于圆珠笔尖）。将金球与铟球依次置于阵列，传感器依据受力分布准确反演二者重量、直径及密度，成功区分两种金属。此类器件可集成于显微操作系统或微型机器人，适用于细胞操作、微电子装配等精密场景。
材料制备流程兼容工业化：原料常温低速搅拌混合后，注入3D打印模具，在500毫特斯拉磁场中80℃固化12小时，再经140℃加热3小时去除造孔剂，形成连通多孔结构，具备大规模量产潜力。
图 | 贠国霖（来源：受访者）
多模态感知拓展方向
当前传感器仅支持力信号采集。研究团队已启动新项目，计划集成温度、湿度传感功能，并结合机器学习算法，实现材料刚度、种类乃至复杂纹理的识别能力。
参考资料：
相关论文 https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7