北京通用人工智能研究院团队研发的F-TAC Hand仿生灵巧机器手，在《自然·机器智能》期刊上发表。该机器手在掌面70%区域集成高分辨率触觉感知系统，首次实现类人自适应抓取能力，标志着中国在AI和机器人技术领域的进步。F-TAC Hand结合了触觉反馈与运动功能，解决了以往机器人研究中的关键挑战。它通过创新的硬件设计和高效的软件处理，实现了对物体的精准抓取，并在实际测试中展现出优异的性能，有望推动机器人技术在医疗、工业等领域的应用。

🖐️ F-TAC Hand在硬件上解决了传感器影响运动灵活性及满足实际应用需求难题。该机器手的设计灵感源于人手生物结构，集成了17个高分辨率触觉传感器，空间分辨率达到0.1毫米，远超商用机器手。

🧠 软件方面，F-TAC Hand能够高效处理数据，驱动关节协同运动。这使得机器手在遇到障碍时，能够在约100毫秒内切换抓取策略，从而实现更精准的抓取。

🔬 在真实世界实验中，F-TAC Hand表现出色。在600次实验中，如果使用触觉反馈，多物体抓取的平均成功率从53.5%提升至100%。

💡 F-TAC Hand的研发成果有望推动机器人技术在医疗、工业等领域的应用，并为具身智能发展开辟新的方向。它代表了中国在AI和机器人技术领域的重要进展。

快科技6月23日消息，近日，《自然·机器智能》刊载北京通用人工智能研究院等团队成果F-TAC Hand。

该仿生灵巧机器手在掌面70%区域集成高分辨率触觉感知，首次实现类人自适应抓取能力，标志中国在AI和机器人技术领域跻身前沿。

人类手部功能复杂，是智能核心载体，拿取物体需“触觉反馈”与“运动功能”协同，以往整合二者是机器人研究关键挑战。

F-TAC Hand突破瓶颈，硬件上解决传感器影响运动灵活性及满足实际应用需求难题，软件上高效处理数据驱动关节协同运动。

其设计灵感源于人手生物结构，17个高分辨率触觉传感器以6种配置集成，空间分辨率达0.1毫米，远超商用机器手。

实验表明，遇障碍时F-TAC Hand能在约100毫秒内切换策略，600次真实世界实验中，有触觉反馈时多物体抓取平均成功率从53.5%提升至100%。

该成果有望推动机器人技术在医疗、工业等领域应用，为具身智能发展开辟新方向。