触觉的第二次复兴：人工智能如何将触觉转化为真正的信息渠道

1.引言
2.向自适应触觉的转变
3.硬件基础
4.接下来会发生什么
5.结束语

介绍
触觉反馈 过去十年里，事情一直都是这样——收到通知就完事了。仅此而已。那个时代即将结束。
2026年，人工智能将无处不在，不再局限于屏幕或音响下方。它们将渗透到现实世界，例如辅助外科医生、驱动机器人、驾驶汽车以及操控装配线。因此，在现实世界中，人们需要获得物理反馈。
这一切背后的逻辑很简单：得益于人工智能，触觉反馈系统正从单纯的预警系统发展成为真正的信息渠道。它不仅能告知“发生了什么事”，还能揭示究竟发生了什么、如何发生的、其重要性以及下一步应该采取的措施。触觉正在转化为数据。与其他数据渠道一样，触觉反馈系统也可以被设计、优化并变得智能化。
这是触觉反馈技术的第二次变革。第一次变革是在手机中加入振动马达。第二次变革则是教会机器像人类一样通过触摸进行交流。

向自适应触觉的转变
以往的触觉反馈系统都是按照触发事件的前提设计的，即当有特定事件发生时，播放预设的振动模式。比如，手机铃响了，它就响一声；收到短信了，它就震动一下。就这么简单。
这种模型的挑战在于它假设所有情境都相同。例如，进行远程机器人手术的外科医生和动作游戏玩家都是“与系统交互的用户”，但他们使用的触觉反馈方式却截然不同。固定的振动模式无法同时满足两者的需求，也无法在同一会话的不同阶段为他们提供良好的体验。
自适应触觉技术通过使反馈可变来消除这个问题。该系统并非使用预先录制的模式，而是实时读取上下文并提供正确的响应。
人工智能正是在这里以实际的方式发挥作用。现代人工智能模型能够同时从多个传感器获取数据，包括压力、加速度、扭矩、温度、表面纹理和抓握力，并在10毫秒内处理这些数据，从而在10毫秒内将触觉反馈数据发送回去。人工智能会“负责”将物理世界中发生的情况转化为人类操作员能够感知到的信息。
具体而言，这意味着：
1. 模拟材料纹理。人工智能可以利用机器人抓取装置中传感器的读数来判断它抓取的是金属、橡胶还是织物。
2. 阻力和力反馈。通过将人工智能系统与触觉手套连接，如果虚拟物体较硬，手套会向用户提供阻力；如果物体较软，手套则会向用户提供缓冲。力反馈并非预先编程，而是在使用过程中实时计算得出。
3. 情境感知警报。当检测到车辆偏离车道时，方向盘会发出明显的横向脉冲；当检测到驾驶员注意力不集中时，方向盘会发出缓慢而有节奏的振动。所有这些功能都通过人工智能和同一辆车上的相同硬件实现。
这是一个范式转变，从已有的振动库转变为能够实时生成振动、响应上下文并匹配意图的生成模型。

硬件基金会
如果软件智能没有运行平台，那就毫无意义。这往往也是大多数触觉反馈项目停滞不前的原因。
挑战在于物理学。为了实现逼真、令人信服的触觉反馈，执行器必须能够在毫秒级内做出响应，传感器必须能够以微米级的精度测量力和纹理——而且两者都不能出现漂移或过热现象。大多数现成的振动设备并非为此而设计的。它们最初是为电话振动而设计的。
Bestar传感器 公司是国内领先的多层压电陶瓷及器件解决方案供应商。公司在多层压电陶瓷材料这一专业领域处于领先地位，拥有自主研发的低温共烧（LTCC）技术和超高层堆叠技术。作为一家集研发、生产和销售于一体的高新技术企业， Bestar传感器 专注于电声学、压电技术和超声波技术的创新发展，为全球客户提供全面的一站式解决方案。
这种基于压电材料的基础正是先进触觉系统所需要的。压电陶瓷是高性能触觉致动器的核心换能器技术：它们能将电信号转换为精确的机械运动，其响应速度和分辨率是传统振动电机无法比拟的。
Bestar传感器的产品线涵盖了人工智能驱动的触觉系统所需的关键组件——精密振动致动器、压力和力传感器以及触觉传感元件，这些产品专为可靠性至关重要的工业和医疗级应用而设计。他们的触觉反馈解决方案经过专门设计，旨在满足人工智能推理循环对硬件的要求。
它们的硬件之所以与此相关，主要有三个特点：
1. 低延迟。整个AI循环的运行速度取决于其中最慢的步骤。传感器需要50毫秒才能报告力读数，这意味着AI无法实时响应，它已经存在延迟。 Bestar传感器的传感器旨在确保闭环触觉系统中测量和信号传输之间的延迟保持较短，而不会导致系统的其他部分效率低下。
2. 高灵敏度。产生振动并不能近似模拟纹理，因此这不是本次模拟的目标。关键在于产生精确的振动；也就是说，要产生小振幅、高频率的变化，这种变化能被人指尖感知为粗糙或柔顺。执行器需要能够在更精细的振幅和频率范围内运动，并且传感器需要能够更精确地分辨微小的力差。
3. 外形尺寸的灵活性。触觉反馈系统可以应用于各种各样的设备中，从我们都见过的方向盘，到隐藏在手套箱中的设备，再到机器人的手指。
有关更多详细信息，请参阅 Bestar传感器如果您对产品有任何疑问，可以联系我们。

接下来会发生什么？
每一次交互、每一次抓握、每一次表面接触以及每一次力场变化，都能生成一份带有标签的记录，记录物理对象如何运动以及人类如何响应触觉信号。大规模应用后，这将成为下一代具身人工智能模型的训练资源。
制造触觉硬件和驱动这些硬件的人工智能系统的公司，不仅仅是在销售组件或算法。它们正在构建基础设施，为未来机器能够充分理解物理世界并与之可靠地交互奠定基础。如今部署在车辆、工厂和医疗设备中的传感器网络和反馈回路，将成为未来的训练数据管道。

结语：触摸作为人机交互的最终前沿
屏幕界面赋予机器视觉语言，语音界面赋予机器口头语言，而基于高性能硬件、由人工智能驱动的触觉反馈界面则赋予机器物理语言。
人类在现实世界中的大部分活动都与触觉有关。我们抓握、按压、拉扯，感受阻力，感知质地，并在不知不觉中不断运用这些信息。任何仅依赖屏幕和音频的界面都完全缺失了这一维度。
Bestar传感器 正在研究能够产生实时触觉反馈的压电陶瓷和致动器。
触觉并非简单的沟通渠道，它是人类感知世界信息最密集的方式之一。制造能够理解这种“语言”的机器并非简单的功能升级，而是迈向人机交互界面的根本性一步，使人机交互体验不再像是在操作电脑，而更像是与一位得力的伙伴并肩工作。
人工智能模型正在逐步完善，应用也正在验证其有效性，触控技术的第二阶段已经启动。
如需了解支持高级触觉应用的硬件组件，请访问 Bestar传感器。