力控驱动 Physical AI 时代：思灵机器人 Agile Robots 以 Diana 与 Franka 重塑机器人与现实世界的交互方式

在全球工业自动化与人工智能迈向新阶段的今天，机器人能力的核心瓶颈正在发生深刻变化。长期以来，行业普遍认为，机器人性能的关键在于“看得多准、算得多快”。

然而，在真实工业环境与复杂任务中，越来越多的实践表明：机器人失败的原因，往往并不在于无法到达目标位置，而是在真正接触世界的那一刻。就是行业广泛存在的——“最后一毫米问题”。

当零件接触、装配发生、力开始传递时，微小的误差、摩擦、柔顺性以及环境不确定性会迅速放大，使得原本精准的轨迹失效，导致卡死、冲击甚至损坏。这一问题广泛存在于插装、精密装配、连接器对接等典型场景中。

这并非感知问题，而是一个更本质的命题：机器人如何在真实物理世界中进行可靠交互。

从“感知智能”到“交互智能”

Physical AI 的关键跃迁

传统机器人系统依赖位置控制与预定义轨迹执行任务，其工作逻辑是：通过视觉或模型确定目标位置→按规划路径执行动作。

然而，这种模式在现实世界中面临根本性限制。物理环境并非理想状态，任何微小偏差都会在接触时产生冲突。当机器人以刚性方式执行轨迹时，一旦与环境约束不一致，就会产生力的突变，进而导致任务失败。

这意味着，即使机器人“看得很准”，也不一定“做得成功”。

Physical AI（物理智能）的提出，正是为了解决这一断层。它强调：智能不仅来自感知与决策，更来自与物理世界持续交互的能力。

在这一框架下，机器人必须具备完整闭环能力：感知→ 决策 → 执行 → 接触反馈 → 动态调整，其中，最关键的一环正是——力感知与力控制。

力控技术

连接算法与现实世界的关键桥梁

力感知为机器人提供了关于接触、约束与环境变化的直接信息，而力控制则基于这些信息调整行为，使机器人能够在接触中继续执行任务，而非失败或停止。

这一能力带来的变化是根本性的：

• 动作不再是刚性执行，而是基于环境实时调整

• 轨迹不再是唯一解，而是在约束中动态生成

• 任务成功不再依赖完美环境，而是依赖交互能力

换言之，机器人从“执行轨迹的机器”，转变为“响应物理世界的系统”。

Agile Robots

源自航天级研究的力控技术体系

作为全球力控机器人领域的标杆企业，思灵机器人Agile Robots 的核心技术源于德国航空航天中心（DLR）数十年的研究积累。其在空间机器人、柔顺控制与高精度交互方面的技术成果，奠定了当前力控体系的基础。

在工业化落地过程中，思灵机器人Agile Robots 构建了一套高度集成的技术架构，将感知、结构与控制深度融合。

全关节力感知

构建机器人的“触觉系统”

与传统机器人仅在末端部署力传感器不同，Agile Robots 的系统在每一个关节集成高精度力矩传感器，实现对整机受力状态的实时感知。

这一设计使机器人能够：

• 感知微小接触变化

• 捕捉摩擦与外部扰动

• 推断整体受力与约束关系

这种全身感知能力，类似于人类的“触觉神经系统”，为机器人提供了实现复杂交互的基础。

1 kHz 高带宽控制

确保接触瞬间的稳定性

在真实交互中，接触状态变化极快。只有具备足够高的控制频率，系统才能及时响应。

Agile Robots 的力控系统支持：

• 1 kHz 控制频率

• 1 ms 闭环响应周期

这一能力使机器人能够在接触发生的瞬间完成感知与调整，有效避免：

• 粘滑效应（stick-slip）

• 振荡与不稳定

• 接触失控

多模态力控算法

实现复杂环境下的自适应行为

在算法层面，系统集成多种力控策略，包括：

• 阻抗控制（Impedance Control）

• 力位混合控制（Hybrid Control）

• 自适应力控制（Adaptive Control）

结合重力补偿、摩擦补偿以及直观的手动示教功能，使复杂力控应用能够快速落地。

专利级结构设计

提升感知精度与稳定性

Agile Robots 的专利架构将力传感与机械结构深度结合，通过优化腕部运动学设计：

• 提高力传递效率

• 增强测量分辨率

• 降低长期漂移

从而在真实工况下实现高精度、高一致性的力感知。

从实验室到生产线

Diana 与 Franka  的产品闭环

在统一的力控技术基础上，Agile Robots 构建了覆盖科研与工业的完整产品体系，实现 Physical AI 从探索到落地的闭环。

Diana7：工业级力控执行平台

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Diana7 则进一步扩展至工业生产环境：

• 7 kg 负载能力

• 支持汽车与医疗设备装配

• 适用于复杂接触与重载精密操作

同时，其架构支持：

• 双臂协作系统

• 多机器人协同

• 接触密集型任务自动化

Diana7 将力控从“能力验证”转变为“生产力工具”。

重塑应用边界

从“可自动化”到“可泛化”

力控技术与 Physical AI 的结合，正在改变机器人应用的边界条件：精密制造

在传统难以自动化的装配任务中，实现：

• 自动对齐与误差补偿

• 无损插装与装配

• 提升良率与一致性

科研与智能模型训练

通过真实接触数据：

• 支持强化学习与模仿学习

• 推动多模态模型发展

• 构建更具泛化能力的机器人系统

医疗与人机协作

在安全与柔顺性要求极高的场景中：

• 实现安全接触与即时响应

• 支持康复训练与辅助操作

• 提供精细且可控的交互能力

从“刚性工具”到“智能伙伴”

力控技术正在推动机器人从根本上发生转变：

• 从刚性执行→ 柔顺交互

• 从依赖环境→ 适应环境

• 从预定义行为→ 实时决策

• 从孤立运行→ 人机协作

机器人不再只是自动化设备，而正在成为能够理解并响应物理世界的智能体。

面向未来

Physical AI 的下一阶段

随着技术的不断发展，行业正在迈向新的阶段：

• 多模态融合（力觉 + 视觉 + 触觉）

• 基于接触数据的基础模型

• 双臂与多机器人协同

• 更接近人类的操作与学习能力

未来，机器人能力的上限，将不再由感知精度决定，而是由其在真实世界中可靠行动的能力决定。从“最后一毫米”的失败，到稳定可靠的接触执行，力感知与力控制正在成为机器人进入现实世界的决定性能力。

Diana 系列实现规模化应用，Franka Research 3 推动前沿研究。Agile Robots 通过统一的力控技术体系，打通了从 Physical AI 科学探索到工业落地的完整路径。