" 机器人的功能再炫酷，最终还是得能‘用’。" 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院长聘副教授马道林，一直致力于解决具身智能发展的难点——触觉，这正是机器人能 " 用 " 的基础。

马道林关于这一研究的论文在全球顶级学术会议——国际机器人与自动化大会（ICRA）上获最佳论文奖，这是 4000 多篇参会论文中的唯一。而他去年 5 月创立的硬核科技企业——千觉机器人科技（上海）有限公司至今已获三轮融资，其研发生产的让机器人更能干的多模态触觉传感器已在国内头部机器人企业应用。马道林团队还正与宁德时代合作，对用机械手装配电池开展概念验证研究，在工业自动化领域已接近产线应用。

横跨学术界和产业界，马道林说：" 科研一定会有人才、就业、企业合作等溢出效应，我希望这种溢出是在自己的祖国发生。"

马道林在实验室。 李相如摄

独辟蹊径，机器人 " 闭眼 " 也有灵巧手

一只机器手摸过一排字，立马就能识别出其中含义。这只机器手搭载的正是马道林团队自研的千觉 G1-WS 多模态触觉传感器。这个全球领先的传感器，测量分辨率精度达每平方厘米 5 万个测量点，突破了传统触觉传感器的感知界限，信息感受密度达到人类手指的 800 倍，使机器手能够灵活地完成毫米级精细操作任务，比如拆开电脑主机装内存条。

" 人类大脑协同控制手腕、手指，实现精细操作，靠的就是触觉。" 马道林告诉文汇报记者，现在的机器人虽然能完成很多高难度动作，但要像人类一样，依靠机器手的触觉，将信息反馈给 " 大脑 "，再由 " 大脑 " 处理这些信息并指挥机器手精细操作，仍然很难。因此，目前全球工业界只有 3% 至 4% 的刚性、规则物品能够由机器人自动生产搬运，剩余 96% 的柔性、异形、易损物品仍然需要人力完成。

马道林发现，按照传统视觉与触觉配合的路径，很难提升机器手完成精细任务的成功率。原因在于，视觉容易被遮挡，而且有视角限制。同时，触觉信息与视觉信息不仅模态不同，信息流特征也有显著差异。

比如，视觉获取的信息通常是连贯的，而触觉在与物体接触后也只触发局部信号；视觉对物体位置的感知精度基本在毫米级，触觉往往需要微米级。他另辟蹊径，提出了 " 依靠触觉和接触构建空间感知 " 的机器人精细动作操作路径，" 绕过 " 视觉信息处理，只需要一个多模态触觉处理器就能解析物体的形状、旋转、位移、摩擦、滑动等多模态信息的综合处理，从而实现对力度和位置的精细化控制。

马道林在实验室演示。 李相如摄

希望科研 " 溢出效应 " 发生在祖国

选择研究机器人触觉，是马道林在全球视触觉领域顶尖研究机构，美国麻省理工学院的 Mcube 实验室（操控与机制实验室）从事博士后研究时就定下的目标。

2021 年，马道林选择了回国。他告诉记者：" 前沿科技的竞争，一定是人才的竞争。对于科研人员而言，回到祖国发展没有上限，而且可以让科研的‘溢出效应’发生在祖国。" 回国后，他在上海交大创立了操作感知与智能实验室（MPI Lab），带着一群年轻人共同开展机器人触觉领域前沿研究。

马道林团队的核心人员平均年龄不超过 30 岁。" 我们在实验室中的科研突破可以到产业中验证，也可以依托产业，对已落地技术进行更前瞻的挖掘和研究，形成产学研用的良性循环。"  

带领着这群年轻人，马道林不仅研发出了全球领先的触觉传感器，还开发了全球首个能精确模拟切向运动和切向力的触觉仿真工具 Xense_Sim。用这个仿真工具收集的触觉数据参与对具身智能大模型的训练，再把大模型部署到机器人上，可以让机器人变得更 " 聪明能干 "。

与此同时，团队还影响了一批本科生投身科研。船建学院 2022 级强基班本科生丁阳晖，正是因为马道林的科研分享，对机器人研究产生了兴趣。去年，丁阳晖的研究课题《面向柔性体感知的触觉伺服研究》获国家自然科学基金青年学生基础研究项目（本科生）资助。马道林带教班级中还有 4 名本科生根据各自科研项目撰写的论文进入投稿或审稿状态，其中包括中科院一区杂志。

马道林说，随着 AI 迅速发展，机器人硬件控制将迅速迭代，具身智能领域将取得巨大发展，" 我们可以非常确信，实际应用场景即将到来，也期待我们为这些场景的实现作贡献 "。

马道林的 MPI 实验室。 李相如摄