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哥伦比亚大学李昀烛团队在 IROS 2026 触觉专题研讨会上介绍了开源压阻式柔性触觉传感器平台 FlexiTac 开源一年半后的进展与生态。该传感器采用 FPC 与力敏薄膜层叠结构，组装约需 3 分钟，可弯曲裁剪并适配手套、指尖或机器人皮肤，团队开源了完整 BOM、组装说明和读取数据的软件，并集成进 LeRobot 与 SO-100 机械臂工作流。
推荐理由：演讲梳理了 FlexiTac 开源一年半后的硬件、仿真与数据采集进展，可了解低成本触觉传感器的落地路径。
IROS 2026 上，源升智能展示高自由度五指灵巧手 Apex Hand，演示手内转球、把脉、钉钉子、劈裂木板等复杂接触与高冲击操作。其单手主动负载 30 公斤，现场以超 10 kg 双桶水连续抓握 8 小时且温度基本稳定。源升同期发布「源创计划」，开放 Apex Hand 免费样机借用，重点探索分拣与装配场景。
SwapBot 是一套模块化、以工具为中心的末端执行器系统，用低成本适配器把常见家用工具快速转换为机器人末端执行器，并支持快速自主更换。每个适配器集成紧凑触觉传感器，并接入遥操作系统用于采集演示；用户研究显示遥操作时任务完成时间和操作者负担均降低。
推荐理由：论文给出可换工具末端执行器与触觉传感器的硬件方案，并用消融实验比较触觉对接触密集任务策略的影响。
TouchBridge 提出硬件与软件协同的人到机器人数据转换框架，通过可穿戴人类演示接口与对应机器人接口建立视觉和指尖触觉的跨本体对应。其 Tac-Retarget 方法以实测接触对齐指尖接触区域，无需物体网格、位姿估计或物理仿真即可完成重定向。
推荐理由：论文给出触觉条件重定向的人到机器人数据转换框架，并报告四类实机接触任务的成功率与采集效率对比。
Xinyuan He 等提出一个分层三阶段框架，用于运动学与触觉对齐的灵巧手重定向，以物体为中心的接触力旋量空间作为人手与机械手之间的触觉对齐物理表示。框架先对齐手部运动学与接触几何，再根据触觉力与接触几何构建人手力旋量支撑剖面，随后优化机器人指尖力目标以覆盖该支撑并转换为关节位置修正，得到可直接回放的机械手轨迹。
推荐理由：论文提出以物体接触力旋量空间对齐人手与机械手触觉信息的三阶段重定向框架，并在实机倒水任务中报告96.7%回放成功率。
论文提出 Tactus，一款织物集成传感手套，同时提供指尖触觉力感知与抗遮挡手部位姿追踪，用于采集自然状态下的人手操作演示数据。其指尖堆叠厚度为 1.5 mm，在 95% 置信度下最小可检测力为 0.59 N，比两款商用触觉手套基线低 1.6 至 2.7 倍，跨参与者一致性为 0.87；操作过程中遮挡最严重时指尖关键点相对误差为 11.0 mm。
推荐理由：论文给出触觉手套的传感配置与跨平台量化对比，可用于评估灵巧操作数据采集方案。
Maxinsights 获得 3000 万美元种子轮融资，用于扩展其物理 AI 数据平台，该平台付费招募人员记录做饭、清洁等日常活动以生成机器人和 AI 模型训练数据。
2026年上半年人形机器人产量超4万台，全年预计突破10万台，其性能上限被认为主要由轻量化结构材料、柔性电子皮肤材料和高性能电池材料三类决定。特斯拉Optimus Gen2大量使用PEEK减重，电子皮肤面临高质量触觉数据全球仅约50万小时、缺口超95%的瓶颈。全尺寸人形机器人目前平均续航仅2至4小时，多数产品电池容量低于2 kWh。
北京通用人工智能研究院团队提出 TaF-VLA，将经物理力与压力监督的触觉表征接入 VLA 主干，用于接触密集的力感知操作。团队搭建自动化触觉-力采集装置并构建 TaF-Dataset，包含超过 1000 万条同步触觉观测、六轴力/力矩测量与力分布图。
推荐理由：论文提出以力觉而非视觉对齐触觉表征的 VLA 框架，并公开千万级同步触觉与六维力数据集，可供接触密集操作研究参考。
北京通用人工智能研究院团队提出触觉引导探索与定位框架TacEP，将单目视觉估计与基于视觉触觉传感器的高分辨率实时探索结合，用于机器人轴孔装配中的目标孔位精确定位。
推荐理由：论文给出视觉与触觉融合的孔位定位框架，并在实机上用五类连接件测试，可作为高精度装配的对照参考。
OpenTac 提出一种可定制、可扩展的电阻式触觉皮肤及全栈生态，通过结构化可变形覆盖层把切向载荷转为空间变化的压力分布，相邻 taxel 的差分响应可解码局部剪切向量，共模响应编码法向力。
推荐理由：论文给出可定制电阻式触觉皮肤的设计工具与配套生态，并在四种真实机器人本体上验证三维触觉反馈控制与策略学习。
Jian Hou、Xin Zhou 与 Adam J. Spiers 提出 VecTile，一种 6 mm 厚、可自制的柔性触觉阵列，通过压阻层与被动硅胶凸点把法向和剪切力转换为可区分的压力图案，4x4 阵列整套成本低于 35 美元。
推荐理由：论文给出低成本柔性三轴力触觉阵列的制造与标定方案，并用插头插入任务展示其对策略的增益。
GelSlim 5.0 是一种指尖传感器，用单个固定相机和连续 UV 响应接触层，通过切换照明在同一视角依次采集透膜视觉图像与接触敏感触觉图像，从而避免多相机外参标定。
推荐理由：论文提出单相机指尖传感器与多模态融合方法，并给出12个已知物体上的实机对比数据，可供触觉感知研究参考。
Jingyi Xiang、Yixuan Wang 与 Wenzhen Yuan 发表综述，从力学驱动和数据驱动两个互补视角梳理触觉机器人操作研究的发展。
T-WLA 提出一种世界-语言-动作架构，用共享视觉记忆同时指导动作生成与触觉修正。每次视觉更新时，视觉分支把当前图像、任务指令和检索到的历史整合为视觉记忆，用于生成基础动作；同一记忆被缓存给轻量触觉编辑器，结合当前动作块与触觉输入预测未执行动作的残差修正，无需重跑视觉分支。
推荐理由：论文提出用共享视觉记忆驱动轻量触觉修正器，避免视觉策略重算带来的延迟，可供接触密集操作研究比较。
PhysCanvas 是一个面向接触密集机器人操作的视觉触觉世界模型，将多视角 RGB、触觉图像、标记位移、任务状态与动作统一到同一视觉空间，并共享视频 VAE 与预训练生成骨干。
推荐理由：论文把视觉与触觉统一进世界模型，并给出世界模型成功率与真实任务的相关性数据，可用于比较策略评估方案。
研究提出 GPT-as-Tactile-Policy，将专家演示总结为任务指引和触觉参考，由 GPT-6-Astra 结合多模态观测与交互历史生成控制指令，无需额外机器人专用预训练或逐任务策略微调。在五项 UniVTAC 任务上平均成功率为 93.8%，Insert Hole 任务中触觉反馈将成功率从 31% 提升到 99%。执行分析显示模型能依据接触反馈进行试探与纠正。
推荐理由：论文用接触丰富操作任务检验通用多模态模型能否借触觉反馈调整动作，并给出与专用策略的对比结果。
Yu 等人提出 HuTact 框架，从大规模人类手物交互数据预训练触觉感知手部表征，预训练阶段不需要真实触觉信号。该方法把从人手运动中学到的交互结构迁移到机器人触觉观测，并可用少量无标注机器人交互数据进一步适配。
推荐理由：论文提出用人类手物交互数据预训练触觉表征，并给出抓取预测在少样本下的对比数字，可供触觉学习数据来源参考。
Yubang Wang 等提出 Tactile-ETA，将触觉经验以上下文学习方式注入具身任务智能体，在不更新模型参数的情况下完成精细操作。系统把专家演示中的机器人运动与相机视图、双侧触觉观测配对，保留运动起止触觉图像并在触觉变化明显时加入两个相邻时间点。
推荐理由：论文给出触觉经验通过上下文学习进入具身任务智能体的方法，并对比仿真与实机成功率变化，可供触觉操作研究参考。
作者在 arXiv 预印本中报告，GPT-6 Astra 可直接解读基于视觉的触觉图像，并通过其现有视觉接口在 19 个仿真 UniVTAC 与 OpenViTac 任务上实现少样本闭环控制，每个设置采样 210 个场景种子。
推荐理由：论文在仿真触觉基准上比较通用多模态模型与专用策略，并给出视觉单独输入时的对照结果。
研究对比了两种 LEAP Hand 指型布局（拟人与对称）在连续手中物体旋转任务中的表现，两版手均集成 TacTip 视觉触觉传感器并共用同一强化学习框架。仿真中，完整触觉观测相比仅本体感知使每回合平均归一化旋转量在拟人手提升 94.8%、对称手提升 66.9%，且回合更长、平均指尖总载荷更低。硬件实验中，对称手平均旋转次数高 32.0%、总旋转速率高 25.8%，平均指尖总载荷低 19.9%。
推荐理由：研究在仿真与实机上对比两种 LEAP Hand 指型布局，量化触觉观测与手指排布对旋转进度和指尖受力的影响。
日本团队在 arXiv 发布预印本，用嵌入受体模拟传感器的分层仿生机器人皮肤，物理对比生物启发与反事实的传感排布。在弱接触检测、类两点辨别和纹理识别三项被动触觉任务中，反映生物启发组织特征的排布表现优于所考察的其他配置。研究称该平台可在活体难以开展的条件下检验受体空间组织对触觉功能的影响。
Binbin Zhang 等人在 arXiv 预印本中提出 PhantomTac，利用约 0.5 mm 厚、无需供电的磁标签改变磁场，从而伪造磁性触觉传感器解读出的力。