《科學美國人》2026年首期封面文章：我們能和機器人一起生活嗎？

想象一下未來：清晨，一臺看護機器人溫柔地將家里的老人扶下床，幫他們穿戴整齊；清潔機器人穿梭在孩子的房間，將散落的玩具放回書架，把臟衣服收進洗衣籃；工廠里，一雙靈巧的機械手，正從第一個脆弱的元件開始，組裝著下一代智能手機。

這并非天馬行空的幻想，而是我們正在加速奔赴的現實。

就在剛剛到來的2026年，《科學美國人》（Scientific American雜志用其首期封面文章，為我們描繪了這樣一幅人機共存的藍圖。該雜志是全球歷史最悠久、影響力最深遠的科普雜志之一，自1845 年創刊以來，在科研界、教育界和科普領域均享有極高聲譽。它不僅是科學傳播的標桿，更是連接頂尖科學家與普通讀者的重要橋梁。

文章作者深入探訪了全球頂尖的機器人研究中心——斯坦福機器人中心，試圖回答一個終極問題：當機器人走出井然有序的工廠，進入我們混亂、不可預測的日常生活時，最大的障礙究竟是什么？

答案或許出乎很多人的意料，并非算力，也非視覺，而是——觸覺

斯坦福機器人中心主任Oussama Khatib一語道破天機：“機器人領域最大的挑戰就是接觸（contact）。”這篇深度報道，正是圍繞這一核心挑戰展開的。

▍“接觸”的鴻溝：為何機器人連鞋帶都系不好？

人類與機器人之間，存在著一道名為“觸覺”的巨大鴻溝。

我們人類是“狂野且不可預測的”，而機器人則被編程規則牢牢束縛，難以應對混亂。當一個機器人要與人類，尤其是好動的小孩或脆弱的老人安全共存時，它必須變得極其靈活、柔順。它的肢體不僅要堅固，能穩定地輸出力量，更要擁有像人手一樣靈巧、敏銳的末端執行器。

然而，現實是骨感的。

我們人類的手，是由27塊骨頭和30多塊肌肉組成的精妙杰作。我們的“本體感覺”，即對身體位置和運動的感知，與皮膚上檢測壓力和溫度的細胞感受器協同工作，構成了一個復雜而強大的觸覺系統。這套系統讓我們在五到七歲之間就能掌握系鞋帶這樣復雜的任務。

但反觀當今最先進的機器人，它們的手大多還停留在“鉗爪”（jaw grippers）的水平——兩個“手指”相對夾緊物體。這種設計在抓取剛性、形狀規則的物體時或許夠用，但一旦面對柔軟、易碎或形態不規則的物體，就立刻捉襟見肘。

文章中提到，即便是像特斯拉Optimus機器人在2024年演示的空中抓網球，也往往依賴于遙操作（teleoperation），即背后有個人類在實時控制。如果讓它自主離線玩接球游戲，恐怕就是另一番景象了。

這并非新問題。早在1960年代初，第一臺工業機器人Unimate就被安裝在通用汽車的工廠里。這個重達3000磅的大家伙，其專利描述的功能是“程序化物品轉移”，說白了就是用它的爪子從流水線上抓取和舉起滾燙的金屬鑄件。它的動作粗糙，需要人類先手動“教”它一遍動作路徑。盡管它也能完成一些如打高爾夫球、從易拉罐里倒飲料等表演，但本質上，它只能在被嚴格定義好的結構化環境中工作。

而斯坦福的機器人專家們正在做的，正是要將機器人從這樣“守規矩”的領域，帶入一個充滿不確定性的世界。“在這個世界里，你不知道你將要去哪里，當你觸摸物體時，你甚至可能會弄壞它，”Khatib教授解釋道。他追求的是一種他稱之為“人類順應性”（human compliance）的特質，即機器人能像人類一樣，通過觸摸和感覺來適應環境。

▍賦予“第六感”：用攝像頭為機器人打造“皮膚”

為了跨越這道鴻-溝，科學家們必須為機器人創造出一種人造的“觸覺”。文章揭示了兩項極具前景的突破性技術，它們都巧妙地利用了視覺來模擬觸覺。

第一項來自斯坦福大學的助理教授Monroe Kennedy III，他開發了一種名為DenseTact的傳感器。這項技術通過為標準的機器人夾爪裝備一層半透明的硅膠“皮膚”來增強其觸覺。當夾爪接觸物體時，物體會在硅膠上留下印記。夾爪內部，一個攝像頭會持續觀察這層皮膚的內表面，而一個LED燈則負責照亮它。物體造成的形變會改變光的反射，攝像頭捕捉到這些細微的光影變化，就能將其轉化為對所接觸物體的精確數學表達。

DenseTact的強大之處在于其驚人的辨識能力。實驗中，兩臺配備了DenseTact的機器人可以通過相互“摩擦”織物樣本，來判斷它們之間夾著的是哪一種布料。在區分兩種、三種或五種絲綢時，其準確率高達98%以上。這已經遠遠超出了傳統機器人的能力范疇。

另一項類似但同樣出色的技術來自麻省理工學院（MIT）。博士生Sandra Liu和她的同事們創造了一個名為GelSight的系統。它同樣利用了攝像頭、凝膠和光線，讓機器人能夠通過觸摸來識別物體。Liu的團隊已經證明，GelSight傳感器可以僅憑觸覺，在一堆玩具磚塊中，準確識別出樂高積木

Liu用一個生動的例子解釋了這項技術的意義：“當我抓一個滑溜溜的芒果時，我的抓握方式會和我抓一個硬邦邦的蘋果時完全不同。”這種基于觸覺的自適應抓握，正是GelSight等技術希望賦予機器人的能力。一個包裹在橡膠墊里的柔軟、可彎曲的機器人手掌，在抓取涂滿油漆的費雪玩具時，表現出了最佳的抓握性能。

這些“人造皮膚”技術，雖然實現路徑略有不同，但核心思想都是將觸覺問題轉化為一個視覺分析問題，為冰冷的機器賦予了感知世界紋理、軟硬、形狀的“第六感”。

▍深入斯坦福：從家務機器人到深海“阿凡達”

理論的突破，最終要落實到實踐中。文章作者在斯坦福機器人中心3000平方英尺的實驗室里，親眼見證了這些前沿技術催生出的新一代機器人。

首先是家務場景的明星——TidyBot。在一個模擬臥室里，兩臺機器人協同工作，目標是清理房間。TidyBot首先會利用其車載攝像頭掃描整個空間，確定哪些物體放錯了位置。然后，它會嘗試識別每個物體屬于哪個類別——是玩具，是衣服，還是其他。最后，它會規劃路徑，將物體放回它認為正確的地方。

在一次測試中，TidyBot成功地撿起地上的帽子，打開抽屜，把它放進去，然后關上抽屜。但在另一些測試中，它也暴露了現階段的局限性。比如，它在嘗試撿起一小塊黃色的樂高積木時失敗了；在另一次演示中，由于圍觀的人太多，環境過于復雜，導致它無法確定盤子應該放在哪里。正如中心執行董事Steve Cousins所說，機器人可以通過機器學習進行訓練，但一次成功的演示可能需要嘗試幾十次。

如果說TidyBot展現了機器人在家庭環境中的潛力與掙扎，那么另一位“大明星”——OceanOne，則將機器人的應用邊界拓展到了人類難以企及的深海。

OceanOne是一個擁有人形上半身和魚形尾部的“水下阿凡達”。它的設計極具親和力，擁有兩只手臂和一張“臉”，尾部則集成了八個全向推進器，使其能在水中靈活移動。它的橡膠手指在被擠壓時會輕微彎曲，充滿了“柔性”之美。

OceanOne最核心的能力，是它能潛入1000米（約3300英尺）的深海，并帶給操作者實時的力反饋（haptic feedback）。這意味著，當遠在海面研究船上的駕駛員通過控制器操作OceanOne的手指時，他能“感覺”到機器人觸摸到的一切。

這臺機器人已經完成了數次驚人的任務。它曾在迪拜的世界最深游泳池里與一名潛水員“對弈”；在科西嘉島附近，它下潛到一艘公元二世紀的古羅馬沉船遺址，由Khatib教授親自遠程操控，用它柔軟的手指，從沉船中輕輕取回了一盞脆弱的古代油燈。目前，一個名為OceanOneK的升級版本正在研發中，將具備更強的深潛能力。

作者親身體驗了OceanOne的控制系統。當他在屏幕上看到一個球放在一塊類似明膠的物體上，并推動控制器讓球滾動時，他感受到的那種順滑、即時的反饋，背后是巨大的算力在支撐。“這真的非常困難，因為我們正在實時模擬可變形的膜，同時還要感受它并用力推動它，”Khatib解釋道。

▍結語：復雜的機器人與更復雜的人

在領略了斯坦福實驗室里種種令人驚嘆的機器人之后，作者引出了文章結尾發人深省的兩個核心事實：

第一，機器人技術是復雜的。
第二，人，是讓一切變得更復雜的變量。

從笨重的Unimate到靈巧的OceanOne，機器人技術無疑取得了長足的進步。但正如TidyBot面對一塊小小的樂高積木時的無助，要讓機器人真正無縫地融入我們混亂、動態、充滿意外的人類世界，還有很長的路要走。

我們正處在一個激動人心的技術拐點上。破解“觸覺”密碼，讓機器人學會如何與世界以及與我們進行輕柔而智能的物理交互，是這場革命能否成功的關鍵。斯坦福和全球其他頂尖實驗室的探索，正在為我們鋪設通往那個“人機共存”未來的道路，盡管這條路，注定漫長而曲折。