智机器人的感知能力，正从单一的视觉、听觉向多模态融合的方向演进。近日，兰州理工大学蒋艳萍带领的科研团队将 CMC-Na/PAM/MXene 复合水凝胶电子皮肤与 AI 多模态算法深度结合，开发出一套集触觉、压力、温度感知于一体的智能交互系统，为机器人打造了一张 “会思考的皮肤”，推动人机交互迈入 “全感交互” 新阶段。
图3 人类指尖皮肤与复合水凝胶电子皮肤的触觉感知效果对比
多维信号采集：触摸即 “读懂” 世界
传统触觉传感器仅能实现简单的压力检测，而这套系统依托 MXene 复合水凝胶的高灵敏度特性，构建了电子 - 离子复合导电网络，可同时采集压力、形变、温度、湿度等多种物理信号。通过深度学习算法对信号进行实时解耦、特征提取与意图判断，机器人能够快速识别物体的软硬、粗糙度、形状、温度等信息，识别准确率超过 93%，实现 “触摸即理解” 的交互体验。
以抓取场景为例，搭载该系统的机器人接触物体时，不仅能感知 “碰到了”，还能同步判断物体材质、重量和温度，自动调整抓取力度与方式，避免压碎易碎物品或打滑掉落，真正实现 “柔性、智能、安全” 的操作。
多场景适配：从实验室到真实世界
为满足不同领域的应用需求，蒋艳萍带领团队针对系统的稳定性与环境适应性进行了专项优化，使其能在复杂、动态的真实场景中稳定工作。
医疗康复场景：搭载该系统的康复机械手，可根据患者肢体的实时反馈调整训练力度与节奏，为神经损伤患者提供个性化康复治疗方案，提升训练安全性与舒适度。
工业制造场景：机器人可通过触觉感知零部件的微小瑕疵、表面纹理与装配间隙，弥补视觉检测的盲区，实现高精度装配与质量检测。
家庭服务场景：机器人能通过轻柔的触觉交互，为老人、儿童提供安全陪伴与物品递送服务，避免碰撞伤害，提升使用体验。
技术突破：多模态融合的关键支撑
团队同步攻克了信号抗干扰、低功耗传输与多源数据协同等技术难题。一方面，通过优化 MXene 复合水凝胶的结构设计，提升了传感器在高低温、潮湿、粉尘等复杂环境下的信号稳定性；另一方面，开发了专用多模态融合算法，实现了电子皮肤与视觉、听觉、力觉数据的实时协同处理，构建起全域环境认知模型，让机器人在非结构化环境中也能自主决策、稳定作业。
业内专家表示，这种 “电子皮肤 + AI 多模态感知” 的方案，突破了单一感知技术的局限，将成为下一代智能机器人的核心竞争力。随着技术的持续迭代，机器人将从 “执行指令的工具” 转变为 “能感知、会交互、懂需求” 的智能伙伴，为医疗、工业、服务等多个领域带来革命性变化。
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