知行具身发布Imprint X视触觉传感器，开启机器人精细操作新篇章
9月7日，具身智能企业知行具身正式对外发布了一款面向机器人操作的视触觉传感器Imprint X。与市面上现有的技术路线不同，Imprint X采用了事件驱动与神经拟态相结合的视触觉感知方案，打造出了真正可商用的机器人触觉。该产品通过在底层感知方式、算法、材料及结构等多方面的创新，突破了传统视触觉传感器的性能瓶颈，实现了帧率超1000Hz、延迟低至1ms的高性能指标，助力高精度、快响应、低功耗的触觉技术真正落地机器人指尖。知行具身也因此成为该类产品从实验室走向市场的先行者。据悉，该公司已进入多家头部3C制造商的生产线进行验证，并与国内某头部灵巧手厂商达成了产品合作。
机器人精细操作呼唤触觉感知
随着具身智能从单纯的“能动”迈向“能干活”，机器人正深入各类精细操作场景。虽然视觉能力让机器人能完成基础的抓取任务，但在精密插接、柔性装配或抓取易碎物体时，机器人不仅需要“看见”，更需要“手感”。以精密装配为例，人类操作者会实时融合视觉与触觉来微调动作。若机器人在装配过程中缺乏触觉感知，常会出现“硬怼”现象，导致接口卡死或零件损毁。若在末端配备Imprint X传感器，机器人便能感知力度、形变、滑移等丰富信息。结合大模型，机器人可在接触瞬间不断修正动作，精准判断接口是否对正或卡滞，并在偏差时及时调整力度、角度甚至退回重位。要从演示走向稳定、可重复的真实作业，机器人亟需建立这样的感知闭环，而触觉正是这一过程的关键基础能力。
打破帧率限制，基于事件相机实现“变化即感知”
触觉传感器技术路线各异。视触觉传感器能感知接触表面的形变，提供比单一力传感更丰富的信息。知行具身选择了基于事件驱动与神经拟态原理的技术路线来打造Imprint X。通过在底层感知、算法、材料及结构上的综合创新，Imprint X突破了传统传感器在响应速度、帧率及功耗上的瓶颈，将高性能触觉感知推向机器人指尖。
传统视触觉方案多采用“帧式相机”逐帧采集，当发生快速接触或动态滑移时，有限的帧率严重制约了捕捉变化的能力。知行具身另辟蹊径，以事件相机为核心构建Imprint X。事件相机不拍摄整幅图像，仅响应画面中的变化，仅在像素发生变化时输出增量信息。这使得Imprint X实现了低至1ms的延迟和超1000Hz的帧率，让机器人在毫秒间即可获取高速接触中的触觉变化。同时，由于无需持续输出大量重复图像，传感器在高速感知下保持低数据率，无需额外算力支持，大幅降低了带宽与功耗。
仅有高速感知尚不足以转化为操作能力，Imprint X还能获取丰富的多维触觉信息。其自研接触材料内置标记点阵，接触时材料形变，事件相机捕捉点阵变化，再通过基于事件数据流建模的自研算法重建接触区域的形变与受力状态。Imprint X不仅能感知“是否接触”，还能持续输出2D位移场、3D触觉形变点云以及分布式受力、滑移等触觉特征。
工程落地：小体积、低功耗与高可靠性
在工程应用层面，Imprint X体积小巧，易于集成至指尖或夹爪；低数据率和低功耗的设计降低了集成门槛；封闭式结构有效抵御了光照、粉尘、水汽等环境因素的干扰。此外，接触材料采用模块化快换设计，部件磨损后可单独更换，无需更换整个传感器，大大延长了使用寿命。
全栈布局：从视触觉感知走向物理AI
在知行具身看来，传感器仅是机器人获得触觉的起点。作为面向具身智能和物理AI的全栈公司，其目标并非单纯制造传感器，而是将触觉转化为机器人可学习、理解和执行的操作能力。为此，知行具身正在构建“器件—数据—模型”的完整闭环。
一方面，通过Imprint X等硬件获取物理世界的触觉信息；另一方面，同步采集人类操作数据，将人类精细操作经验转化为机器人的数据与策略。同时，知行具身也在构建包含触觉模态的具身智能大模型。在这一闭环中，传感器解决“能不能感知”，数据解决“能不能学习”，而模型决定最终的“转化能力”。
知行具身由连续创业者费碧波领衔，首席科学家崔少伟来自中科院自动化所重点研究室，CTO胡鑫拥有丰富的大数据处理与搜索引擎软件架构经验。核心团队覆盖了机器人触觉、精细作业、仿真系统、表征模型及大模型等多个关键领域。
目前，Imprint X已进入多家头部3C制造商的生产线，在真实的精密操作场景中进行落地验证，并与某头部灵巧手厂商达成产品合作。在行业内，知行具身已成为该类方案产品从实验室走向市场的先行者。知行具身致力于让触觉成为机器人的基础能力，使其能感知与世界的每一次接触，最终解锁物理世界的“最后一毫米”。