触觉传感器技术路线、供需、壁垒与发展趋势有哪些？

触觉传感技术路线众多，产业落地方案尚未定型。

触觉传感器技术路线众多，国内产业落地来看电容与电阻目前占优，未来 或多技术路线融合取长补短。当前，主流触觉传感器包括压阻、电容、压电、 磁学、光学和摩擦电等技术路线。压阻与电容式触觉传感器因结构简单加应 用成熟，目前为产业落地的主流技术路线，但存在低分辨率、温度敏感、功 耗大和响应时间慢等明显缺点，未来或被其他技术路线补充。压电式触觉传 感器优点明显，但无法检测静态信号。磁学式传感器动态响应好，但成本较 电阻、压电等高出不少。摩擦电传感器最大的优点在于无需供电，未来传感 器用量提升要求降低功耗或利好摩擦电路线。光学式传感器具备高分辨率、 高灵敏度、无电磁干扰等诸多技术优点，但成本过高。

压阻：结构简单应用成熟，产业当下首选。压阻传感器利用压力变化导致两 个组件之间接触面积变化进而导致电阻变化。成本低、具有较宽的应用范围， 但对温度敏感、功耗大同时相对脆弱。 电容：结构简单灵敏度高，产业当下主流应用路线。电容传感器利用压力变 化带动两个极板之间面积、距离或电介质变化进而导致电容变化。灵敏度高、 可检测静态力、功耗低，但响应时间相对较慢。 压电：仅能检测动态信号，未来或与其他技术路线融合发展。压电传感器利 用压力变化导致电偶极矩出现从而产生电荷带动电压变化。高灵敏度、响应 快，但缺点明显，无法检测静态信号。

摩擦电传感器：自供电传感器，适配低功耗需求。不同于压阻、电容、压电 和光学等技术路线，摩擦电传感器无需消耗电力即可实现机械能到电信号 的转换。具体工作机制为：两块堆叠的聚合物薄膜在摩擦产生的机械刺激下 发生摩擦，其接触面之间发生电荷转移，由于静电感应在薄膜外表面的上下 电极之间产生电位差，通过静电计连接两电极即可检测到电信号。此外，下 图 c）部分展示了一个研究团队将摩擦电与电容式压力传感和电阻式横向应 变传感相结合，实现了多种机械刺激分化，通过在多孔 PDMS 薄膜和 SWCNT 薄膜之间构建气隙，实现了高灵敏度的压力检测。

光学传感器：无电磁干扰、高分辨率与灵敏度，缺点在于成本过高。压阻、 电容、压电、磁式、摩擦电等传感器均基于电磁效应，会产生电磁干扰，光 学则可避免。光学传感器由光源、传输介质（光纤等）和检测器等组成。光 源持续发光，压力会导致光纤等传输介质变形从而导致光路变化，最终接受 信号与入射信号会存在变差，通过偏差可以拟合不同的力。除无电磁干扰的 优点外，光学传感器的分辨率和灵敏度都非常优秀，只是初始成本及使用中 的维护成本过高。

磁学传感器：细分技术路线较多，触觉感测以霍尔效应路线为主。磁传感器 包括霍尔传感器，各类磁阻传感器（AMR、GMR、TMR、GMI 等），磁通 门传感器，原子磁强计和超导量子干涉装置等，其中霍尔传感器经常应用于 触觉感测。霍尔传感器基于霍尔效应，霍尔效应是指磁场作用于金属导体或 半导体中的载流子时产生横向电位差的物理现象，如下图（a）所示。一般 将永磁体和霍尔传感器插入柔性材料中，当柔性材料受力变形时，永磁体的 位置将发生变化带动周围磁场的强度和方向也会改变，通过霍尔传感器检 测这种变化，可以成功获取触觉力的幅度和方向。霍尔传感器制造简单且有 较宽的检测范围，但灵敏度相对不高。

视触觉传感器（VBTS）：技术指标与人类指尖触觉最为接近，强依赖算法。 VBTS（Vision-Based Tactile Sensor）最早于 2004 年由东京大学研究团队提 出，2009 年经 MIT CSAIL 的 Edward Adelson 教授团队持续迭代发扬光大。 EdwardAdelson 教授团队此后成立 Gelsight 公司将 VBTS 产业化，并于 2024年联合 Meta 推出其最新产品 Digit 360。Digit 360 空间分辨率微米级（人手 指尖 1mm），力感知最低 1mN（男性指尖约 0.5mN、女性指尖约 0.2mN）， 响应速度比人类快 30 倍，综合看 Digit 360 完美媲美人类指尖，仅从技术指 标角度看，为当前指尖触觉的最优方案之一。VBTS 的典型组成包括可变形 弹性体、LED 灯、高分辨率相机，弹性体直接测量接触物体的变形，LED 灯照亮这些变形，高分辨率相机以较高频率拍照记录这些变形信息，通过算 法进行分析和拟合判断接触状态及力的信息。VBTS 的缺陷在于强依赖算法 以及 LED 灯（这会导致发热）。

全球触觉传感器市场规模2024 年为 153.3 亿美元，预计 2031 年将达 355.9 亿美元，2024-2031 年 CAGR 为 12.79%。触觉传感器当前以压阻和电容路线为主，下游集中于高端制造业，人形机 器人应用方兴未艾。因压阻和电容式触觉传感器产业成熟，制作成本偏低，其应用最为广泛，分别占比 37%和 28%。触觉传感器目前下游应用以高端 制造为主，制造业/航空航天&国防/汽车行业应用占比分别为 42%/27%/17%。 制造业领域，触觉传感器主要应用于机器人的抓取、装配等操作。航空航天 领域，触觉传感器可用于飞行器的对接、着陆等操作，帮助飞行器精确感知 与其他物体的接触状态。汽车领域主要用于内饰的触摸控制按键、座椅的压 力感知等。此外，触觉传感器还广泛应用医疗（假肢、医疗康复设备等）、 智能家居、人形机器人等领域。人形机器人要完成交互动作，触觉传感器必 不可少，目前各人形机器人和灵巧手本体厂商均在积极引用触觉传感器。伴 随人形机器人行业的快速增长，未来相关触觉传感器需求也有望水涨船高。

触觉传感百家争鸣，市场格局未定，具备多技术路线融合能力的平台公司 更具竞争力。触觉传感在 3C、汽车、航空航天、医疗等领域已有广泛应用， 人形机器人的出现为其开辟了一个全新的巨大市场。当前触觉传感器企业 主要分为四类：①上游材料企业：适配人形机器人的触觉传感要求柔性化和 高灵敏度，对衬底材料以及敏感层材料提出高要求，故部分主攻材料厂家延 伸至触觉传感器领域，如福莱新材、汉威科技子公司苏州能斯达和韧和科技。 ②传感器老牌公司：类似汉威科技、柯力传感、Tekscan、Interlink 等传感器 老牌公司均在积极布局适配人形机器人的触觉传感器。未来或能看到布局 汽车、工业等领域的压力传感器企业陆续切入触觉传感器领域。③积极探索 前沿路线的初创企业：触觉传感技术路线众多且适配人形机器人的触觉传 感属于前沿技术，故诸多具备不同技术路线学术背景的研发人员陆续创立 公司助推触觉传感在人形机器人上落地。此类公司包括 XELA（背靠日本早 稻田）、GelSight（背靠 MIT）、帕西尼（创始人日本早稻田毕业）、他山 科技、纬钛（创始人 MIT 毕业）、墨现科技（创始人为原大疆传感器工程 师）等。

④下游应用企业：部分机器人本体制造企业向上游延伸，如申昊科 技等。 根据 QY Research 统计，全球触觉压力传感器 Top5 厂家分别为 Tekscan、 PPS、SPI、Gelsight、JDI，合计市占率约 59%。但当前机器人触觉传感的方 案尚未定型，新技术方案持续涌现，参与企业需持续投入研发配合下游客户 迭代，我们判断传统传感器公司因有基本盘或在机器人触觉传感领域走的 更长。此外，部分具备前沿创新技术的初创公司凭借技术的领先性有望获得 更多试用验证机会。从目前触觉市场参与者来看，上市公司偏少，绝大部分 为一级公司。考虑到人形机器人产业的爆发尚需较长时间以及未来触觉传 感或呈现多路线共存状态，我们判断未来上市公司收购具备硬实力的初创 公司的案例或增多。未来，具备多技术路线融合能力（触觉传感平台型）的 公司可为下游客户提供一揽子解决方案，将更具竞争力。

3.2. 触觉传感器的壁垒与发展趋势

柔性触觉传感器：要求高灵敏度（检测细微压力变化）、宽动态响应范围 （可实现多大范围的探测）、线性(面对不同的力的时候是否保持相同特性）、 低延时（压力来到和离开时传感器的反应速度）等特性。上述特性的实现需 具备材料、制造、算法等复合能力，壁垒高。

1）材料：触觉压力传感器衬底、活性传感层、电极均涉及到材料的选择及 结构设计。此外随着传感器向柔性化发展，相关设计要求与壁垒进一步抬升。 柔性触觉传感器一般采用微结构（如金字塔形、圆顶状、多孔和互锁结构） 弹性体（如 PDMS、PET、PI、PU 等）与各种导电材料（金银铜，主要做电 极和导线）结合而成，上述材料选择和方案设计需要根据不同应用场景和性 能指标持续试错得到最优方案。

2）制造：面临传感器性能一致性、大面积制作时的均匀性、柔性化问题。 ①一致性：为实现高分辨率，一般会在单一模组上实现传感器的阵列化，如 在指尖大小面积集成 100 个甚至更多的传感单元。传感单元阵列化后对传 感单元一致性要求提升，如果各传感单元指尖的差异度太大，则需要对每个 传感器进行单独校准，而这在大阵列传感器中显得很困难。②大面积制作时 的均匀性：人体表皮面积约 1.5-2 平方米，未来推广电子皮肤需要大面积图 案化的触觉传感器+晶体管等电子元件，这会面临均匀性如何控制的问题。 ③柔性化：传统传感器一般使用刚性基板通过 MEMS 封装实现高密度集成， 而柔性触觉传感器的封装则要求在柔性电路板上完成。 当前制造柔性触觉传感器的主流工艺包括转移、3D 打印、传统的涂层技术 等。①转印：通过光刻等工艺生成 2D 平面的电子皮肤之后再转移贴合到 3D 曲面。②3D 打印：可生成蛇形结构的可拉伸电极、触觉传感器和无线天线， 优势在于可在一个步骤中实现对多个层（即带有通孔）和多个组件进行图案 化。3D 打印未来应用于机器人领域比较有前景的一项技术。③传统的涂层 技术：在 3D 表面上涂覆传感材料，不涉及图案化，一次只能操作一种类型 的传感器材料。

3）算法：信号拟合与多模态信号的解耦是算法难点。压阻、电容、压电、 磁电等技术路线均是将触觉信号转变为电信号，这其中存在电信号与触觉 信号建模对应的问题，需要依赖算法。VBTS 触觉传感器则更加依赖图像处 理算法，产业先驱 Gelsight 在算法端也是通过与 Meta AI 进行深度合作。此 外，未来触觉传感器将感知诸如压力、应变、温度等多维度信息，如何完成 不同模态信号的解耦也是重要突破点。当前信号解耦依赖分析每个信号及 其组合信号的模式来区分触觉输入，这则需要借助算法分析。当然上述情况 也可以通过制造对单一刺激敏感的传感器，如为区分压力和热刺激，可以制 作对温度完全不敏感的压力传感器，但相对来说硬件成本会提升。

触觉传感器发展趋势：阵列化、柔性化、视触融合、边缘计算、自供电。指 尖传感器发展历史可追溯到 1989 年，经过近 40 年发展，可获得信息维度 增加，从单纯压力到表面纹理、硬度、形状和大小等。此外逐渐从刚性传感 器转变化柔性传感器。制造技术上也开始引入 3D 打印等前沿技术。然而即 使到当前，触觉传感器的进化仍未停止，持续向拟人化方向努力。

1）阵列化：模仿人类皮肤，尽可能提升空间分辨率。《Electronic Skin: Recent Progress and Future Prospects for Skin - Attachable Devices for HealthMonitoring, Robotics, and Prosthetics》一文提到人类皮肤每平方厘米约有 226 个机械感受器，凭借如此高密度的机械感受器，人类才能敏锐感知外部刺激。 当前触觉传感器的发展也参考人类皮肤，为获得高空间分辨率在有限面积 上集成尽可能多的传感器，主要通过将触觉传感器与薄膜晶体管(TFT)集成 （或其他方式）以形成有源矩阵，该矩阵可以低串扰地映射 2D 压力分布， 同时保持高空间和时间分辨率。从产业实践来看，苏州能斯达可实现每平方 厘米集成 100 个传感点。

2）柔性化：适应不规则表面并承受各种机械应力。具备拉伸性是人类皮肤 的一个重大特点，人体最富弹性的皮肤位于手腕部位，拉伸率达 20.4%。当 前人形机器人对触觉传感器的应用仅聚焦在指尖、指腹部位，未来向手腕、 手臂、躯干等部位延伸，上述应用中均要求传感器柔性化，基材采用弹性材 料而非纯金属等刚性材料。

3）视触融合：多模融合是提升灵敏度的重要手段。视触融合（VBTS）是其 中的一种重要类型，具体讨论参考 2.2 节。此外不考虑视觉，仅考虑物理触 觉如压阻、电容、磁电等路线，上述路线各有优缺点，未来也可能融合发展。 除触觉以外，未来温度、湿度等维度信息也有望实现融合。

4）边缘计算：本地完成简单信息处理降低延时，类似人类的非条件反射。 人类的触觉数据不会直接发送到大脑（中枢神经系统）而是在各个层面（周围神经系统）进行，以适应神经系统有限的吞吐量。参考人类，为了减少传 输到中央处理单元的信息量，大型触觉阵列或模块在传感位置进行一定程 度的预处理（数据选择、本地计算等）非常重要。要完成边缘计算，则要求 传感器模组内嵌小型算力模块。 4）自供电：减少电能消耗，延长续航时间。电子皮肤采用分布式阵列，由 大量的触觉传感器及放大电路，对电能消耗较大。《机器人触觉传感器发展 概述》一文就提到人形机器人 iCub 上的触觉传感器由 1000 个电容敏感单 元构成，消耗电能为 8W。电子触觉皮肤的面积越大，阵列也越大，则其消 耗的电能也会更高。因此，电子触觉皮肤的发展对电能的高需求带来了新挑 战。前述 2.2 节提到的摩擦电触觉传感器未来或成为触觉传感器大规模应用 后节能降耗的一个解决方案。