机器人服务在日常生活中正变得越来越常见，然而它们在力量精准度和控制能力方面仍面临显著挑战。例如，有些机器人在拧矿泉水瓶盖时会把瓶子挤压变形，而拿起鸡蛋、蛋糕等易碎物体时则需要更换专用部件。这些现象揭示了机器人与物理世界交互中的关键问题——如何实现与人类期望值匹配的灵活性和精细度。

当前具身智能的核心关键技术和零部件在产业化方面面临多重挑战。中关村融智特种机器人产业联盟联合创始人陈晓东指出，机器人感知精度仍需提升，执行部件的功能、响应速度与柔性需要更好平衡，边缘计算的算力、能效与成本也待优化。这些挑战横亘在机器人与物理世界之间，成为制约服务机器人性能提升的关键因素。尽管机器人在视觉和听觉方面已具备较强能力，如人脸识别和语义识别，但在触觉方面仍是明显短板，这直接影响了其与环境的交互质量。

技术创新正在推动机器人触觉能力的发展。耶鲁大学研发的"狮身人面像"机器人手通过球形抓握革命，将抓握与旋转功能集成于单一球形机制，无需传感器即可实现高效精细操作，在狭窄空间中的操作速度比传统机器人快3倍，故障率降低60%。中国科大陈小平教授团队研发的软体机器人手臂则采用蜂巢结构，在不需精确环境建模的情况下也能完成开抽屉、拧瓶盖等精细任务，重量和成本仅为刚性机器人手臂的30%左右。这些创新设计使机器人从"能动"向"灵动"转变，大大提升了其环境适应性。

数据驱动和算法优化成为提升机器人性能的关键路径。通过不断优化算法和调度系统，服务机器人能适应各种复杂场景，实现性能"螺旋上升"。机器人交互能力需要通过与环境持续交互来习得，近年来触觉技术快速发展，多模态融合成为趋势。例如，能够进行古筝演奏的机器人将视觉、听觉、触觉三个模态深度融合，卓益得机器人展示了从端茶倒水到打乒乓球的训练成果，银河通用则利用数十亿级别数据将机器人抓取能力提升到新高度。

农业机器人领域的应用案例展示了精准控制的复杂性。中国农业大学工学院教授李伟指出，选择性收获是全世界尚未攻克的机器人技术瓶颈，农业作业环境复杂，需要机器人在识别非结构环境的同时对多种农产品进行研判作业，力量控制既要满足作业需求又不能对果蔬产生不可逆损伤。为解决这一难题，研发团队开发了刚柔耦合的采摘末端执行器，优化机器人手指设计，使其在完成任务的同时最大限度减少接触部位，助力采摘机器人落地应用。

随着具身智能从实验室走向现实，其蕴藏的巨大市场潜力将为各行各业带来创新变革。我国拥有较完整的机器人供应链，在电机、传感器、AI芯片方面的国产化能力快速提升。2023年上半年我国服务机器人产量达353万套，同比增长9.6%，展现出强劲的发展势头。机器人之"智"深深根植于其"体"，没有灵敏的"五官"和灵活的"筋骨"，就难以实现灵动可靠的智能。电机、传感器、AI芯片等核心部件的自主可控与性能突破，是具身智能机器人产业发展的关键所在。

未来，通过多学科、多领域围绕共性关键问题开展持续交叉融合研究，机器人触觉模型将不断完善，精准决策能力将进一步提升。中国科协等机构积极组织具身智能技术创新和产业发展活动，促进科技成果与产业需求对接，助力机器人与物理世界实现深度交互。随着技术持续进步和应用场景拓展，机器人服务有望在更多领域提供与人类期望值匹配的能力，真正成为人们生活中的智能帮手。