Rhoda AI 遮挡机器人摄像头，以证明仅靠触觉也能正常工作

正是凭借这款能够检测同一指尖上从几毫牛顿到40多牛顿之间各种力值的传感器，Rhoda AI才得以在故意关闭机器人摄像头的情况下进行此次最新演示。 Rhoda AI是一家总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的机器人初创公司，致力于开发触觉感知和操作模型。该公司于2026年10月13日发布了一份技术报告，展示了机器人仅凭触觉，在整个任务过程中头部和手腕摄像头均被遮挡的情况下，从一个箱子中寻找、识别并取出带有不同纹理的球体。

Rhoda的核心技术是一种新型触觉传感器，该传感器与该公司“直接视频-动作”（Direct Video-Action）模型的扩展版本相结合。该系统最初旨在将视觉输入直接映射到机器人动作上，现已调整为预测未来的触觉信号，而非未来的图像。 逆动力学模型将这些触觉预测转换为实际的机器人动作，而最新的传感器读数会持续更新指导下一步动作的预测，从而形成一个闭环，其中由触觉而非视觉驱动搜索过程。

“蒙眼”实验究竟证明了什么

“蒙眼”这一表述并非噱头；而是一种有意的剔除设计，旨在孤立触觉系统自身的能力，避免视觉在触觉模型存在缺口时悄然进行补偿。 当今大多数机器人操作系统在物体定位方面高度依赖视觉，仅将触觉作为辅助信号——通常在摄像头已大致识别出物体位置后，才利用触觉对抓取动作进行微调。 Rhoda的演示在搜索与取出阶段完全剔除了视觉环节，迫使触觉模型承担通常由基于摄像头的系统处理的工作：通过触感在箱内定位物体，仅凭质地识别所找到的物体，并决定是取出该物体还是继续搜索。

这比触觉辅助抓取要困难得多。配备摄像头的机器人在搜索箱子时，可以看见整个工作空间，

一次；一个蒙着眼睛、仅靠触觉的机器人必须通过依次接触——每次仅探查一次——来理解箱子里的物品，而无法借助任何持久的整体视图作为参考。罗达的传感器量程从几毫牛顿起， 这一范围足以在不扰动物体的情况下感知表面纹理，最高可达40多牛顿，足以感知牢固的抓握或哑铃级别的负载，正是这种精细、基于接触的搜索能够运作的硬件先决条件。

演示中的真实部分

Rhoda 并未发布经过精心修饰、毫无差错的精彩集锦，而这一选择本身就为正在评估业内触觉传感宣称的买家提供了有价值的参考。发布的视频中包含机器人偶尔选错球体、不得不重新扫描后才自我纠正的片段，而非将这些瞬间剪辑掉。 负责评估新兴操作技术的采购团队应将此类公开的故障模式视为比无瑕疵演示视频更有价值的信号，因为它展示了系统实际的错误恢复行为，而非经过精心挑选的成功运行片段。 此外，视频部分内容被加速播放，某些片段的播放速度分别为6倍和12倍，采购方应将其视为为了提升可观看性而作的演示选择，而非对实时任务速度的宣称；Rhoda并未公布相应的实时完成数据。

Rhoda披露的定量结果范围虽窄但具体。该模型仅基于两个球体（一个光滑球体和一个带纹理球体）进行训练，并在总共七个球体上进行测试，其中包括两个模型在训练期间从未接触过的带纹理球体。 该公司报告称，在测试中，该机器人成功拾取了全部三个带纹理的球——包括一个已训练过的以及两个未曾接触过的——尽管Rhoda并未公布针对全部七个测试球的总体成功率，也未披露每次测试涉及的尝试次数。这是一个值得注意的局限性：一个小范围且具体的结果（对带纹理的球3试3中）虽然展示了该

该概念在特定情况下可行，但尚未在更广泛的物体形状、材料或货箱配置范围内建立起具有统计学意义的成功率，而这些正是实际仓库或装配应用所必需的。

为何触觉感知是机器人操作中更难的一半

基于视觉的机器人感知技术在过去几年中发展迅速，这主要得益于摄像头价格低廉、技术成熟，并且受益于那些在更广泛领域彻底改变了图像识别的深度学习技术。 触觉传感之所以滞后，则源于一些更为实际的工程原因：耐用且高分辨率的力传感器难以低成本制造；其信号本身噪声更大，且与摄像头的广角视野相比更具局部性；此外，与视觉模型可用的海量图像数据集相比，触觉领域历来缺乏标准化的训练数据。 Rhoda的战略押注在于：弥合这一差距对于仅靠视觉无法可靠完成的任务尤为重要，例如处理容器内被遮挡的物体、在低光或尘埃弥漫的环境中作业，以及操作织物或松散电缆等材料——在这些情况下，视觉外观无法可靠地预测材料在接触时的行为表现。

对于根据操作能力评估机器人供应商的采购方而言，触觉传感的宣称历来是最难独立验证的指标之一，因为大多数公司展示的触觉功能只是叠加在视觉之上的辅助功能，而非独立能力。 Rhoda决定在此次演示中完全剔除视觉系统，这为采购团队提供了一个更清晰（尽管范围更窄）的评估依据：仅凭触觉模型，在没有任何视觉辅助的情况下，能否完成基本的搜索和取物任务。 根据迄今公布的有限证据，对于置于受控料斗中的简单刚性、带纹理物体，答案是有条件的“是”；而更大的问题在于，这种能力是否能够推广到

现实世界中更复杂的操作任务仍待解决。

Rhoda的方法在触觉传感竞争对手中的定位

在追求更佳机器人触觉的领域中，Rhoda并非孤军奋战。过去一年里，多家专注于类人机器人和操作技术的公司都发布了各自的触觉传感器研究成果，它们通常将触觉视为一种补充手段，用于优化现有的基于视觉的抓取，而非将其视为独立的感知通道。 Rhoda的演示之所以与众不同，在于其在整个搜索任务过程中——而不仅仅是最终抓取阶段——明确且有意地将视觉从控制回路中移除。这一主张比大多数竞争对手关于触觉传感器的声明更为大胆，同时也更容易让外部观察者进行验证， 这正是因为在发布的视频中，被屏蔽的摄像头画面清晰可见且毫无疑义，这与那些被埋藏在更广泛的视觉驱动管道中的触觉辅助层截然不同——后者很难判断触觉实际发挥了多大作用。

这种可验证性在声誉上对Rhoda有利，但也提高了该公司为自己设定的门槛。既然已经证明，在受控环境下，一个无摄像头、仅靠触觉的系统能够搜索箱子并准确识别出三颗不同纹理的球，那么人们现在将期待Rhoda展示该方法在更混乱的条件下同样有效： 更多物体类型、更难区分的纹理、装有多个重叠物品的杂乱容器，以及基于足够大样本量（以具有统计学意义而非仅作示意）所披露的成功率。触觉传感领域的竞争对手，以及正在比较供应商的买家，在将纯触控操作视为商业化就绪之前，理所当然会要求看到这一轮新的证据。

“无视觉触觉”的商业价值

在那些视觉系统因与机器人智能无关的原因而难以发挥作用的环境中，独立于摄像头的触觉系统的实际价值最为凸显：一个

仓库货架上物品堆叠三层深，顶部摄像头无法看清底层物品；尘土飞扬或充满蒸汽的工业环境中，镜头容易起雾或蒙上薄膜；以及在维护作业期间，像机器机箱内部那样昏暗的封闭空间。 在上述每种情况下，能够仅依靠触觉来定位、识别和取回物体的机器人都具有纯粹基于视觉的系统无法比拟的操作优势，因为无论摄像头质量如何，物理环境本身都会阻碍视觉系统获取所需的信息。

对于针对这些特定故障模式评估新兴机械臂供应商的采购团队而言，Rhoda的演示提供了一个有用的早期信号，表明使用当前的触觉硬件实现独立于摄像头的操作在机械上可行，但这尚不能证明任何供应商（包括Rhoda在内）已针对这些更严苛的环境拥有可部署的产品。 实验室中装有带纹理球的箱子与真正被遮挡、杂乱无章的工业箱子之间存在巨大差距，要弥合这一差距，需要进行更大规模、统计上更可靠的测试，而罗达目前尚未公布此类测试结果。

什么会改变这一结论

该传感器的测量范围从几毫牛顿到超过40牛顿，振动采样频率约为500赫兹，这是此次公告中值得记住的关键数据，因为正是这一具体的硬件规格使得蒙眼搜索成为可能， 同时，这也是开发竞争性触觉传感器的对手们将以此为基准进行比较的指标。在罗达公布针对更多样化物体集合的大规模成功率之前，买家应将此次演示视为“仅凭触觉进行物体搜索与识别”的可信概念验证，而非证明触觉传感已准备好在商业操作部署中取代视觉的证据。

本文综合了Rhoda AI于2026年10月13日发布的技术研究帖以及《Humanoids Daily》于2026年10月15日对该

“蒙眼机器人”演示，截至所述发布日期。

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