10 月 30 日，在 IROS 2026 的触觉专题研讨会上，哥伦比亚大学李昀烛团队公开了触觉传感器 FlexiTac 开源一年半后的进展：采用 FPC 与力敏薄膜层叠结构，组装仅需 3 分钟，可弯曲、裁剪并包裹于不同几何表面，已在学术界与工业界获得广泛采用。
把触觉从「每个实验室一套」拉回同一起跑线
机器人抓取物体时，光靠视觉往往难以确认是否真正抓稳、是否发生滑移。与图像领域已形成相对统一的传感器与数据体系不同，触觉研究至今没有收敛：不同实验室使用不同类型的传感器，却都面临成本高、难复现的困境，直接导致数据采集、算法研究与跨系统复现都变得困难。
FlexiTac 的思路是把触觉做成一种「可以被更多机器人使用、被大量采集、被算法反复利用」的基础感知能力。整套方案完全开源，包含完整物料清单、详尽的分步装配说明，以及可读取与传输传感数据的配套软件，并已集成进主流机器人学习框架 LeRobot。门槛低到什么程度？只要有一台能打印低成本 SO-100 机械臂的 3D 打印机，一个本科生也能把触觉传感器装上机器人。
一年半生态：从灵巧操纵到仿真对齐
李昀烛介绍，开源一年半以来，FlexiTac 已衍生出多模态策略、可变形世界模型、四足移动与操纵、VLA 触觉反馈等多个方向的工作。他与普渡大学合作的多指灵巧操纵系统 VTAP Gripper 入围了本届 IROS 最佳论文奖。Analog Devices（ADI）正在推进其商业化版本，已在包括 GTC 在内的多场会议上演示样机。
这套方案在材料一致性上表现突出。李昀烛的学生 Binghao 曾在 2024 年夏天用四块传感器录制视频数据，时隔一年半后，用这批数据训练出的模型依然可以正常工作——这恰恰是很多含橡胶结构的触觉传感器最常见的失效点。仿真侧只需构建一个弹簧-阻尼系统并标定 3 个超参数，就能与真实环境精确对齐，支持 sim-to-real 迁移。团队已在实验室双臂装配任务中验证，并在英伟达的人形机器人上套用了同一套框架。
在触觉灵巧手这条链路上，本站此前也记录过国内团队的相关进展：小米 21 自由度仿生手：1827 个 SOP 支撑，手掌仅 324 克。开源传感器与国产硬件方案正在形成互补。
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