问题——机器人“会动”不难，“好用、敢用”更难。
当前，工业与服务领域对机器人的需求正从单一重复劳动，转向柔性化、精细化和高风险环境作业。
然而在真实工况中，物体形态多变、环境不确定、人与机协作频繁，传统依赖固定轨迹的自动化设备往往难以胜任。
尤其在精密抓取、柔性材料加工等场景，机器人既要“手稳”，也要“心明”，更要“行为可控、结果可验”。
原因——关键短板集中在感知、泛化与可靠性。
业内普遍认为，制约机器人走向复杂任务的瓶颈主要体现在三方面：其一，缺乏足够灵敏、可解释的多模态感知能力，难以像人一样通过触觉微调力度与姿态；其二，跨场景、跨任务迁移能力不足，面对变化时难以自主调整；其三，安全与可信机制不完善，导致在高危场景或人机共域环境中推广顾虑较多。
以服装生产为例，布料柔软、弹性各异且易变形，抓取、对齐、送料、缝制等动作连续且耦合紧密，被业内视作柔性制造自动化的“硬关口”。
影响——突破将重塑产业效率与安全边界。
记者在湾谷科技园相关实验室看到，一支机械臂在浅木工作台上完成对薄脆薯片的轻柔夹取与平稳转运：夹持点贴合边缘、力度控制近乎“零压”，易碎物仍能保持完整。
研发团队介绍，这类精细操作背后，依托的是自适应视触觉传感等关键技术路径，目标指向“精准、安全、可靠”的工程化能力。
此类能力一旦在产业端规模化应用，有望在精密分拣、装配检测、危险介质处理与巡检等环节提升效率、降低工伤风险，并推动制造系统从“单点自动化”向“柔性智能化”升级。
对策——以“基础能力+数据支撑+交互体验+本体研制+可信机制”系统推进。
复旦大学于2025年1月成立校级实体科研机构——可信具身智能研究院，聚焦机器人“看、说、动、听”的综合能力及其行为可靠性。
研究院相关负责人表示，为让机器人真正具备复杂任务执行力，需要打通从模型到本体、从数据到评估的一体化链条：一是面向具身任务的新一代基础模型研发，提升跨本体、跨场景、跨任务的泛化；二是构建多源异构数据采集与融合体系，形成可持续供给的高质量数据引擎；三是强化拟人行为与交互研究，提升人机协作的自然度与可用性；四是推进仿生结构与智能感知融合的本体研制，兼顾灵巧性与适应性；五是建立风险感知、价值对齐与评测增强机制，让系统在关键决策与执行环节可控、可验、可追溯。
与此同时，研究院与上海电气自动化集团等企业深化产学研协同，围绕生产痛点定制解决方案，推动机器人在工厂巡检、化学品加工检测等高危、高精任务中替代人工、释放产能。
前景——以服装制造为代表的柔性产业或将迎来新一轮技术跃迁。
在同一园区的工业柔性智能机器人校企联合实验室，记者看到一款人形机器人在指令下完成模板自适应抓取、自主行走调度、精准下料及与模板机协同作业等流程。
研发人员表示，我国作为全球重要的服装生产与出口国，产业转型对“柔性自动化”需求迫切，但布料分层抓取、送布对齐、过程检测等长期依赖熟练工经验。
为此，团队从人类操作中提炼可建模、可复用的技能，将“捏、拱、滑、夹”等手部微动作拆解重构，形成仿人指尖与指腹协同的分层抓取方案，并探索手、腿、眼、脑协同的缝制流程控制。
业内人士认为，若此类具身技能在标准化、稳定性与成本控制上持续突破，将有望在劳动密集型环节形成“人机协作—设备升级—质量提升”的正向循环，并在一定程度上缓解用工结构性矛盾，推动工艺知识沉淀与传承。
从夹取薯片的精准到缝纫布料的灵活，复旦大学的研究成果不仅展现了机器人技术的飞跃，更揭示了人机协作的无限可能。
在智能化浪潮中，如何让技术更好地服务人类，将是未来科研与产业融合的核心命题。