机器人可以通过示教学习、从经验中提升性能、使用视觉和语言模型理解任务，并在结构化程度较低的环境中运行。这是一项极具吸引力的能力。
对于机器人开发人员、物理 AI 研究人员和 AI 优先的机器人团队而言，这些能力使过去因变化太多、成本过高或过于复杂而难以自动化的应用成为可能。
当物理 AI 系统从仿真走向现实应用时，要求也会随之改变。模型和仿真仍然不可或缺，但机器人最终是通过机械臂、夹持器、传感器和直接接触物体的工具与物理世界进行交互。
要从研究走向部署，物理 AI 需要一个可靠的物理交互层。
十多年来，OnRobot 一直致力于构建这一层。
早在“物理 AI”成为机器人领域的常用术语之前，OnRobot 就已经在解决许多如今定义物理 AI 研究的实际挑战，包括适应性、感知、反馈以及应对现实世界变化的能力。我们的电动柔性末端工具具备反馈功能，专为在动态的现实环境中可靠运行而设计。目前，全球各类应用中已安装超过 22,000 件 OnRobot 产品。
在受控环境中完成任务是一回事，在现实世界的变化条件下部署则是另一项挑战。
如果系统无法在不同运行条件下可靠处理物体尺寸、形状和表面的变化，那么模型智能的实际价值将十分有限。
可编程抓取参数和物理反馈可帮助系统重复动作、检测变化，并确认交互是否产生了预期结果。
OnRobot 的电动工具和传感器为物理 AI 团队提供了用于现实世界交互的可靠硬件。
随着基础模型、机器人学习、视觉-语言-动作系统和仿真能力不断提升，执行层变得更加重要。
与现实世界中的操作相比，机器人运动技术相对成熟。这是因为操作会受到无法消除或完美建模的物理变量影响。
这正是末端执行器如此重要的原因。
仿真使团队能够快速训练、测试和迭代。视觉系统帮助机器人识别物体、理解场景并规划动作。
可靠的操作还需要物理反馈。对于基于学习的系统，更完整的交互数据可以改进训练、验证和故障分析。
包括摩擦、柔顺性、滑移、变形、惯性和表面变化在内的接触动力学很难在仿真中复现。在仿真中成功的抓取，如果物体发生移动、表面反应不同或零件在接触时产生阻力，在现实世界中仍可能失败。
相机可以定位物体，但并不总能判断物体是否被牢固夹持。它还可能无法发现轻微滑移、非对称接触、插入过程中的阻力或过大的力。
这些局限使多模态反馈成为物理 AI 的重要组成部分。
不同形式的反馈覆盖交互过程中的不同阶段。接近检测提供接触前的数据。力/扭矩检测可提供接触过程中的信息。抓取检测确认机器人是否夹住物体。夹持器开口宽度数据提供物体和抓取状态的信息，而成功与失败信号则支持学习闭环。
物理 AI 通常与通用机器人相关联，但没有任何一种末端执行器适合所有任务。
不同的物体和应用需要不同的交互方式：
双指夹持器适用于多种取放任务。
三指夹持器可以处理圆形、不规则或较大的物体。
真空和磁性工具可简化适用表面和材料的搬运。
力/扭矩传感器可为接触密集型任务提供反馈。
工具快换装置使机器人能够切换末端执行器。
在实际应用中，物理 AI 不仅需要软件灵活性，也需要硬件灵活性。
当机器人需要处理变化、从经验中学习或执行多种任务时，末端执行器就会成为系统架构的一部分。它决定机器人能够抓取、提起、保持、插入、推动、拉动、切换和释放哪些物体，也会影响控制器或模型可以使用的反馈。
早在物理 AI 成为热门话题之前，OnRobot 的产品组合就已经围绕这一实际需求构建。我们的电动柔性工具具备反馈功能，旨在帮助制造商更轻松地在不同应用中部署、调整和重复使用自动化。
如今，这一设计理念与物理 AI 研究人员和 AI 优先机器人企业的需求高度一致。
物理 AI 的下一阶段将取决于更强大的模型、更优质的数据、更先进的仿真和能力更强的机器人平台，同时也需要由夹持器、传感器、工具快换装置和末端技术组成的物理交互层，使模型能够在现实世界中可靠行动。
末端工具不再只是最后添加到机器人上的部件，而是先进学习系统不可或缺的组成部分。
OnRobot 经工业验证的产品组合为研究人员、机器人开发人员和制造商提供了灵活的基础，帮助他们从有前景的模型走向现实世界中可靠的机器人操作。
