Physical AI为何需要触觉数据？机器人抓取为何总在接触瞬间失败？从FLEXOO压力分布传感器找答案

10月12日至16日，中国国际工业博览会（CIIF 2026）在上海举行。西门子展台机器人演示装置中，集成了来自德国海德堡的FLEXOO传感技术：机械夹爪的接触面上，压力、接触与交互数据在发生处被实时采集。这被视作Physical AI走向工业应用的信号。

Physical AI缺的不是模型，是物理数据

视觉能告诉机器人“物体在哪里”，却回答不了“接触时发生了什么”。力、摩擦、温度、材料行为等关键信号，往往发生在接触面与系统内部，常规传感器放不进去，仿真数据又缺少真实工况。补上可靠的物理数据层，AI才有依据从“推测”转向“响应”。

传感层：MiniMoS无线柔性薄膜传感器

MiniMoS把压力、温度、泄漏、化学物质等多项参数集成在一层可打印的柔性薄膜上。超薄结构可贴合难以触及的位置，也能按测量区域打印任意布局；蓝牙约75米无线传输，免去现场布线；卷对卷印刷控制批量部署成本。研发团队可快速把传感阵列放进原型机验证。

电池侧：BaMoS电池监测系统

BaMoS在电池单体周围与单体之间部署压力分布与温度分布传感器矩阵，实时记录充放电过程中的体积变化（业界称“电池呼吸”）与温度波动。数据采集器提供12位信号转换，支持96×96感测点，通道无串扰并增强抗电磁干扰，支持CAN、以太网、USB、WiFi；SensorMatrixLAB软件支持实时2D/3D可视化、逐像素图表与API数据流，服务充电状态均衡、低温加热与热失控早期预警研究。

集成能力：从感知到闭环的一条链

MiniMoS、BaMoS、分布式薄膜加热片与采集、软件组合起来，FLEXOO覆盖“感知—采集—分析—控制”全过程：传感器把物理信号变成数据，采集器把数据送到算法侧，软件与API让模型实时读取与验证，执行层把决策回落到物理世界。这正是西门子演示装置呈现的闭环逻辑。

可帮助研发解决哪些关键问题

机器人抓取与灵巧操作：补充接触瞬间的力与温度信息，为策略训练提供真实工况数据，支撑闭环控制；电池安全与寿命研究：把压力积累、温度梯度变成可量化指标，服务热失控早期预警；工业过程监测：在设备内部、曲面与狭缝布设传感阵列，减少不可见环节；可穿戴与医疗：柔性贴附加无线采集，支持足部健康与康复监测。面向科研院校与企业研发，FLEXOO提供从传感定制、数据采集到软件集成的整体支持。

表1 FLEXOO产品与核心技术参数速览