论文标题：Innovations in Multidimensional Force Sensors for Accurate Tactile Perception and Embodied Intelligence

原文链接：https://doi.org/10.3390/aisens1020007

期刊名：AI Sensors

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/aisens

多维力传感器是能够同时感知和分析多方向力（通常为三轴力）的关键器件。它们旨在为智能系统提供类皮肤般精准的环境交互能力，兼具高灵敏度、空间分辨率、解耦特性与环境适应性。本综述总结了多维力传感技术的最新进展，重点分析了不同结构设计传感器的工作原理与性能特征；同时强调了向多模态传感演进的新趋势，并着重论述了系统架构与人工智能的深度融合如何协同推动感知技术迈向更高层次的智能化。

本文首先从结构创新的角度系统回顾了多维力传感器的发展历程并总结了其典型应用场景（图1），充分展示了其在智能机器人操作与人机交互、可穿戴健康监测、以及农业与工业检测自动化等方面的广阔应用潜力。

图1 多维力传感器需求驱动的前沿进展、科学挑战与应用前景

图2 多维力传感器的五种代表性结构范式。

传感器结构的设计与优化直接决定了其核心性能指标，如感知维度、灵敏度、量程、解耦特性、空间分辨率、动态响应、鲁棒性与集成度等。基于传感器整体构型的显著特征与设计理念的差异，作者回顾并深入分析多维力传感器领域的主要实现路径，如图2所示，可将其归纳为五种代表性的结构范式：功能结构排列于单一平面层的单层平面结构设计；传感元件垂直堆叠于多个独立层的多层堆叠结构设计；传感结构呈空间架构排列的三维立体结构设计；受力点与主传感单元物理分离的分体式结构设计；以及不属于上述传统典型类别的其他创新结构设计。

图3 多维力传感系统未来的发展前景。

作者认为尽管取得了这些进展，当前人工多维力传感系统在感知维度、空间分辨率、信息处理效率和闭环智能方面仍显著落后于生物皮肤。实现具有仿生乃至超越皮肤能力的下一代触觉传感，仍面临持续的挑战与机遇。作者指出未来的发展可能将聚焦于若干关键方向，以实现从基础感知到集成系统智能的全面跨越。如图3所示，首要方向是多模态深度融合，这涉及感知维度的扩展与协同。当前多维力传感器在精确解析三轴力，特别是解析空间力矢量的大小与方向上已展现出强大能力，但解析的技术仍不成熟。其次是高密度空间集成，旨在提升感知分辨率的维度。模仿人体皮肤受体的高密度分布，不仅涉及增加单位面积内的传感单元数量，还包括优化阵列结构设计，在超柔性/可拉伸基底与互连技术方面实现突破并提高微纳制造精度。其核心挑战在于克服高密度配置下的信号串扰、降低大规模阵列功耗、提高数据读出效率，并确保大形变下的机械稳定性与电气可靠性。接着是感存算一体化，这将带来信息处理效率的革命性飞跃。面对高密度、多模态传感器产生的大量数据，传统的“感知-传输-集中处理”模式在带宽、延迟和功耗方面遭遇瓶颈。未来的突破在于传感器内计算架构的探索与实现，其核心思想是在传感器端或近端对原始数据进行预处理、特征提取甚至初步决策，从而显著减少冗余数据传输，降低系统延迟与能耗。这需要将新型神经形态电子器件、模拟计算电路、内存计算与先进的边缘AI算法深度集成到传感硬件中。

本文总结认为，多维力传感技术的终极愿景在于赋能具身智能，为物理交互构建不可或缺的感知闭环。多维力传感器必须深度融入智能体的感知-决策-行动循环中，超越单纯的被动信息采集角色，转而通过持续的环境交互，助力智能体实现自主学习、适应与进化。

期刊信息

AI Sensors (ISSN 3042-5999) 是一本国际性开放获取期刊，致力于探讨和分享人工智能 (AI) 在传感技术领域的最新进展。随着边缘计算的兴起，新型传感器越来越多地部署于分布式环境中，方便数据处理与决策可在更接近数据源的地方实现。这一转变在人工智能与物联网 (AIoT) 的背景下尤为关键，人工智能与物联网的融合正推动着智能互联系统的发展。

期刊主编：Chengkuo Lee, National University of Singapore, Singapore

期刊主题涵盖：

♦ AI传感器与边缘计算

♦ AIoT感知技术

♦ 边缘计算中的传感器融合

♦ 边缘AI系统的安全与隐私

♦ AI增强的边缘传感器分析

♦ AI驱动的物联网网络优化

♦ 低功耗AI感知

♦ 分布式AI传感器等