Physical AI Lab 编辑部

比较力-运动方向、机器人接口、感应、环境刚度、延迟、极限和调优证据的阻抗和导纳控制，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过换能方法、接触分布、剪切和滑移检测、校准、数据设计、磨损和抓取控制，理解机器人触觉传感器，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

分离机器人关节零点、运动学、 TCP、摄像头内在校准和手眼校准，然后收集可观测姿态并独立验证任务空间精度，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过物体变体、接触物理、工具、感应、故障恢复和基准测试，选择平行钳、真空、软和灵巧的机器人夹持器，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过径向、轴向和力矩载荷、刚度、预载荷、壳体设计、润滑、振荡和装配测试来选择机器人关节轴承，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

了解从直齿轮输入和偏心曲轴到摆线啮合、成对RV齿轮、输出和接头验证的RV减速器工作，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过定义构件、比率、行星相位、负载分担、间隙、级数、润滑和测试，设计机器人关节的行星减速器，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

比较机器人线性执行器的滚珠丝杠和滚柱丝杠，按接触、负载、导线、速度、预载、寿命、导向、屈曲和保持速度，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过分离控制减速、安全转矩关闭、机械保持、安全制动控制、反馈和重启测试来设计机器人关节制动，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

2026年物理人工智能行业展望，基于机器人需求、部署证据、集成能力、正常运行时间、服务和运营经济性，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。