Physical AI, also called embodied AI, is AI paired with a robot that perceives, decides and acts in the real world. It lets machines interpret their environment, make decisions and carry out tasks autonomously — reaching, grasping, manipulating and interacting with objects. Because those actions depend on real physical contact, hardware and sensing play a central role in making Physical AI work.

Why is data the main bottleneck in Physical AI?

Physical AI needs far more real-world interaction data than exists today. Unlike text, that data cannot be scraped — it has to be generated one trajectory at a time, on physical robots. The rate at which reliable, contact-rich data is collected now limits how fast generalist robot policies improve.

Why isn't vision enough for robot manipulation?

Vision shows what an object looks like, not what it feels like to grasp. Forces, torques, pressure and vibration only register on contact — and those signals decide whether a grasp holds, an insertion succeeds, or a fragile part survives. The strongest manipulation models combine vision with force-torque and tactile data at the end-effector, which is why instrumented grippers and wrist sensors are becoming standard in Physical AI pipelines.

How does Robotiq support Physical AI foundation model training?

Robotiq provides the physical interaction and feedback layer Physical AI models need. Adaptive grippers, the FT-300-S force-torque sensor and the TSF-85 tactile fingertips generate synchronised, multimodal data — force, torque, pressure, vibration and proprioception — for policy learning. Standardised ROS packages and NVIDIA Isaac Sim assets bridge simulation and reality, while 17 years of industrial-grade hardware design makes the resulting data reliable at scale.

Which Robotiq products anchor a Physical AI stack?

Three product families cover the perception-to-action loop. Adaptive grippers: 2F-85 (85 mm stroke, 5 kg payload), 2F-140 (140 mm, 2.5 kg), and Hand-E (50 mm, 7 kg). Tactile fingertips: the TSF-85, which swaps onto the 2F-85 and 2F-140. Force-torque: the FT-300-S, a 6-DOF sensor with ±300 N range and 500% overload capacity. All integrate with ROS, ROS 2 and NVIDIA Isaac Sim.

How reliable is Robotiq hardware?

Robotiq grippers are built for industrial duty cycles. The 2F-85 and 2F-140 carry a 2-million-cycle warranty at IP40, and the Hand-E a 5-million-cycle warranty at IP67. In practice, most units run well beyond those numbers. The TSF-85 is rated for over 1.5 million cycles. That durability matters in Physical AI because every hour a robot stays running is an hour it can collect training data.

What does the TSF-85 tactile sensor measure?

The TSF-85 captures three signals at the fingertip. Pressure is read across a 28-taxel capacitive array for contact shape and intensity. Vibration is sampled at 1000 Hz to detect slip. An IMU tracks fingertip orientation. It swaps onto the 2F-85 and 2F-140 without reducing gripper stroke.

Adaptiver Greifer von Robotiq mit taktilen Sensor-Fingerspitzen TSF-85

Software für Physical AI

Contact Core: Modelle mit kontaktreichen Daten trainieren

Contact Core ist die Software von Robotiq für Physical AI. Sie stellt Modellentwicklern die Simulations-Assets, Steuerungspakete und integrierte Intelligenz bereit, um Manipulationsmodelle auf Robotiq-Komponenten zu trainieren und auf echten Robotern einzusetzen.

Auf GitHub zugreifen

Mit einem Experten sprechen

Simulation

Assets für NVIDIA Isaac Sim

Präzise physikalische Modelle der Greifer und taktilen Sensoren von Robotiq. Trainieren und iterieren Sie kontaktreiche Manipulation in der Simulation.

Greifer-Assets auf GitHub aufrufen

Erweiterung für taktile Sensoren aufrufen

Steuerung

Pakete und Treiber

Steuerungs- und Datenerfassungspaket für kompatible Robotiq-Komponenten.

Robotiq auf GitHub aufrufen

Visualisierung der taktilen Daten des 2FC-Greifers

Skills

Integrierte Intelligenz

Mit der im Greifer integrierten Rechenleistung führt der 2FC Greif-Skills lokal und in Echtzeit aus:

Bewertung der Griffqualität
Erkennung beginnenden Rutschens
Schätzung der Objektpose
Zentrierung des Objekts
Erweiterte Griffprüfung

Skills

Bewertung der Griffqualität und Erkennung beginnenden Rutschens

„Wie sicher ist dieser Griff?“

Ein Konfidenzwert, auf den die Zelle reagieren kann.

„Das Objekt beginnt zu rutschen.“

Automatische Erkennung und Kennzeichnung von Rutschen.

Adaptive Greifer

2F-85 & 2F-140

Simulations- und Steuerungspakete

Taktile Sensor-Fingerspitzen

TSF-85

Simulations- und Steuerungspakete

Robotiq Contact-Ready-Abzeichen

Greifer für Physical AI

2FC-85 & 2FC-140

Simulation, Steuerungspakete und integrierte Intelligenz.

Robotiq Contact-Ready-Abzeichen

01 · ERFASSEN

Kontakt erfassen

Zeitgestempelte und synchronisierte Greifer-, Taktil-, Roboterzustands- und Kontaktdaten von Contact-Ready-Komponenten.

02 · TRAINIEREN

Modell aufbauen

Nutzen Sie Simulations-Assets, Steuerungspakete und integrierte taktile Intelligenz, um kontaktreiche Daten zu erzeugen, zu kennzeichnen und in Ihre Physical-AI-Trainingspipelines einzuspeisen.

03 · EINSETZEN

Auf echten Komponenten ausführen

Setzen Sie auf denselben Komponenten ein, mit denen Sie trainiert haben. Reduzieren Sie den Übertragungsaufwand zwischen Modellentwicklung und Produktionshardware.

04 · VERBESSERN

Den Kreislauf schließen

Erfassen Sie neue Kontaktdaten im Einsatz, verfeinern Sie das Modell und rollen Sie Verbesserungen über dieselbe Toolchain aus.

Roboterunabhängig

Contact Core ist nicht an einen Roboter gebunden. Die Contact-Ready-Komponenten von Robotiq funktionieren mit mehreren Robotermarken: Sie wählen den Arm, wir übernehmen die Kontaktebene.

Mit einem Experten sprechen

Arbeitszellen

Software

Komponenten

Veranstaltungen

Dokumente

Lernzentrum

Werkzeuge

Contact Core: Modelle mit kontaktreichen Daten trainieren

Simulation

Assets für NVIDIA Isaac Sim

Steuerung

Pakete und Treiber

Skills

Integrierte Intelligenz

Skills

Bewertung der Griffqualität und Erkennung beginnenden Rutschens

Skills

Schätzung der Objektpose

Skills

Zentrierung des Objekts

Adaptive Greifer

2F-85 & 2F-140

Taktile Sensor-Fingerspitzen

TSF-85

Greifer für Physical AI

2FC-85 & 2FC-140

01 · ERFASSEN

Kontakt erfassen

02 · TRAINIEREN

Modell aufbauen

03 · EINSETZEN

Auf echten Komponenten ausführen

04 · VERBESSERN

Den Kreislauf schließen

Roboterunabhängig