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.

Pinza adaptativa Robotiq con dedos táctiles TSF-85

Software para la IA Física

Contact Core: entrene modelos con datos ricos en contacto

Contact Core es el software de Robotiq para la IA Física. Ofrece a los creadores de modelos los activos de simulación, los paquetes de control y la inteligencia integrada necesarios para entrenar modelos de manipulación con componentes Robotiq y desplegarlos en robots reales.

Acceder en GitHub

Hable con un experto

Simulación

Activos para NVIDIA Isaac Sim

Modelos físicos precisos de las pinzas y los sensores táctiles Robotiq. Entrene e itere sobre manipulación rica en contacto en simulación.

Acceder a los activos de pinzas en GitHub

Acceder a la extensión de sensores táctiles

Control

Paquetes y drivers

Paquete de control y de recopilación de datos para los componentes Robotiq compatibles.

Acceder al GitHub de Robotiq

Visualización de datos táctiles de la pinza 2FC

Habilidades

Inteligencia embebida

Con cómputo integrado en la pinza, la 2FC ejecuta habilidades de agarre de forma local y en tiempo real:

Evaluación de la calidad del agarre
Detección de deslizamiento incipiente
Estimación de la pose del objeto
Centrado del objeto
Verificación avanzada del agarre

Habilidades

Evaluación de la calidad del agarre y detección de deslizamiento incipiente

«¿Qué tan seguro es este agarre?»

Una puntuación de confianza sobre la que la celda puede actuar.

«El objeto está empezando a deslizarse.»

Detección y etiquetado automáticos del deslizamiento.

Pinzas adaptativas

2F-85 & 2F-140

Simulación y paquetes de control

Puntas de sensor táctil

TSF-85

Simulación y paquetes de control

Insignia Robotiq Contact Ready

Pinzas para la IA Física

2FC-85 & 2FC-140

Simulación, paquetes de control e inteligencia integrada.

Insignia Robotiq Contact Ready

01 · PERCIBIR

Capture el contacto

Datos de pinza, táctiles, de estado del robot y de contacto, sincronizados y con marca de tiempo, procedentes de componentes Contact Ready.

02 · ENTRENAR

Construya el modelo

Utilice los activos de simulación, los paquetes de control y la inteligencia táctil integrada para generar, etiquetar e incorporar datos ricos en contacto a sus pipelines de entrenamiento de IA Física.

03 · DESPLEGAR

Ejecute en componentes reales

Despliegue en los mismos componentes con los que entrenó. Reduzca el trabajo de traslación entre la creación del modelo y el hardware de producción.

04 · MEJORAR

Cierre el ciclo

Capture nuevos datos de contacto en despliegue, refine el modelo e implemente mejoras con la misma cadena de herramientas.

Independiente del robot

Contact Core no depende del robot. Los componentes Contact Ready de Robotiq funcionan con múltiples marcas de robots: usted elige el brazo, nosotros cubrimos la capa de contacto.

Hable con un experto

Células de trabajo

Software

Componentes

Eventos

Documentos

Centro de Aprendizaje

Herramientas

Contact Core: entrene modelos con datos ricos en contacto

Simulación

Activos para NVIDIA Isaac Sim

Control

Paquetes y drivers

Habilidades

Inteligencia embebida

Habilidades

Evaluación de la calidad del agarre y detección de deslizamiento incipiente

Habilidades

Estimación de la pose del objeto

Habilidades

Centrado del objeto

Pinzas adaptativas

2F-85 & 2F-140

Puntas de sensor táctil

TSF-85

Pinzas para la IA Física

2FC-85 & 2FC-140

01 · PERCIBIR

Capture el contacto

02 · ENTRENAR

Construya el modelo

03 · DESPLEGAR

Ejecute en componentes reales

04 · MEJORAR

Cierre el ciclo

Independiente del robot