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.

Software para la IA física

Contact Core - Cree modelos con datos ricos en contacto

Contact Core es el software de Robotiq para la IA física. Ofrece a los creadores de modelos los recursos de simulación, los paquetes de control y las interfaces de datos sincronizadas ricas en contacto que necesitan para entrenar modelos de manipulación en componentes Robotiq y desplegarlos en robots reales.

Obtenlo en GitHub

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Simulación

Recursos de NVIDIA Isaac Sim

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

Acceder al GitHub de Robotiq

Control y datos

Paquetes ROS 2

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

Acceder al GitHub de Robotiq

Interfaces de datos

API de datos ricos en contacto

Flujos de datos sincronizados de pinza, táctiles, de estado del robot y de contacto. Una única fuente de verdad alineada en el tiempo para el entrenamiento y la implementación.

Pinzas adaptables

2F-85 & 2F-140

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

Yemas con sensores táctiles

TSF-85

Presión, vibración y propiocepción detectadas en las yemas. Datos multimodales más ricos para modelos de manipulación más capaces.

Robotiq_ContactReady_Logo

API unificada

AI Coupling - Vista previa

Sincroniza los datos de la pinza y táctiles y los entrega a las canalizaciones de IA y entornos de implementación con baja latencia.

Robotiq_ContactReady_Logo

01 · DETECTAR

Capturar el contacto

Transmita datos sincronizados de pinza, táctiles, de estado del robot y de contacto desde los componentes Contact Ready, en simulación o en hardware real.

02 · ENTRENAR

Construir el modelo

Use los recursos de Isaac Sim y los paquetes ROS 2 para generar, etiquetar e introducir datos ricos en contacto en sus canalizaciones de entrenamiento de IA física.

03 · IMPLEMENTAR

Ejecutar en componentes reales

Implemente habilidades basadas en el contacto en los mismos componentes Contact Ready con los que entrenó. Reduzca el trabajo de traducción entre la construcción del modelo y el hardware de producción.

04 · MEJORAR

Cerrar el ciclo

Capture nuevos datos de contacto de la implementación, refine el modelo e implemente mejoras a través de 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.

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CÓDIGO ABIERTO

Acceda a Contact Core en GitHub.

Las herramientas de código abierto de Contact Core están disponibles en GitHub, donde los desarrolladores pueden acceder a documentación, ejemplos, versiones, incidencias y flujos de trabajo de contribución.

›Paquetes ROS 2 y recursos de Isaac Sim
›Canalizaciones de ejemplo y scripts de instalación
›Definiciones de interfaces de datos y registros de muestra
›Rastreador de incidencias abierto y directrices de contribución

REPOSITORIO

https://github.com/robotiq

Ver en GitHub

Documentación, versiones y flujo de trabajo de contribución

FUNCIÓN FUTURA

La inteligencia táctil integrada llega a Contact Core.

Se espera que las próximas versiones añadan la inteligencia táctil integrada: la inteligencia propia de Robotiq integrada en la muñeca, que extrae información de alto nivel sobre lo que ocurre durante el contacto.

El resultado: una manipulación más eficiente y precisa, además de un etiquetado más exacto para el entrenamiento de modelos.

SE PREVÉ QUE INCLUYA

Detección de agarre

Detección de deslizamiento

Orientación del objeto

Reconocimiento de texturas

Reconocimiento de objetos

Predicción de estabilidad

Respuestas locales rápidas

Etiquetado automático

Soluciones de aplicación de cobot

Componentes de cobot

Eventos

Documentos

Centro de Aprendizaje

Herramientas