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.

Logiciel pour l'IA physique

Contact Core - Créez des modèles avec des données riches en contact

Contact Core est le logiciel de Robotiq pour l'IA physique. Il fournit aux créateurs de modèles les ressources de simulation, les progiciels de contrôle et les interfaces de données synchronisées riches en contact dont ils ont besoin pour entraîner des modèles de manipulation sur les composants Robotiq et les déployer sur de vrais robots.

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Ce qu'il comprend

Un parcours de données riches en contact

Contact Core comprend actuellement des ressources de simulation, des packages ROS 2 et des interfaces de données riches en contact pour les composants Contact Ready Robotiq. AI Coupling et l'intelligence tactile intégrée font partie de la feuille de route.

Simulation

Ressources NVIDIA Isaac Sim

Modèles physiques précis des préhenseurs et capteurs tactiles Robotiq. Entraînez et itérez sur la manipulation riche en contact en simulation.

Accéder au GitHub de Robotiq

Contrôle et données

Paquets ROS 2

Progiciel de contrôle et de collecte de données pour les composants Robotiq compatibles.

Accéder au GitHub de Robotiq

Interfaces de données

API de données riches en contact

Flux de données synchronisés de préhension, tactiles, d'état du robot et de contact. Une source de vérité unique et alignée dans le temps pour l'entraînement et le déploiement.

Préhenseurs adaptatifs

2F-85 & 2F-140

Modèles physiques précis des préhenseurs et capteurs tactiles Robotiq. Entraînez et itérez sur la manipulation riche en contact en simulation.

Capteurs tactiles

TSF-85

Pression, vibration et proprioception fournies au bout des doigts. Des données multimodales plus riches pour des modèles de manipulation plus performants.

Robotiq_ContactReady_Logo

API unifiée

AI Coupling - Aperçu

Synchronise les données de préhension et tactiles et les transmet aux pipelines d'IA et aux environnements de déploiement avec une faible latence.

Robotiq_ContactReady_Logo

01 · SENSE

Capture contact

Stream synchronized gripper, tactile, robot-state, and contact data from Contact Ready components — in simulation or on real hardware.

02 · TRAIN

Build the model

Use Isaac Sim assets and ROS 2 packages to generate, label, and feed contact-rich data into your Physical AI training pipelines.

03 · DEPLOY

Run on real components

Deploy contact-based skills on the same Contact Ready components you trained on. Reduce the translation work between model building and production hardware.

04 · IMPROVE

Close the loop

Capture new contact data from deployment, refine the model, and roll out improvements through the same toolchain.

Indépendant du robot

Contact Core ne dépend pas du robot. Les composants Contact Ready de Robotiq fonctionnent avec plusieurs marques de robots — vous choisissez le bras, nous nous occupons de la couche de contact.

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Open source

Accédez à Contact Core sur GitHub.

Les outils open source de Contact Core sont disponibles sur GitHub, où les développeurs peuvent accéder à la documentation, aux exemples, aux versions, aux tickets et aux flux de contribution.

›Package ROS 2 et ressources Isaac Sim
›Exemples de pipelines et scripts d'installation
›Définitions d'interfaces de données et journaux d'exemple
›Suivi des tickets ouvert et directives de contribution

Repository

https://github.com/robotiq

Voir sur GitHub

Documentation, versions et flux de contribution

FONCTIONNALITÉ FUTURE

L'intelligence tactile intégrée arrive dans Contact Core.

Les versions futures devraient ajouter l'intelligence tactile intégrée — l'intelligence propriétaire de Robotiq intégrée au poignet, qui extrait des informations de plus haut niveau sur ce qui se passe pendant le contact.

Le résultat : une manipulation plus efficace et plus précise, ainsi qu'un étiquetage plus exact pour l'entraînement des modèles.

CE QUI EST PRÉVU

Détection de préhension

Détection de glissement

Orientation d'objet

Reconnaissance de texture

Reconnaissance d'objet

Prédiction de stabilité

Réponses locales rapides

Étiquetage automatique

Solutions d'application cobot

Composants cobot

Événements

Documents

Centre d'apprentissage

Outils