智立傳感針對微型六維力傳感器，優化 AI 模型體量，適配小尺寸解耦芯片算力上限。微型傳感組件安裝空間緊湊，配套解耦芯片的算力、存儲資源存在約束，大型 AI 模型難以直接部署。研發過程對網絡結構進行裁剪，精簡模型參數，在保留信號處理能力的前提下縮小模型體量。輕量化后的 AI 模型可以順利燒錄進小尺寸解耦芯片，配合解耦算法完成實時信號解算。微型六維力傳感器多用于小型機械爪、微型關節這類具身智能部件，優化后的模型能夠適配這類硬件，在有限算力條件下完成多維力信號解析，拓展微型機器人的力交互能力。具身智能系統需要力覺反饋，六維力傳感器輸出三維力與三維力矩信息，支撐機器人柔順交互控制。江蘇使用力傳感器

AI 模型訓練階段包含不同濕度、振動工況樣本，提升解耦算法在現場環境的適應能力。實驗室標定環境條件平穩，而現場使用環境存在濕度變化、持續振動等各類干擾，實驗室采集的樣本難以覆蓋全部現場情況。訓練數據集內加入不同濕度、振動條件下采集的傳感樣本，讓 AI 模型學習這類環境因素帶來的信號變化特征。模型訓練完成后，配合解耦算法在現場運行時，可以識別這類環境干擾，完成對應的信號校正。擴充樣本覆蓋的工況類型，縮小實驗室標定與現場使用之間的差異，讓六維力傳感器在多變現場環境下為具身智能提供可用數據。江蘇使用力傳感器使用方法解耦芯片與六維力傳感器一體化集成，縮減整套感知組件體積。

力傳感器原始信號存在通道串擾，AI 模型配合解耦算法，還原各維度真實受力數值。傳感器彈性體承受復合載荷時，各個應變通道輸出信號相互疊加，單一維度受力會在其余通道產生額外信號，形成串擾現象。原始采集到的電信號無法直接等同于真實受力狀態，需要后續運算做分離處理。AI 模型依托標定數據集學習通道之間的關聯規律，識別串擾帶來的干擾分量。解耦算法基于模型輸出的特征信息，對多通道原始信號做拆分運算，剝離交叉干擾，輸出各維度對應的受力與力矩數值。經過處理后的力學數據，可以送入機器人控制回路，為具身智能的接觸式作業提供可靠感知輸入。

智立傳感借助多組標定樣本訓練 AI 模型，適配六維力傳感器在不同載荷區間的信號特征。傳感器在輕載荷與重載條件下，彈性體形變特性存在差異，信號變化規律呈現非線性特征。標定階段在不同載荷區間采集大量樣本，記錄原始通道信號和對應的標準力學值，構建數據集。數據集送入訓練平臺，對 AI 模型開展迭代訓練，讓模型學習不同載荷下傳感信號的變化規律。訓練完成的模型配合解耦算法，在傳感器運行階段，針對不同載荷區間選用對應的映射邏輯，弱化載荷變化帶來的信號偏移，讓傳感器在區間內維持穩定的數據輸出，服務具身智能各類接觸任務。力傳感器輸出原始電信號，交由解耦芯片完成預處理與維度解算。

力傳感器彈性體在外力作用產生形變，應變元件輸出電信號，作為 AI 模型的輸入數據源。外力施加在傳感器彈性體上，彈性結構發生微小形變，附著在結構表面的應變元件隨之產生形變，引起電阻值改變。配套電路將電阻變化轉化為電壓形式的多通道模擬電信號，完成力學量到電信號的轉換。這些原始電信號經過調理、模數轉換之后，作為輸入數據送入 AI 模型。模型學習電信號與真實外力、力矩之間的映射關系，再由解耦算法完成后續信號校正與分量拆分。整套信號轉換鏈路，構成力感知系統的數據源頭，為具身智能交互感知提供基礎輸入。力傳感器在溫變環境下零點發生偏移，AI 模型持續做動態補償。江蘇使用力傳感器使用方法

具身智能機器人借助六維力傳感器感知接觸狀態，調整末端執行器姿態。江蘇使用力傳感器

具身智能機器人擰動緊固件時，六維力傳感器同步監測軸向壓力與扭轉力矩。旋擰作業中，機器人末端會同時承受沿著螺桿方向的壓力與繞軸向的扭轉力矩，兩種力學狀態同步發生。六維力傳感器布置在執行末端，持續采集這兩類力學信息，傳輸至機器人控制器。控制器依據力矩數值判斷旋擰進程，結合軸向力變化識別緊固件貼合狀態。當力矩達到對應區間，可停止旋擰動作，避免過度轉動帶來螺紋損傷。依靠力覺信息，機器人可以完成螺絲、螺母等緊固件裝配操作，讓具身智能設備在旋擰類作業中感知力學變化，適配各類緊固裝配場景。江蘇使用力傳感器

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無錫智立傳感科技有限公司成立于2025年6月，是國內專注于研發六維力傳感器的**企業，基于國產芯片和AI端側推理方案。公司致力于打破海外企業在**級傳感器市場的壟斷，力求成為國產力覺傳感領域的行業成員，為智能制造提供動力。
我們的六維力傳感器采用深度學習模型，通過海量數據訓練建立非線性映射，擺脫了人工標定的依賴。定制化的RPU芯片專為解耦運算設計，實現微秒級響應，能夠在本地閉環處理全流程數據。這款傳感器是國內一款搭載AI端側芯片及*垂直模型的智能六維力傳感器，能夠準確捕捉細微的力學變化。
我們的傳感器具有一次訓練、多次復用的優勢，模型可快速應用于同類型傳感器，大幅提升標定效率，降低設備與人力成本，實現降本增效。傳感器的穩定輸出為批量生產提供了標準化、**的標定結果，廣泛應用于工業制造、醫療康復、人形機器人和服務型機器人等領域。
未來，我們將以AI力矩傳感器為方向，在國內扎根、海外拓展，提升人形機器人的適配率，推動人形機器人主要部件供應鏈的升級。