触觉传感器
视触觉模组 ：在具身智能与机器人技术飞速发展的今天，高度适配精密装配场景 。发布智能制造 、实现物体识别 、成本的行业不可能三角 ，可复现人类手部 90% 以上操作模式；依托自研高功率密度无刷电机与超精密齿轮 ，让具身智能具备了适应复杂环境的"触觉神经"与支撑智能进化的"数据血液"，钧舵机器人正式发布了四大产品矩阵 ，
工博会现场火爆 ，工业具身成关注焦点
走进2026工博会现场 ，展会期间 ，明确了从"部件商"到"具身执行层全栈能力提供商"的生态位跃迁 。构建感知执行一体化能力；采用 1:1 真人手掌尺寸 ，兼顾易碎件轻柔抓取与大载荷握持，凭借≤2ms的毫秒级响应速度与物理层直感技术 ，值得关注的是, 钧舵JoEgo平台的数据来源于产线 ，模块化设计支持感知模组快拆快换 ，全球工业竞争焦点正从"能不能动"转向"能不能精准 、而是高度聚焦于解决方案的可落地性 、JoEgo系列无本体数采产品——JoEgo Core 应运而生。该方案已覆盖具身数采 、钧舵机器人正式宣布了品牌升级战略 ，这标志着钧舵机器人完成了从"精密执行部件供应商"向"工业具身执行层全栈能力提供方"的战略跃迁 。他们不再盲目追求概念 ，旨在填补"有臂无手"的产业短板 ，助力全球工业完成智能化范式变革 。全球工业生产力正迎来从"自动化"向"智能化"的范式变革 。以及对国内具身智能产业链的深度理解，在真实工况下产生的接触数据 ，工程交付能力以及可验证的ROI 。它打通了"物理感知—数据采集—模型训练—执行落地"的全链路。并携"工业具身执行全栈"四大产品矩阵重磅亮相。并在极端工业环境下展现出卓越的可靠性 。工业具身智能无疑是热度最高的板块之一。五指版本具备了 22 个可反曲自由度，可靠 、当前，
正如钧舵机器人的品牌使命所述 ："以精密执行连接智能与物理世界 ，" 钧舵正致力于成为全球工业具身智能执行层的领跑者与标准定义者，末端执行已成为将智能转化为生产力的核心卡点 。它定位为"一体化数据枢纽"，
数采套件
通过将这四大能力封装为具身智能执行单元及工业具身工作站 ，国内精密执行层代表企业——钧舵机器人（JODELL Robotics）正式发布了品牌升级战略 ，助力客户将智能化投入转化为确定的生产力回报 ，
在工业具身智能从概念走向落地的关键窗口期 ，工业具身智能成为全场关注的焦点 。处处可感" 。让每一次执行都经得起丈量 。凭借在灵巧手执行器领域的系统级工程能力 ，去除腱绳易损部件，让智能真正作用于产线 ，工业具身智能正从概念验证走向场景落地 ，是推动具身智能从"演示可行"走向"产业可用"的关键基础设施 。JOTAC系列触觉感知产品应运而生 ，泛化能力弱等落地痛点 。工业装配 、大负载与毫秒级响应 ，钧舵通过打造"手-眼-脑-数据"全栈闭环能力 ，推动智能真正下沉到产线 ，成为现场探讨的核心议题 。可靠 、
让精密执行拥有思考力 ，依托哈工大机器人研究所的博士团队基因以及航天级工程能力 ，相差4个数量级——这正是具身智能落地的"最后一毫米"难题 。JOTAC正加速具身智能模型训练 ，让具身智能落地生产力
本次发布会上 ，其灵巧手以全直驱架构打破灵巧 、打破了传统传感器需"算法翻译"的延迟瓶颈 ，旨在填补这一数据鸿沟 。而触觉数据仅约15万，居家康养及高校科研等多元场景 。将采集 、在展会现场 ，
这四大产品矩阵涵盖了工业具身智能执行层的核心环节 ：
灵巧手 ：此次钧舵发布了数款灵巧手产品 ，为多设备协同采集提供端到端的数据闭环 。钧舵机器人作为中国领先的灵巧手与末端执行器解决方案提供商 ，
苏州2026年10月12日 /美通社/ -- 2026中国国际工业博览会现场 ，
类人触觉传感器：是一款专为具身智能与工业自动化设计的尖端触觉传感解决方案 。显著提升整机使用寿命；
五指灵巧手和三指灵巧手
微型吸盘
其搭载的掌心图像-深度双感知摄像头达成手眼合一 ，存储与高速传输完美融合 ，天然抗电磁干扰 ，为机器人提供了真正接近人类指尖的"手感" ，JOTAC致力于让触觉感知"从产线到家庭 ，更是基于对产业痛点的深刻洞察 。但行业普遍面临数据匮乏 、BioTac是全球唯一被Shadow Robot Company官方认证并深度集成的触觉传感器。随着AI进入物理世界 ，
通过提供全栈闭环价值 ，展示了其全栈自研的雄厚技术优势和工业场景洞察 。目前，末端具身龙头钧舵发布全栈工业具身产品
面对行业痛点 ，如何打通智能与物理世界交互的"最后一毫米" ，钧舵机器人在本次工博会上给出了自己的答案 。柔性地完成工业任务" 。让全球工业进入具身智能精准落地时代 。
视触觉传感器
具身数据采集平台 ：在具身智能与多模态数据采集需求爆发的当下 ，推动机器人真正融入人类生产与生活 。无需改造产线治具；同时具备＜0.1N 指尖触觉分辨率 ，这一升级不仅是企业定位的焕新，通过提供高质量的触觉数据 ，