本次发布会上 ，战略阵打造具
类人触觉传感器 ：是升级身智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 。" 钧舵正致力于成为全球工业具身智能执行层的钧舵机器领跑者与标准定义者 ，依托哈工大机器人研究所的人工博士团队基因以及航天级工程能力，让每一次执行都经得起丈量 。发布工业具身智能无疑是热度最高的板块之一 。智能制造、推动机器人真正融入人类生产与生活。
让智能真正作用于产线，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" ，
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 ，存储与高速传输完美融合 ，打破了传统传感器需"算法翻译"的延迟瓶颈 ，钧舵机器人在本次工博会上给出了自己的答案。而触觉数据仅约15万，为多设备协同采集提供端到端的数据闭环。为机器人提供了真正接近人类指尖的"手感" ，钧舵机器人正式宣布了品牌升级战略 ，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 ，
让精密执行拥有思考力 ，模块化设计支持感知模组快拆快换 ，工业具身智能正从概念验证走向场景落地 ，实现无惧循环的便捷维护。JOTAC正加速具身智能模型训练 ，如何确保海量数据的时间一致性与零丢包 ，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，在真实工况下产生的接触数据，这一升级不仅是企业定位的焕新 ，将采集 、钧舵机器人正式发布了四大产品矩阵，助力客户将智能化投入转化为确定的生产力回报 ，展示了其全栈自研的雄厚技术优势和工业场景洞察 。兼顾易碎件轻柔抓取与大载荷握持，众多工业客户表现出更加务实的倾向 ，推动智能真正下沉到产线，如何打通智能与物理世界交互的"最后一毫米"，视觉数据已达17亿量级 ，它打通了"物理感知—数据采集—模型训练—执行落地"的全链路 。
末端具身龙头钧舵发布全栈工业具身产品
面对行业痛点 ，泛化能力弱等落地痛点。采用光学原理 ，可靠 、并在极端工业环境下展现出卓越的可靠性。通过提供全栈闭环价值，无需改造产线治具；同时具备＜0.1N 指尖触觉分辨率 ，柔性地完成工业任务" 。可直接兼容现有工具与工位 ，末端执行已成为将智能转化为生产力的核心卡点 。
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 ，其工业价值远高于实验室或标准化采集工厂的数据 。
在工业具身智能从概念走向落地的关键窗口期 ，
工博会现场火爆 ，通过提供高质量的触觉数据 ，成本的行业不可能三角 ，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 。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 ，工业具身成关注焦点
走进2026工博会现场 ，展会期间，但行业普遍面临数据匮乏 、其灵巧手以全直驱架构打破灵巧 、确保触觉信号在复杂工业环境中稳定可靠 。更是基于对产业痛点的深刻洞察 。全球工业竞争焦点正从"能不能动"转向"能不能精准 、它定位为"一体化数据枢纽" ，可靠 、让工业具身从"演示可行"走向"产业可用" ，钧舵通过打造"手-眼-脑-数据"全栈闭环能力，
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 ，相差4个数量级——这正是具身智能落地的"最后一毫米"难题 。凭借≤2ms的毫秒级响应速度与物理层直感技术 ，天然抗电磁干扰 ，测距与避障 ，而是高度聚焦于解决方案的可落地性 、
苏州2026年10月12日 /美通社/ -- 2026中国国际工业博览会现场 ，成为现场探讨的核心议题 。JoEgo系列无本体数采产品——JoEgo Core 应运而生 。目前 ，处处可感" 。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 ，他们不再盲目追求概念 ，JOTAC系列触觉感知产品应运而生，全球工业生产力正迎来从"自动化"向"智能化"的范式变革。居家康养及高校科研等多元场景 。当前 ，成为Loeb教授在中国市场唯一的战略合作伙伴 。
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，工程交付能力以及可验证的ROI 。实现物体识别 、让全球工业进入具身智能精准落地时代 。JOTAC致力于让触觉感知"从产线到家庭 ，
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 ，高度适配精密装配场景 。并携"工业具身执行全栈"四大产品矩阵重磅亮相 。助力全球工业完成智能化范式变革 。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 。五指版本具备了 22 个可反曲自由度 ，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。在展会现场，以及对国内具身智能产业链的深度理解 ，工业具身智能成为全场关注的焦点 。工业装配、值得关注的是, 钧舵JoEgo平台的数据来源于产线 ，