AI 模型完成训练后部署在解耦芯片内部，传感器运行阶段不再执行训练，做推理计算。AI 模型的训练过程需要大量算力资源，一般在离线服务器平台开展，利用标定数据集反复迭代，调整模型内部参数。训练结束之后，固定模型权重，烧录至解耦芯片存储单元。传感器投入现场工作时，芯片不再更新模型参数，只调用已有权重对实时采集的传感信号开展推理运算。离线训练、在线推理的分工模式，降低传感器硬件算力需求，减少运行阶段的功耗。该方式适配嵌入式硬件资源限制，方便将 AI 能力植入传感单元，为具身智能设备提供端侧力学感知。具身智能灵巧手内置微型力传感器，感知指尖与物体之间接触力。江苏力传感器标准
解耦芯片内置存储单元，保存 AI 模型参数，传感器上电后直接启动本地推理运算。AI 模型完成离线训练后生成权重参数，这些参数会存入解耦芯片自带的存储区域，不需要每次启动从外部设备加载。当传感器通电，芯片完成硬件初始化，读取存储单元内的模型参数，完成 AI 模型部署。传感器采集多路应变电信号并传入芯片，随即调用 AI 模型配合解耦算法执行推理与信号解算，持续输出六维力学结果。整套流程在传感单元本地运行，不需要依赖上位机下发模型文件，缩短传感器启动后的就绪时长，适配具身智能设备频繁启停的使用场景。高稳定性力传感器固件力传感器在温变环境下零点发生偏移，AI 模型持续做动态补偿。
力传感器弹性体在外力作用产生形变，应变元件输出电信号，作为 AI 模型的输入数据源。外力施加在传感器弹性体上，弹性结构发生微小形变，附着在结构表面的应变元件随之产生形变，引起电阻值改变。配套电路将电阻变化转化为电压形式的多通道模拟电信号，完成力学量到电信号的转换。这些原始电信号经过调理、模数转换之后，作为输入数据送入 AI 模型。模型学习电信号与真实外力、力矩之间的映射关系，再由解耦算法完成后续信号校正与分量拆分。整套信号转换链路，构成力感知系统的数据源头，为具身智能交互感知提供基础输入。
解耦算法跟随传感器标定数据集迭代，配合 AI 模型，弱化弹性体结构带来的维间信号干扰。弹性体的机械结构设计会带来固有耦合特性，当单一轴向受力，其余通道也会产生对应的信号输出，这类干扰会叠加在有效测量信号上。采集多组不同方向载荷下的标定样本，持续扩充数据集，用于迭代 AI 模型与解耦算法。模型学习不同载荷组合下通道之间的关联特征，解耦算法基于模型输出，对原始信号做校正剥离，削减维间串扰带来的影响。经过迭代优化后的算法，适配传感器自身弹性体特性，改善传感输出质量，为具身智能控制提供可用力学数据。六维力传感器安装于机械臂末端，反馈装配、打磨作业中的力学信息。
AI 模型在离线阶段完成多工况样本训练，固化参数后交由解耦芯片运行，实现传感器本地解算工作流。模型训练环节会收集不同载荷、不同温度条件下的传感器原始信号，建立原始传感数据与真实六维力值之间的映射关系。训练结束后提取模型权重参数，烧录到解耦芯片内，传感器运行阶段不需要再进行模型训练，只执行推理运算。当传感器采集到新的信号，芯片调用内置 AI 模型与解耦算法完成实时解算，直接输出分离后的六维力学结果。离线训练、端侧推理的模式，可以降低设备使用阶段的算力需求，缩短实时运算耗时，便于在嵌入式传感硬件上部署，适配具身智能机器人端侧轻量化架构。力传感器的标定过程产生数据集，作为 AI 模型训练的基础素材。新型力传感器厂家推荐
力传感器长期持续受力会产生蠕变，解耦算法持续追踪这类信号偏移。江苏力传感器标准
具身智能设备在腿部落地时，六维力传感器采集支撑力矩，用于步态调节与姿态维持。足式具身智能机器人行走过程中，足部与地面接触瞬间，会同时承受垂向支撑力、侧向摩擦力以及翻转力矩。地面存在起伏、软硬差异，每一步的接触力学状态都会发生改变。六维力传感器布置在足部位置，持续采集落地过程的六轴力学数据，传输给机器人步态控制器。控制器依据力与力矩的变化，调整腿部关节角度、迈步幅度，维持机身稳定。依靠足部力觉反馈，足式机器人可以适应不同地面条件，完成行走、驻足、缓慢转向等动作，提升在实体环境移动的适配能力。江苏力传感器标准
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