VR中的触觉反馈设备：从震动到触摸，再到力之所及

发表于2025-07-25|更新于2025-07-26|数学

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大家好，我是qmwneb946，一个对技术和数学充满热情的博主。今天，我们将一起踏上一段探索VR（虚拟现实）中触觉反馈的奇妙旅程。

我们都曾被VR头显带来的视觉盛宴所震撼，也沉浸在3D音效营造的听觉空间中。然而，如果你曾尝试在VR中抓住一个虚拟物体，或者与一个虚拟角色互动，你可能会立即意识到一个巨大的鸿沟：我们无法“感受”到它们。这种缺失的触感，就像一道无形的墙，阻碍了我们对虚拟世界的完全沉浸。

想象一下，你正在VR中进行一场虚拟手术，却感受不到刀尖划过皮肤的阻力；或者在虚拟博物馆中触摸一件古老的文物，却无法感知它的冰冷与粗糙。没有触觉，我们的虚拟体验将永远停留在一个“观看”和“听到”的层面，而非真正的“存在”与“交互”。

这就是为什么“触觉反馈”在VR领域至关重要。它不仅仅是让手柄震动那么简单，更是一种复杂而精妙的技术，旨在模拟我们在现实世界中通过皮肤、肌肉、关节所感知到的一切：物体的形状、纹理、温度、重量，以及各种各样的碰撞、压力和阻力。

在这篇文章中，我们将深入剖析触觉反馈的原理、技术分类、主流设备，探讨其面临的挑战，并展望它在VR领域广阔的未来。系好安全带，准备好你的感官，我们这就启程！

触觉：VR沉浸感的最后一块拼图

在深入探讨技术细节之前，我们首先要明确什么是触觉反馈，以及它在VR中扮演的角色。

不仅仅是“震动”

当我们谈论触觉反馈时，很多人首先想到的是游戏手柄的震动。这确实是一种触觉反馈，但它仅仅是冰山一角。从生理学角度，触觉是一个涵盖极广的概念，它包括：

皮肤触觉（Cutaneous Tactile Sense）：通过皮肤上的感受器感知物体的压力、振动、纹理、冷热等。这是我们日常生活中最直接、最普遍的触感。
本体感觉（Proprioception）：通过肌肉、肌腱和关节中的感受器，感知身体各部分的相对位置和运动状态，以及物体施加的力。例如，当你举起一个重物时，你不仅能感觉到它的重量，还能感知到手臂肌肉的紧张程度。
力觉（Kinesthetic/Force Feedback）：这是本体感觉的一种具体应用，特指模拟外部力量对人体肢体的影响，如物体的重量、碰撞时的冲击、推拉时的阻力等。

在VR语境下，触觉反馈通常指模拟以上所有或部分感觉的技术。其核心目标是增强用户在虚拟世界中的感知真实性，实现更自然、更直观的交互。

为何VR需要触觉？

VR的沉浸感是其核心卖点。视觉和听觉已经相对成熟，但缺乏触觉，导致了：

“空洞”的交互：当我们尝试触碰、抓住或操作虚拟物体时，缺乏物理反馈会产生一种“穿模”的空虚感，极大地破坏了沉浸式体验。
降低操作精确性：在没有触觉反馈的情况下，进行精细操作（如拿起小物件、绘制复杂图形）变得非常困难，因为用户无法通过触感获得所需的空间和力学信息。
弱化情感连接：触觉在人际交往中扮演重要角色。握手、拥抱等动作如果没有触感，虚拟社交的真实性大打折扣。
安全隐患：在一些工业或医疗VR训练中，缺乏对虚拟环境中危险（如高温、尖锐物体、高压）的触觉感知，可能无法有效模拟真实世界的风险。

因此，触觉反馈不仅仅是VR的锦上添花，更是其迈向真正“沉浸式”和“交互式”体验的基石。

触觉反馈的核心技术原理

要实现复杂的触觉反馈，我们需要了解各种技术背后的物理与工程原理。这些技术大致可以分为几大类：振动触觉、力觉反馈、温度觉反馈，以及新兴的气动/软体触觉。

振动触觉（Vibrotactile Feedback）

振动触觉是最常见、最容易实现的触觉反馈形式。它通过在皮肤表面产生机械振动来模拟多种感觉，如物体的纹理、远程的碰撞、脉冲通知等。

机械振动：LRA与ERM

目前最广泛使用的机械振动执行器是：

偏心旋转质量（Eccentric Rotating Mass, ERM）马达：这是一个微型直流电机，其转轴上连接一个偏心的重物。当电机旋转时，偏心重物会产生离心力，导致整个马达模块振动。ERM马达结构简单、成本低廉，但缺点是启动和停止响应速度较慢，振动频率和幅度调节不够精确，且振动通常带有嗡嗡声。它能提供的触觉体验相对粗糙。
线性谐振执行器（Linear Resonant Actuator, LRA）：LRA包含一个磁铁和线圈。当交流电流通过线圈时，会产生周期性的磁场，驱动磁铁在线圈内沿直线往复运动，从而产生振动。LRA的响应速度比ERM快得多，可以更精确地控制振动的频率、振幅和波形，能提供更细腻的触觉体验。其能量效率也更高。

LRA的简单工作原理（概念）：

一个简单的LRA可以看作是一个质量-弹簧系统，其谐振频率 $f_0$ 由质量 $m$ 和弹簧常数 $k$ 决定：

$f_0 = \frac{1}{2\pi} \sqrt{\frac{k}{m}}$

通过驱动电流的频率与LRA的谐振频率匹配，可以实现最大的振动幅度。

压电效应：精准微振

压电执行器（Piezoelectric Actuators）是另一种实现振动触觉的方式。它们利用压电材料的特性：当施加电压时，材料会发生微小的形变；反之，当材料形变时，会产生电压。

压电陶瓷片通常被用作微型扬声器或致动器。它们可以产生极高频率的振动，响应速度非常快，且能精确控制振动波形。这使得压电执行器非常适合模拟精细的纹理、脉冲或细微的摩擦感。然而，它们的形变幅度通常很小，所以产生的力相对较弱，且成本较高。

电触觉与超声波：空气中的“触感”

这两种技术无需物理接触就能提供触觉感知，非常具有未来感。

电触觉（Electrotactile Feedback）：通过皮肤上的电极施加微弱、高频的电流脉冲。这种电流通过皮肤表面的神经末梢，模拟出麻刺感、粗糙感、或者滑动感。通过改变电流的频率、波形和幅度，可以模拟不同的纹理和交互。例如，高频电流可能感觉像沙子，而低频电流则可能感觉像气泡。这种技术通常用于手持设备或佩戴在指尖的设备，可以模拟虚拟按钮、纹理表面等。
超声波触觉（Ultrasonic Tactile Feedback）：这是一种非接触式触觉技术，通过阵列的超声波换能器向空中发射高强度聚焦的超声波束。当这些超声波束聚焦到用户皮肤表面时，它们会在皮肤上产生微小的压强变化，这种压强变化能被皮肤的触觉感受器感知为一种微小的振动或压力。通过精确控制超声波的相位和幅度，可以创建出漂浮在空中的虚拟按钮、滑块，甚至是可感知的虚拟物体轮廓，让用户在不接触任何物理设备的情况下“触摸”到虚拟物体。

超声波聚焦原理（概念）：

假设有一个二维的超声波换能器阵列，每个换能器发出波形为 $P_i(t) = A_i \cos(\omega t + \phi_i)$ 的声波。为了在空间点 $(x, y)$ 处形成聚焦，我们需要调整每个换能器 $i$ 的相位 $\phi_i$ 和幅度 $A_i$ ，使得所有波在目标点同相叠加。

如果换能器 $i$ 位于 $(x_i, y_i)$ ，到目标点 $(x, y)$ 的距离是 $d_i = \sqrt{(x-x_i)^2 + (y-y_i)^2}$ 。为了使波在目标点同相到达，每个换能器发出的波在到达目标点时的相位必须一致。这可以通过调整初始相位来实现：

$\phi_i = -\frac{2\pi f}{c} d_i \pmod{2\pi}$

其中 $f$ 是超声波频率， $c$ 是声速。通过这种相位控制，可以在空气中形成可操控的压力场，实现“隔空触物”的奇妙体验。

力觉反馈（Force Feedback）

力觉反馈旨在模拟用户肢体与虚拟物体交互时所受到的力，如物体的重量、碰撞时的阻力、抓取时的反作用力、以及操纵工具时的扭矩。这比简单的振动更能提供真实感和物理交互的沉浸感。

模拟力的作用：从阻力到碰撞

力觉反馈设备通常通过机械结构连接到用户的身体部位（如手、手指、手臂），并配备电机、制动器或液压系统来施加反作用力。例如：

阻力：当你尝试推动一堵虚拟的墙时，设备会阻止你的手继续前进。
重量：当你拿起一个虚拟的重物时，设备会向下施加一个持续的力，模拟重物的下坠感。
碰撞：当你的虚拟手撞到另一个物体时，设备会瞬时施加一个冲击力。
纹理：通过快速改变施加的力，可以模拟出通过粗糙或光滑表面时的摩擦感。

机械结构与电机控制

力觉反馈设备的核心是其机械结构和精密控制系统。

机械结构：通常是多自由度（DOF）的连杆机构，能够模拟不同方向上的力。这些机构需要具备高刚性以传递力，同时也要足够轻巧以保证用户的移动范围和舒适度。常见的设计包括并联机构（如Delta机器人构型）和串联机械臂。
执行器：高扭矩电机（如直流伺服电机、步进电机）或线性致动器被用来产生力。为了实现力控制，通常还需要配备编码器来测量位置和速度，以及力传感器来直接测量用户施加的力或设备产生的反作用力。
控制算法：实现精确力觉反馈的关键在于控制算法。最常见的控制策略是PID（比例-积分-微分）控制器。

PID控制器在力觉反馈中的应用：

假设我们要模拟一个虚拟的力 $F_{target}$ 。设备会实时测量当前用户施加给设备的力 $F_{current}$ 。PID控制器的目标是减小目标力与当前力之间的误差 $e(t) = F_{target} - F_{current}$ 。

PID控制器的输出 $u(t)$ （即电机驱动力）由三部分组成：

$u(t) = K_p e(t) + K_i \int e(t) dt + K_d \frac{de(t)}{dt}$

其中：

$K_p e(t)$ 是比例项：根据当前误差的大小按比例调整输出。误差越大，调整幅度越大。
$K_i \int e(t) dt$ 是积分项：消除长期存在的稳态误差。即使误差很小，只要持续存在，积分项就会累积，直到误差归零。
$K_d \frac{de(t)}{dt}$ 是微分项：预测误差的变化趋势，用于抑制震荡并提高响应速度。如果误差变化很快，微分项会提前做出反应。

通过调节 $K_p, K_i, K_d$ 三个参数，可以优化力觉反馈的响应速度、精度和稳定性。

伪代码示例：力反馈控制循环

// 假设这是在一个实时模拟循环中
float targetForce = calculateVirtualForce(); // 根据虚拟环境和用户交互计算目标力
float currentForce = readForceSensor();     // 读取力传感器当前测量的力

// 计算误差
float error = targetForce - currentForce;

// PID控制器计算
proportionalTerm = Kp * error;
integralTerm += Ki * error * deltaTime; // deltaTime 是两次循环之间的时间间隔
derivativeTerm = Kd * (error - lastError) / deltaTime;

// 控制器输出（施加给电机的电压或电流）
outputCommand = proportionalTerm + integralTerm + derivativeTerm;

// 将输出命令发送给电机驱动器
motorDriver.setForce(outputCommand);

// 更新上一次误差
lastError = error;

// 确保积分项在合理范围内，防止积分饱和
if (integralTerm > integralMax) integralTerm = integralMax;
if (integralTerm < integralMin) integralTerm = integralMin;

力觉反馈是实现深度沉浸感的关键，但其设备通常复杂、笨重且成本高昂。

温度觉反馈（Thermal Feedback）

温度觉反馈旨在模拟虚拟物体的冷热感。这对于增强真实感和提供重要环境信息至关重要，例如触摸火焰、冰块、热咖啡或冰冷的金属。

热电效应的妙用：冷暖自如

最常用的温度反馈技术是基于帕尔帖效应（Peltier Effect）的热电模块（Thermoelectric Cooler, TEC），也称为帕尔帖模块。

工作原理：帕尔帖模块由两种不同的半导体材料P型和N型构成，它们通过铜片连接。当直流电流流过这些结点时，一侧会吸热，另一侧会放热。通过改变电流的方向，可以使模块的两面互相切换冷热。
应用：将帕尔帖模块集成到手指、手掌或身体其他部位的设备中，可以快速改变设备与皮肤接触的温度，从而模拟冷热感。
挑战：帕尔帖模块虽然可以快速改变温度，但通常需要较大的功耗，且散热是其主要挑战，因为热量必须被有效地带走才能维持低温或高温。

气动与软体触觉（Pneumatic & Soft Robotics Haptics）

这是一类相对较新且具有潜力的触觉反馈技术，特别是在穿戴设备和仿生学领域。

压力与形变的魔法

气动系统：通过控制微型气泵和阀门，向设备中的气囊或腔体充气或放气，从而产生压力、膨胀或收缩。例如，在手套指尖处的气囊可以在用户“抓住”虚拟物体时膨胀，模拟物体对指尖的挤压感。这种方式可以提供较强的力感和形变感，且设备可以做得相对轻便和柔软。
微流体系统：与气动类似，但使用液体来驱动微型结构产生触觉反馈。
软体机器人技术：利用柔软、可变形的材料和结构来产生触觉反馈。例如，通过改变软体致动器中的气压或液压，使其膨胀或弯曲，从而模拟形状、纹理或压力。这类技术通常更适合制作穿戴舒适、不限制手部自然运动的设备。

优点：可以实现较大的形变和压力范围，设备可能更舒适，更适合长时间佩戴。
挑战：需要微型气泵/阀门，这增加了系统的复杂性和体积；响应速度可能不如机械执行器快。

市场前沿：主流VR触觉设备盘点

在了解了各种触觉反馈技术后，让我们来看看当前市场上和实验室中，这些技术是如何被应用于VR设备的。

从手柄到手套：精细操控的演进

振动增强型控制器：基础体验

几乎所有主流VR头显都配备了带有触觉反馈的控制器，这通常是最基础的振动触觉。

Meta Quest / Oculus Touch Controllers：内置LRA或ERM马达，提供多种振动模式。它们可以模拟开枪的后坐力、物体碰撞的冲击、甚至是一些简单的纹理感（如拉弓时的弦绷紧感）。尽管相对简单，但它们是目前最普及的触觉反馈形式。
Valve Index Knuckles Controllers：被认为是手柄触觉反馈的标杆之一。除了高质量的LRA，它还支持手指追踪和压力感应，这意味着你可以通过手指弯曲程度来抓取物体，并感受到更细微的振动反馈，甚至通过压感来模拟更真实的抓握力。

这类控制器在提供基本交互反馈方面做得很好，但它们无法模拟复杂的力觉或精细的纹理。

触觉反馈手套：双手沉浸的起点

为了提供更真实的双手交互，触觉反馈手套应运而生。它们通常结合了振动、压力和力觉反馈。

HaptX Gloves：被认为是目前市场上最先进的触觉反馈手套之一。它结合了：
- 气动微流体技术：手套内部有数以百计的微型气囊，当用户触摸虚拟物体时，这些气囊会膨胀，对用户的皮肤产生压力，从而模拟出物体的形状、纹理和接触点。
- 力觉反馈：通过一个外部机械臂结构或内部电机系统，对每个手指施加反作用力，模拟物体对抓握的阻力或碰撞。
- 高精度运动追踪：确保虚拟手和真实手同步。
  HaptX Gloves能提供非常真实的触感，但其体积较大，需要连接外部设备，且价格非常昂贵。
SenseGlove Nova / DK1：相对更轻便、更紧凑的触觉反馈手套。它们主要提供：
- 力觉反馈：通过手指上方的线缆和电机系统，模拟抓取虚拟物体时的阻力或重量。
- 振动触觉：通过LRA马达提供纹理和碰撞反馈。
  SenseGlove 在兼顾便携性和力反馈方面做得很好，常用于VR培训和工业应用。
Dexmo Exoskeleton Glove：这是一款机械外骨骼手套，专注于提供力觉反馈。它通过机械连杆和电机，阻止或限制手指的运动，从而模拟物体对指尖的力。它能提供强大的抓握力反馈，但设计通常比软体手套笨重。

全身触觉与外骨骼：拓展沉浸的边界

不仅仅是手，全身的触觉反馈也在蓬勃发展，旨在让用户感受到身体其他部位的交互。

bHaptics TactSuit：这系列产品包括背心（TactSuit X40, X16）、手臂套（TactSuit Arm）、脸部垫（TactSuit Face）等。它们内部集成了几十甚至上百个LRA或ERM马达，可以根据游戏或应用中的事件（如中弹、被风吹、雨滴）在身体相应部位产生振动。它提供的是纯粹的振动反馈，但通过密集的马达阵列，可以模拟出方向感和局部感觉。
Owo Haptic Shirt：这是一款独特的触觉反馈上衣，它不依赖于传统的振动马达，而是通过**电肌肉刺激（EMS）**技术。它通过皮肤电极向特定肌肉发送微电流脉冲，刺激肌肉收缩，从而模拟出多种感觉，如被推、被刺、被击打，甚至是被虫子爬过或风吹过。这种技术可以提供比振动更强烈、更丰富的身体感知，但用户需要一定时间适应电流刺激的感觉。
Teslasuit：这是一款全身连体服，被认为是最高端的触觉反馈套装之一。它集成了：
- 电触觉：全身分布有多个电极，可以模拟各种触感。
- 温度觉反馈：内置帕尔帖模块，模拟冷热。
- 运动捕捉：高精度的惯性测量单元（IMU）提供全身动作捕捉。
  Teslasuit旨在提供极致的沉浸感，常用于军事训练、紧急服务模拟和高端娱乐。
Teslasuit Haptic Arm：这是一款结合了力反馈和触觉反馈的机械臂装置，旨在模拟VR中用户手臂所受到的力。它能够限制手臂运动，提供阻力，模拟操纵重物或工具的感觉。

非接触式触觉：空气中的魔法

非接触式触觉技术以其独特的交互方式，提供了无需穿戴设备的自由体验。

Ultraleap（原Ultrahaptics）：这家公司专注于利用超声波触觉技术。他们的设备通常由一个或多个超声波换能器阵列组成，放置在用户上方或前方。结合精确的手部追踪技术（如他们自己的Leap Motion手部追踪器），Ultraleap系统可以在空中生成可感知的虚拟按钮、滑块、纹理甚至物体轮廓。用户无需佩戴任何设备，只需将手伸入超声波区域，就能“触摸”到虚拟界面。这项技术在公共信息亭、汽车中控、非接触式医疗交互等领域有巨大潜力。

触觉反馈的“痛点”与未来

尽管触觉反馈技术取得了显著进展，但它仍然面临诸多挑战，阻碍了其在VR领域的普及和高性能表现。

高保真度与带宽难题

复杂纹理的模拟：如何准确模拟从沙粒、木头到丝绸等各种复杂纹理的细微触感，仍然是一个巨大的挑战。目前的技术多数只能提供粗略的纹理感知。
高带宽要求：为了实现逼真的触觉反馈，需要实时传输大量的触觉数据，包括力、振动频率、振幅、温度等。这需要极高的通信带宽和低延迟，特别是在无线VR设备中。例如，力反馈对延迟极为敏感，任何毫秒级的延迟都可能导致不真实的体验或不稳定性。

设备设计：小型化、轻量化与舒适性

体积与重量：高性能的力觉反馈设备通常包含电机、复杂的机械结构，导致其体积庞大、重量沉重，限制了用户的自由移动，并可能导致疲劳。
佩戴舒适性：触觉手套和全身套装需要长时间佩戴。如何确保它们既能提供足够的反馈，又透气、舒适、合身，且不限制自然运动，是一个巨大的设计难题。
线缆管理：许多高端触觉设备仍需要通过线缆连接到主机或电源，这极大地限制了用户的活动范围。无线化是未来的趋势，但面临功耗和带宽挑战。

能耗与续航：移动VR的桎梏

电池续航：特别是对于无线力觉反馈手套或全身套装，高强度电机和驱动系统会消耗大量电力。如何在提供强大反馈的同时，保证合理的电池续航时间，是移动VR设备普及的关键。
散热问题：力觉执行器和帕尔帖模块在工作时会产生大量热量，需要有效的散热方案，否则会影响设备性能和用户舒适度。

成本与普及：走向大众的门槛

高昂的研发与制造成本：目前，许多高性能的触觉反馈设备仍处于研发或小批量生产阶段，采用了精密机械、先进材料和复杂控制系统，导致其成本居高不下，远超普通消费者的承受能力。
市场普及率低：高昂的价格使得这些设备主要限于企业、研究机构或专业领域，难以进入大众消费市场，形成规模效应。

内容创作与开发者生态

缺乏统一标准：目前，不同的触觉设备采用不同的SDK和API，缺乏统一的触觉反馈编程标准和内容创作工具，这增加了开发者的负担。
触觉内容稀缺：由于硬件普及率低和开发难度，支持高级触觉反馈的VR内容（游戏、应用）相对较少，形成了“鸡生蛋，蛋生鸡”的困境。

人类感知心理学：如何骗过大脑

感知模型：人类对触觉的感知非常复杂，并非简单的力或振动就能完全模拟。如何利用人类感知的错觉和补偿机制，用有限的物理资源模拟出更丰富的触觉体验，需要深入研究人机交互和感知心理学。
个性化适应：不同的人对触觉的敏感度不同。如何为用户提供个性化的触觉反馈体验，也是一个挑战。

触觉反馈的未来：不止于模拟

尽管面临诸多挑战，触觉反馈的未来依然充满无限可能。随着技术的不断进步，我们可以预见到VR将迎来一个“触手可及”的时代。

多模态融合与感知优化

未来的触觉反馈将不再是单一的震动或力感，而是与视觉、听觉、嗅觉甚至味觉等多模态信息深度融合。例如，当你在VR中拿起一个虚拟的冰淇淋时，你不仅能看到、听到、闻到它，还能感受到它的冰冷和黏腻。

研究者将更深入地探索人类触觉感知的心理物理学模型，利用神经科学的最新发现，设计出更高效、更具欺骗性的触觉算法，以更少的物理资源模拟出更逼真的感知。例如，通过巧妙地结合振动和力反馈，即使是有限的力反馈设备也能模拟出更强的冲击力。

AI赋能：智能生成与预测触觉

人工智能和机器学习将在触觉反馈领域发挥越来越重要的作用：

智能内容生成：AI可以分析VR环境中的物理属性（材质、形状、重量）和交互行为，自动生成适配的触觉反馈波形和力学参数，从而降低内容创作的门槛。
实时优化：通过机器学习，设备可以根据用户的实时反应和偏好，动态调整触觉反馈的强度和模式，提供个性化的沉浸体验。
预测性触觉：AI可能会在用户接触虚拟物体之前，根据其意图和虚拟环境的物理模型，提前生成微小的触觉信号，以减少延迟感知，提高交互的流畅性。

新材料与新工艺：颠覆式创新

材料科学和微纳加工技术的突破将为触觉反馈设备带来革命性的变化：

智能材料：如形状记忆合金、电活性聚合物、磁流变液等，它们可以根据电、磁、热等刺激快速改变形状、硬度或粘度，从而实现更轻薄、更灵活、响应更快的触觉致动器。
柔性电子与软体机器人：结合柔性电路和软体机器人技术，可以制造出如同第二层皮肤般舒适、且能提供复杂力觉和触觉反馈的穿戴设备。这将极大提升设备的舒适性和便携性。
微流控与微机电系统（MEMS）：这些技术能制造出微型泵、阀门和传感器，实现更精密的压力和流体控制，为气动和微流体触觉反馈提供新的可能性。

应用场景拓展：医疗、教育、工业与娱乐

随着触觉反馈技术的成熟和成本的降低，其应用场景将从游戏娱乐拓展到更多专业领域：

医疗与康复：
- 远程手术：外科医生可以通过力觉反馈设备感受远端手术工具与患者组织的交互，提高手术精度和安全性。
- 康复训练：结合触觉反馈的VR训练可以帮助中风患者或受伤者进行精细运动康复，模拟真实的物体操作和环境。
- 心理治疗：例如，模拟动物触感用于动物辅助治疗，或模拟社交互动以缓解社交焦虑。
教育与培训：
- 技能培训：模拟复杂的机械操作、焊接、飞行驾驶、化学实验等，让学习者通过触觉感受操作的力道和后果。
- 虚拟实验室：在虚拟环境中进行危险或昂贵的实验，学生可以“触摸”化学物质，感受物理现象。
工业设计与制造：
- 产品原型设计：设计师可以在VR中“触摸”和“感受”产品的虚拟模型，评估其人体工程学和材料质感，大幅缩短设计周期。
- 远程协作：工程师可以远程协作，共同操作虚拟模型，感受其物理特性。
娱乐与社交：
- 沉浸式游戏：提供更真实的武器后坐力、环境互动、角色触碰等体验，让游戏更具代入感。
- 虚拟社交：在元宇宙中实现真实的握手、拥抱、拍肩等触觉互动，极大地增强虚拟社交的真实性和情感连接。