抓取点（Grasping Point）是指机器人或智能体在执行抓取任务时，物体表面最适合被夹持器或末端执行器接触的特定位置或区域。这些点位通常具有稳定的几何特征和力学特性，能够确保抓取的可靠性和操作的安全性。在计算机视觉和机器人学领域，抓取点的识别与定位是一个关键技术问题，它需要综合考虑物体的形状、材质、重量分布以及环境约束等多重因素。理想的抓取点应当满足力学稳定性、操作可达性以及任务适应性等要求。
在实际的具身智能产品开发中，抓取点检测技术直接影响着机器人操作的精度和效率。例如在物流分拣场景中，通过深度学习算法预测快递包裹的最佳抓取点，可以显著提升分拣速度和成功率。当前的研究趋势是将视觉感知与物理仿真相结合，通过强化学习等方法实现抓取点的自适应选择。随着触觉传感器和柔性抓取器的发展，未来抓取点的识别将更加精细化，能够适应更复杂的物体和场景。