抓取力（Grasping Force）是指机器人末端执行器（如机械手或夹具）在抓取物体时施加的作用力，这种力需要同时满足稳定抓取和避免损伤物体的双重需求。在具身智能领域，抓取力的精确控制直接决定了机器人操作任务的成败，既需要克服物体重力、惯性等物理因素，又要适应不同材质、形状物体的特性。理想状态下，抓取力应当略大于最小必要值，以确保物体在运动过程中不发生滑移，同时避免因施力过大导致物体变形或损坏。
在AI产品开发实践中，抓取力的智能化调控已成为关键突破点。通过融合触觉传感器反馈和深度学习算法，现代机器人能实时调整抓取策略，例如对易碎物品采用柔顺控制，对重型物品启用多点力分布模式。值得关注的是，基于强化学习的抓取力优化方法正在工业分拣、家庭服务机器人等领域产生实际效益，如亚马逊仓库的Kiva机器人已能自主调节抓取力度以适应不同包装箱。这类技术的成熟度，往往直接决定着具身智能产品在复杂场景中的实用性和可靠性。