六维力传感器，也称“六轴力传感器”，是多维力传感器中的一种，实际上就是一种能够同时检测3个力分量和3个力矩分量的力传感器。作为一个仍在发展的研究对象，多维力传感器在机器人，特别是研制高性能多维力传感器和运用多维力传感器中还存在很多问题，也是研究新型多维力传感器的难点问题。相对于单维力传感器，六维力传感器主要作用于空间三个方向的力，除了要解决对所测力分量敏感的单调性和一致性问题外，还要解决因结构加工和工艺误差引起的维间(轴间)干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等，可以说，六维力传感器是单维力传感器的升级版本。六维力传感器的优势首先是可以力觉拖动示教，降低示教工作量，其次可以保证对打磨面的法向打磨，最后可以实现对复杂未知曲面的跟踪打磨。

二维力传感器应用领域：一、交(直）流电动机、伺服电机、步进电机；二、汽车发动机、柴油机、转向器、车身整体刚性扭转以及其他部件加工过程的控制和检测；三、电（手）动执行器，各种阀门自动开闭控制。四、石油开采和提炼过程控制和监测、火(水）力发电设备的监测、矿石筛选控制，风力发电设备的监测。五、各种材料扭矩寿命试验。六、铁路机械设备过程控制等等，具体如下：1、检测发电机、电动机、内燃机等旋转动力设备输出扭矩极功率。2、检测减速机、风机、泵、搅拌机、卷扬机、螺旋桨，钻探机械等设备的负载扭矩极输入功率。3、检测各种机械加工中心，自动机床的工作过程中的扭矩。4、各种旋转动力设备系统所传递的扭矩极效率。5、检测扭矩的同时可以检测转速、轴向力。6、可用于制造粘度计，电动（气动，液力）扭力扳手。

调查显示，各个级别上的经理和高管花一半以上的时间都浪费在了行政事务以及具有控制职能的琐碎工作上。举个例子好了，一个普通的商店经理一天大部分时间是来审批各种申请，比如成员生病了，突然要报一笔费用了，突然要外出办公了。这些并不重要，但是在层级结构中却必不可少的工作每天都耗散着管理人员大部分的精力，他们无法真正将精力用在最具有价值的工作上：即不断地去理顺、优化整个商业流程。除了各种烦不胜烦的审批外，摆在管理人员面前的第二个难题就是摞成小山一样的报告了。每天没完没了的报告，涵盖了不同的营运时间段，给不同的上级去看。然而当人工智能介入到管理领域之后，管理的负担会大大降低，现在有很多 SaaS 产品已经开始逐渐拥有了一些人工智能特点，它们能自动地生成（有些是实时查阅）各种报告，有的甚至会给出相应的分析结论。最近，数据分析公司 Tableau 宣布跟 Narrative Science 合作，后者是一家来自芝加哥的公司，专门负责提供各式各样的自然语言生成工具。

本质上来说，这就是一个系统底层，提供了一个“信任层”，或者换句话说，它打造出来了一个“信任不存在”的环境，“信任不存在”的意思是在这个环境里我们压根就不谈信任不信任这回事，这个环境本身已经保证了它万无一失的安全性。进而在这个环境下，产生了一种“智能协议”（smart contracts）。这种全新的协议是通过数字中介来执行的，不需要其他中介来验证交易本身的可靠性，合规性，安全性。在如今这个“数据驱动化”的世界，无处不在的互联网，以及不断普及的物联网，这一切都为“智能协议”和“区块链”提供了最为理想的环境。“智能协议”可以让你完成各式各样的交易，大到买卖一处房产，小到核算员工绩效，通过区块链再给他们发工资，这一切都是可以做到的。

在所有类型的工作中，对有触觉的机器人需求比较大的就是打磨工作，因为在打磨工作中，粉尘对人体的伤害很大，供应二维力传感器采购并且打磨工作强度大且安全事故频发。ABB德国研究中心首席科学家丁昊博士指出，打磨主要是分为两块，一个是传感器，能够接受到比较可靠的信息，而且这个信息相对来说比较精准，一个是控制，主要是力控，基于模型的控制相对来说会比较可靠。他们通过市场调研发现力传感器在工业级的主要运用领域是装配和打磨，而现在他们研究的力传感器主要是针对打磨工序。供应二维力传感器采购而就目前的市场情况来看，对于打磨精度要求较高的行业主要是3C行业，而且3C行业劳动密集度高，迫切需要实现自动化改造。再加上3C行业的柔性化需求，需要更高智能的打磨机器人才能更好的满足市场需求。