小鹏特斯拉头疼的“灵巧手”难题，被灵巧智能突破

近日，具身智能领域动态频频。国内，小鹏机器人曾因质疑上演“割腿自证”；国外，特斯拉Optimus V2.5与马斯克同台“斗舞”。然而，在这些热闹的机器人大秀背后，小鹏与特斯拉的高管却共同面临一个难题——具身智能关键操作环节中，灵巧手的制造与量产难度极大。

小鹏汽车机器人负责人米良川表示，灵巧手研发是量产前夕的最大挑战；特斯拉CEO马斯克也坦言，灵巧手制造比机器人其他部件更难，且特斯拉 Optimus单只灵巧手成本超6000美元，使用寿命仅六周。

就在行业被这一难题困扰时，国内首家实现高自由度五指灵巧手量产的具身智能企业——灵巧智能，在近日的乌镇世界互联网大会上崭露头角，为“灵巧手”难题带来了破解之道。

灵巧手为何难倒行业？

人类手部构造复杂，由27块骨头、22个关节、数十条肌肉、上百条韧带及大量神经末梢协同工作，既能完成精细化操作，又具备温度、材质感知功能。当前，业内研发灵巧手均以复刻人类手部功能为方向，需用电机、传感器、减速器等精密部件复刻手部骨骼、关节、肌肉等结构，且要集成在人手大小的空间内，难度可想而知。

更关键的是，灵巧手行业存在“不可能三角”难题：要么在实验室实现精准操作，却因高昂成本难以量产，只能停留在展示阶段；要么牺牲性能与精确度，无法满足实际应用需求。即便部分品牌宣称占据全球80%市场份额，但其产品难以适配产业真实场景，未得到有需求的产业用户认可。

灵巧智能如何突破“不可能三角”？

在乌镇世界互联网大会“具身智能灵巧操作生态对接会”上，灵巧智能 CEO 周晨揭晓了突破秘诀。

第一步，获取高质量数据。多数企业依赖视觉数据，让机器人通过“观看”人类手部操作学习。而灵巧智能研发出DexCap外骨骼数据采集系统，在常规视觉遥操基础上，增加手部端震动力觉反馈，为灵巧手开发提供可靠数据来源。这使得机器人学习结合“视觉”与“触觉”等多感官信息，如同学生既听讲又动手实践，学习效率与效果大幅提升。

DexCap不仅数据采集效果出色，设备寿命与可靠性经反复验证，且市场价格不超过10万元。更重要的是，它不仅服务于自家灵巧手，还兼容市面上绝大多数人形机器人产品，助力同行收集数据、推进研发，展现出开放共享的行业态度。

第二步，创新学习训练方法。业内常用端到端学习法，依靠大量真实操作数据让机器人学习，如同在模拟器练习1万小时学开车，耗时久、成本高。灵巧智能则采用“教规则+练习”模式，将DexCap采集的数据提炼为不同类型操作规则，再泛化到不同结构上，研发出DexCanvas人手采集+仿真合成方法。

周晨形象比喻：“这就像学语言，没有母语环境时，先学语法再到实际场景应用，能高效掌握。”该方法实现了采集效率、数据质量、经济性的优化，且DexCanvas涵盖多维度多模态数据，确保机器人操作策略与真实物理定律精准匹配，为灵巧操作筑牢基础。

值得一提的是，灵巧智能坚持DexCanvas开源，让更多从业者使用。此举不仅能加速技术路线收敛，还能通过利他实现行业共同进步，推动自身发展。

多款灵巧手产品亮相，覆盖多场景需求

凭借开放的合作理念与扎实的技术实力，灵巧智能在一年半内推出三款灵巧手产品，并在乌镇世界互联网大会集中展示。

DexHand021 Pro是国内首款高自由度仿生灵巧操作系统，采用人手刚柔耦合传动原理，在紧凑尺寸内实现22个关节自由度。单指负载能力强，耐久性测试超30万次，兼顾灵巧性、柔顺性与负载能力。同时配备400+触觉感应点、20个高精度关节位置传感器、500万像素RGB掌心相机，可实时捕捉操作场景；电机系统能提供实时电流、转速、位置和温度反馈，总感知点超500个；运动控制系统结合腱绳驱动固有柔顺特性与力位混合控制算法，实现亚毫米级操作精度。

已实现量产的DexHand021在展会现场设置了互动环节——通过摄像头捕捉观众动作，机器手可实时模仿，观众比“yeah”“比心”，它都能快速回应，成为现场观众排队互动的“明星产品”。

千元级产品DexHand021 S为教育、服务及工业场景设计的超轻量级三指灵巧手，可实现80%手部功能核心动作，且具备全开源可编程、易上手、多场景即插即用等优势，大幅降低灵巧手应用门槛。

据悉，这些产品均由灵巧智能自有工厂生产，无委外加工环节，保障了产品质量与生产稳定性。

开放合作，深耕具身智能产业链

除在灵巧手领域坚持开源开放，灵巧智能还积极布局具身智能产业链，与上下游合作伙伴开展合作，提供多场景应用服务，并联合开发Venus R系列、MegaMore（大默）、MiniMore（小默）等复合机器人系列产品。

“大默”“小默”的命名颇具深意，既寓意产品将涵盖“更多”功能，也体现出灵巧智能“默默”深耕领域、踏实做事的风格。其中，Venus R系列自主研发，以高性能、低成本打破行业价格与技术壁垒，配备7自由度机械臂，具备多模态感知能力；MegaMore（大默）拥有轮式底盘，可实现自主移动与仿生协作臂运动耦合控制；MiniMore（小默）能精准导航自主移动，支持双臂协同与灵巧操作，适配家庭、酒店、物流、养老等多场景。

对于自身在行业中的定位，周晨明确表示：“我们不会把手伸到用户那一侧去，我们会跟生态合作伙伴做更多结合。”

在此次“具身智能灵巧操作生态对接会”上，灵巧智能的开放合作成果得以充分展现。灵境智源创始人兼CEO孙博、辛顿AI创始人兼CEO李科频、浩海星空创始人兼CEO齐建伟、PNP机器人商务代表刘婉纯、艾尔温生命科技创始人兼董事长韩雨卿等嘉宾发表主题演讲，围绕具身智能行业“脑”“身体”“手”、数据及高价值应用场景，分享技术与应用案例。

参会企业代表笑称，彼此结识与合作的方式，既有“青梅竹马”的长期伙伴，也有“高效相亲”般一拍即合的新合作。期待未来灵巧智能能携手更多合作伙伴，推出更多创新产品，拓展更广阔的应用场景，为具身智能行业发展注入新活力。

原标题：《小鹏特斯拉头疼的“灵巧手”难题，被灵巧智能突破》

栏目主编：何易 文字编辑：周洁瑜

来源：作者：文汇报 芮锡培