十几万元的灵巧手寿命最多几个月，业界如何打破不耐用“魔咒”？

一只售价十几万元的高自由度灵巧手，实际寿命可能只有几周到几个月。

当人形机器人加速走向产业应用，“手”作为末端执行器正面临一个棘手的矛盾：要好用却难耐用。

如何让机器人拥有一双能干活的“手”，正成为具身智能连接物理世界“最后一厘米”的关键。

灵巧手市场空间庞大

“先有手，再有数据，才能训练出模型。”谈及灵巧手的发展规律，近日，中科慧思具身智能（湖南）有限公司（以下简称中科慧思）董事长张正涛在接受《每日经济新闻》记者采访时表示。

灵巧手的产业卡位已得到市场验证。今年以来，灵巧手赛道持续“升温”，灵心巧手、临界点等企业接连跑出融资“加速度”。

“该赛道融资热度和估值增长的速度一定程度上比机器人本体公司还热、还快。”张正涛坦言。中科慧思背后同样有巨头身影，“果链”龙头蓝思科技（SZ300433）为主要股东之一。

不过，有手无“脑”仍然是横亘在灵巧手规模化应用前的大山。“我们认为具身智能的‘ChatGPT时刻’不会突然来临，”中科慧思CEO（首席执行官）杨平说，“而是率先针对一两个生产环节，开展小批量、多品种的柔性作业。”他判断，这一进程将在未来半年至一两年内发生，伴随数据飞轮效应显现，有望在三五年内实现大规模推广。

7月，通用人形机器人企业中科慧灵携手蓝思科技与湖南华夏投资集团共同成立中科慧思，三者分别提供技术、制造和产业资源支撑。一家人形机器人本体厂商设立独立的灵巧手企业并非孤例，1月，智元机器人同样拆分其灵巧手业务，成立名为临界点的新公司。

张正涛同时担任中科慧灵董事长、中国科学院自动化研究所研究员和中国科学院工业视觉智能装备技术工程实验室主任。“随着整机产品和场景实践不断推进，我们发现灵巧手不只是整机上的一个末端零部件，而且是需要独立建设的专业方向。”张正涛说。

当众多人形机器人企业如雨后春笋大量涌现，行业竞争的重点正逐步转向灵巧手等核心零部件的专业化深耕。张正涛指出，灵巧手庞大的市场空间逐渐被业界认知，高自由度灵巧手产生的操作数据，对机器人大脑和基础模型训练的价值也愈加凸显。

据高工产业研究院（GGII）报告，2025年中国灵巧手市场销量约1.92万只，同比增长236.84%；预计2026年销量将达到7.02万只，同比增长265.63%；到2030年，随着人形机器人应用场景拓展、灵巧手技术进步和产品成本下降，中国灵巧手市场销量有望突破43万只，2026年至2030年复合年增长率约为57.79%。

与此同时，据GGII不完全统计，2023年至2026年5月，国内灵巧手行业共发生约57笔融资，涉及金额约128亿元。

灵活性和耐用性存在矛盾

然而，在赛道火热的繁荣之下，灵巧手的痛点同样尖锐。

某种程度上，灵巧手的灵活性和耐用性存在矛盾。张正涛向《每日经济新闻》记者指出，在单只手的狭小空间内实现20至30个自由度，对系统集成度提出了极高要求，需包括传感器、电机、腱绳等，轻量化、大负载、高精度等条件相互牵制。

目前，灵巧手的技术路线尚未收敛，业内主要有三种技术路线，分别为连杆驱动、腱绳驱动和电机直驱。张正涛认为，三条技术路线各有长短板，能把成本、稳定性、自由度同时做对的路线，才能配得上大规模的数据和真实的作业。

其中，腱绳驱动的灵巧手因仿生性强、自由度高，被视为实现类人操作的理想路径，但腱绳易发生卸力，维护困难。据张正涛介绍，目前高自由度触觉灵巧手的市场价大概在十几万元到几十万元，而在工业连续作业的条件下，其实际寿命只有几周或两三个月。

近日，在中科慧思具身智能产业落地湖南湘江新区暨技术成果发布会，公司首次提出“3分钟换腱绳”方案。针对其预发布的F系列绳驱仿生灵巧手，张正涛向《每日经济新闻》记者表示，腱绳的更换成本低到几乎忽略不计，3分钟可以让灵巧手在几乎无成本损耗的情况下快速恢复使用。

灵巧手走出实验室只是第一步，自由度、负载、重量等参数并不会自然转化为灵巧手的作业技能。机器人能够稳定拿起一把螺丝刀，只说明它具备了抓取能力；真正完成旋拧，还需要控制工具姿态、位置、运动轨迹和作用力。

张正涛向《每日经济新闻》记者表示，当前业内尚缺乏能够驱动二三十个自由度灵巧手完成作业的成熟方案。关于灵巧手本体与模型的关系，他认为二者并非简单的孰轻孰重，模型的结构与数据均依赖于灵巧手的具体构型设计，必须先有本体，才能采集与之同源的操作数据，同源数据训练出的模型再用于控制该本体。

不过，张正涛强调，当前灵巧手的训练数据与机器人及大模型相比存在多个数量级的差距。例如，Llama 3拥有约36万亿Token（词元）的文本语料，机器人的开源整机操作数据也有约100万条轨迹，而开源的灵巧手精细操作真实数据仅几万条。

据介绍，中科慧思将在湘江新区打造全国最大的灵巧手技能训练场和数采中心。谈及行业预期，“灵巧手通过多系本体与数据采集的双飞轮布局，可以实现限定性通用，但不能完全通用，例如在工厂里训练后未必能拿去炒菜。”杨平说。

杨平表示，具身智能的“ChatGPT时刻”不会突然到来，可能会在某个角落里开始干活，随着真机数据与真人数据的持续积累，在三五年内有望实现大规模推广。“这只是时间问题。”杨平说。