当具身智能的卡点落在“手”上，这家厂商交了全栈答卷

具身智能热了两年，大模型参数年年翻倍，人形机器人样机层出不穷，VLA端到端架构已经成为行业共识。

但机器人再聪明，最后干活靠的还是“手”， 抓哪个工件、用多大力、放什么位置，机器人所有的思考、规划、判断，最终都要通过手来变成实际动作。

“手”不行，大脑再聪明也落不到产线上。

01

被忽视的“最后一厘米”

具身末端执行器的多重困境

先说最基础的，产线上用得最多的还是气动夹爪和电动夹爪，但这两类产品一直有几个老问题：力控粗糙，夹持力度没法精细调节；寿命短，工业级末端操作通常需要达到千万次级别寿命，才能满足产线2～3年的运行周期，而传统气动夹爪循环寿命大概三五百万次，撑不住产线两三年的运行周期；柔性差，换一种工件就要换一套夹具，多品种小批量的产线频繁停摆换型。这些都是做了十几年的老问题，但一直没有被彻底解决。

当机器人从结构化的汽车产线走向更复杂的非结构化场景例如物流分拣、3C精密装配、柔性换线等，基础夹爪就不够用了。工件形状不一、材质各异，两指、三指的夹爪抓不住异形件、易碎品，行业开始往多自由度的灵巧手方向走。但灵巧手这个新物种，问题反而更多。

从市面上的大多数产品来看，灵巧手至今没有跳出一个困局：灵活性、可靠性、成本，三者无法同时满足。根据现在市场上的灵巧手主流技术路线来看，连杆传动刚性强、负载大，但自重大、操作空间受限；腱绳传动自重轻、关节自由度高，但腱绳易磨损，维护成本高；直驱传动精度高、响应快，但结构笨重、体积偏大，对集成度要求高。三条路线各有优劣，没有一条能同时把三个维度都做好。

如果上面的问题都解决了，那么再往下走，还有一个更底层的问题：机器人不知道自己在摸什么。

我们熟知的大语言模型已经能写代码、读文献，但机器人的手依然分不清一杯水是烫是凉。没有触觉，灵巧手就是盲抓，看得见物体，却不知道它的材质。

工业场景里，工件材质不同，抓取策略完全不同。精密装配中，0.1N的力偏差就可能报废一个工件。而VLA大模型的能力越强，对高质量触觉输入的需求就越迫切——触觉信号要求亚毫秒级响应，如何将高频触觉数据以极低延迟融入大模型，本身就是算法层的核心难题。

但现实是，触觉数据和硬件的积累远远跟不上需求。视觉基础模型的训练数据已经达到十亿级量级，而全球公开的触觉数据集只有几万到十几万条，差了四到五个数量级。硬件层面，电阻式、电容式、压电式等主流方案结构简单、成本低，但抗干扰能力差，对不同角度力的感知有缺陷；传统的光学触觉方案在油污和粉尘面前几乎失效。

工业现场的数据采集非常困难，不同机器人的臂长、自由度、末端结构各异，同一个动作不能直接映射；真实环境中的电磁干扰、焊接弧光、油污粉尘，都会直接影响数据质量。标注更难，工业场景的交互数据需要专业工程师逐帧标注，成本高、效率低。没有数据闭环，机器人每次任务都从零开始，无法从经验中学习。高质量真实世界数据，是当前部署落地的首要瓶颈。

02

从夹爪到数据闭环

钧舵的四层能力拼图

在这样的行业困境下，MIR 睿工业注意到，有一家深耕电动执行器八年的企业——钧舵机器人，在本次工博会中，把从最底层的精密执行到最顶层的工业具身，整条链路都摆了出来。

这家从哈工大走出来的公司，过去八年只做一件事：做最有竞争力的电动执行部件企业。在现场，钧舵机器人创始人兼CEO介党阳为我们展示了企业这些年的优秀成果：目前钧舵月出货量超过12000台电动执行器，服务6000家客户、220家上市公司，30多个产品系列、300款标准品，应用在各行各业的电动集成器已经超过了15万台，站在中国电动执行器行业的头部位置。

但这次工博会，钧舵展示的不只是夹爪，为了解决具身智能背景下末端执行器在工业落地的痛点，还带来了四大产品矩阵。包括灵巧手、类触觉传感器、视触觉模组、具身数据采集平台。用钧舵自己的话说，这不是四个孤立的产品线，而是一套完整的“从精密执行到工业具身”的全栈能力体系，按能力层级逐层拆解，每一层解决一个痛点，最终构成一个“让精密执行拥有思考力”的生产力闭环。

最底层是精密执行，回应基础执行能力不足的问题。

展台上，钧舵的EPG-HP高精度电动平行夹爪，重复定位精度±0.02毫米，采用高精度交叉滚子导轨，使用寿命超过一千万次循环，是传统气动方案的两倍以上，能耗降低60%。电动方案把力控从“靠手感调”变成可编程、可量化、可复现。

灵巧手是精密执行层的重要载体，用来解决柔性工业中的复杂操作和频繁换型问题。据了解，钧舵用三款产品形成三个梯度，覆盖不同场景需求。

• 三指Jack Hand，拥有13个主动自由度，覆盖通用工业到精密操作；
• 16个自由度的Mozart系列为仿生五指灵巧手，单指内置三维力触觉传感器，响应时间小于10毫秒，四指握力25N，整手最大负载15公斤，这样的握力区间使Mozart既能够稳稳握住一个易拉罐而不捏扁它，也能精准地捏起一枚贴片电阻，大大提升操作空间；
• 最值得关注的是此次展出最新发布的Beethoven Hand，能做到22个主动自由度，去除健绳，全电机直驱，多指协同完成复杂操作。同时，Beethoven Hand尺寸与人手一比一，通过全栈自研的高功率密度无刷电机和精密齿轮传动，在小体积内集成22个自由度，打破行业“灵巧、可靠、成本”不可能三角。

再上一层是触觉感知，打破机器人“盲”抓痛点。今年五月，钧舵与美国SynTouch创始人GeraldE.Loeb教授达成独家科学顾问合作，联合开发的类触觉传感器BioTac已于九月在苏州量产。这意味着中国能够生产Shadow Hand同款世界级顶尖水平的触觉传感器。

据了解，BioTac采用仿生学流体介质设计，不靠算法翻译触觉信号，而是让物理结构本身完成力、振动、温度三种模态的感知解耦，天然抗电磁干扰，在汽车制造车间、重工业产线等复杂电磁环境中优势突出。

同时，钧舵布局了另一条技术路线——视触觉传感器JoTac系列。JoTac R1平面型视觉传感器模块化设计，感知模组支持快拆快换，无惧损坏，三维重建精度0.05毫米，提供20万个触觉感知单元；JoTac F1全向型视触觉传感器具备光学式天然抗电磁干扰，触觉信号稳定输出的优势，适配各种末端执行器，满足多样化场景需求。

再往上看是数据平台。为了专门针对数据闭环缺失问题，钧舵推出JoEgo系列数据采集产品，走“无本体”路线，通过穿戴式设备在真实产线上记录完整操作数据，实时采集每一次抓取的力、扭矩、振动、温度数据。头戴式Eagle Hacks重260克，六目RGB相机加双IMU，微秒级硬件时间同步；腕部EagleRest捕捉精细操作；所有数据汇入JoEgo Controller控制器，同步精度小于50微秒。采集的数据进入JoData Engine平台，经过空间感知算法处理、语义标注、多维质检，转化为物理AI模型可用的训练数据。

数据治理平台实现从采集到标注到治理到模型训练的完整闭环，解决了末端执行器“能不能越用越聪明”的难题，为“思考力”提供持续进化的数据引擎。

最顶层是工业具身。据了解，早在2024年，钧舵在上海张江组建近三十人研发团队，选择工业质检作为第一个垂类落地场景，开发梦蝶系统，用三维扫描重建技术替代传统的游标卡尺、影像仪和三坐标测量仪，实现全自动无人化的计量级点云检测。

同时，钧舵与苏州大学联合成立具身智能研究院，基础模型、数据平台、Skill层开发均已完成布局。

以上几层叠在一起，构成一个闭环：精密执行提供硬件基础，灵巧手扩展操作能力，触觉补充交互维度，数据平台驱动进化，工业具身验证生产力。

03

品牌升级背后

两个正在变化的行业认知

除了展台上展出的四大产品矩阵，工博会现场，钧舵还在发布会中正式宣布品牌升级: 让精密执行拥有思考力, 让具身智能落地生产力。这个升级不仅是面向产业需求的务实应答, 更是钧舵行业生态位的跃迁. 钧舵CEO介党阳在发布会上的表述很直接：钧舵不再只是零件供应商，而是要成为 “会思考、能落地的工业具身智能解决方案公司”。

过去八年，钧舵做的是执行部件。这个阶段，客户买的是夹爪、吸盘，是具体的硬件产品。

2026年这个节点，行业发生了两个变化。

一是生产范式在变。工业制造从大规模标准化走向小批量、多品种、个性化定制。AI的发展,为柔性生产提供了新的应对解决方案, 也对末端执行提出了更高的要求, 末端执行需要拥有自身思考力来做实时判断和及时反馈，末端执行不能再只是“手”，而是“手+感知+数据+实时决策”的完整系统。

二是竞争维度在变。具身智能从概念验证走向场景落地，单一产品的竞争让位于整体解决能力的竞争。客户需要的不再是夹爪加传感器加软件的拼凑，而是能跑通数据闭环、能持续迭代的完整方案。

基于这两个判断，钧舵选择主动升级，品牌定位从“部件商”到“具身执行层全栈能力提供商”，让我们看到未来执行层不再是被动执行指令的执行末端，更是AI与物理世界交互的数据入口和具身智能落地工业场景的生产力出口。

结语

具身智能讲了两年，资本涌入、概念迭出，但决定行业能不能从实验室走向工业场景的，不是算法有多先进，而是最末端的手够不够精密、够不够可靠、够不够聪明。

钧舵亮出这套从夹爪到具身的完整布局，是用八年积累的精密执行能力回应行业需求。没有追概念，而是从夹爪做到灵巧手、从触觉做到数据平台、从硬件做到场景落地。

具身智能的最后一厘米，不在算法突破，不在模型规模，而在每一次抓握的精度、每一回触觉反馈的时效、每一条数据闭环的效率。

当AI大脑跑赢了，手准备好了吗？