當特斯拉仍在為靈巧手的工程化與可靠性問題所困，當小鵬汽車公開表示靈巧手因高成本與技術難度短期內難以普及時，整個行業都面臨一個共同難題：為何靈巧手數量眾多，卻依然難以投入實際應用？

許多產品不得不在性能、壽命與成本之間做出艱難取舍：要么為性能犧牲成本，成為實驗室中的“奢侈品”；要么為成本妥協性能，淪為“精致的玩具”。

今天，我們將分享靈巧智能如何打造真正“有用的手”。

一、產業之問：為何靈巧手“遍地開花”，頭部企業仍稱“不實用”？

一些靈巧手品牌宣傳聲勢浩大，甚至號稱占據全球80%市場份額，但真正的產業用戶為何遲遲不愿買單？答案簡單而殘酷：因為它們所宣傳、演示甚至售賣的，往往并非產業真正需要且敢于使用的產品。

以下三個問題，或許是它們不愿透露的真相：

1）靈巧手究竟是要替代“人手”，還是“工具”？

靈巧手的目標并非二選一，而是在“替代人手”與“替代工具”之間找到平衡，其終極愿景是“替代人手”。

替代“人手”方向追求復制人類手部全部功能，實現在任何人類工作環境中無縫替代，核心設計理念是極致的通用性與擬人化，典型代表為特斯拉Optimus GEN3的22自由度靈巧手。

替代“工具”方向則主張“為何非要是手？解決問題的是一系列專用工具”，其核心是在特定任務中追求高效、可靠與低成本，典型代表為特斯拉Optimus GEN1的6自由度靈巧手。

2）哪些場景真正需要靈巧手？

以汽車制造業為例，沖壓、焊接、噴涂等前序車間自動化率可達90%甚至100%，但總裝車間仍依賴大量人工。這并非技術不足，而是由總裝工序特性、成本效益及人機優勢對比共同決定。

總裝涉及成千上萬零件的組裝，許多步驟需根據實際情況微調、對位、卡扣，遠非簡單的“抓取-放置”，涵蓋非標準化操作、精細操作及綜合感知決策等復雜需求。

類似這樣的場景正是靈巧手的核心應用點——狹窄空間的精細感知與微動操作，需要手、感知與大腦的協同作業。

3）為何靈巧手必須與場景深度結合？

靈巧手的“靈巧”并非固有屬性，而是在特定環境與任務中通過物理交互涌現的能力。脫離具體場景，靈巧手便失去存在的價值與意義。

首先，硬件設計由場景需求驅動。工業裝配可能僅需“三指手”完成抓取、插入等重復任務，而彈鋼琴演奏則需要“五指”協同。

其次，控制算法的有效性高度依賴場景知識。靈巧手控制極為復雜，其智能體現在算法上，而算法的效能完全取決于對場景的理解。未與場景結合的靈巧手僅能執行預設軌跡，無法適應微小變化；而與場景深度結合的靈巧手，通過視覺、力覺、觸覺等傳感器實時獲取信息，調整抓取力、姿態與手勢，實現魯棒且柔順的操作。

最后，學習與訓練數據源于場景。現代靈巧手控制日益依賴機器學習（尤其是強化學習與模仿學習），而模型性能嚴重依賴于訓練數據的質量與廣度。

二、靈巧智能的解決方案：突破“不可能三角”，以操作的“力”為核心，打造“有用的手”

繩驅（腱繩傳動）被公認為實現類人靈巧手的理想路徑，國內靈巧手企業眾多，空心杯電機與腱繩供應鏈成熟，為何繩驅靈巧手廠商不足5家？答案簡單而殘酷：繩驅手的設計難度、量產工藝與可靠性挑戰勸退了大多數玩家。

靈巧智能選擇以機械與控制的復雜性，換取本體結構的輕量化與擬人化，并在此技術路徑上提出以下實踐：

1）硬件靈巧手：以“力”為核心，解決“用手難”問題

靈巧智能繩驅靈巧手產品線涵蓋3款產品，分別面向不同客戶與場景：

通用版五指DexHand 021：首款量產繩驅五指靈巧手，面向科研、教育、數據采集、具身智能及生化等行業。通過130套模具實現741個零件的標準化生產，確保產品公差一致性；配備主動散熱系統，支持長時間使用；通過腱繩涂層與繩頭端子設計，解決腱繩蠕變與干摩擦問題。是目前唯一投入高頻數據采集應用的高自由度繩驅靈巧手。

入門版三指DexHand 021S：視觸雙模、雙拇指構型的三指靈巧手，適用于教育、具身智能、工業及農業等場景。無需復雜模型驅動，通過雙拇指構型（彎曲+旋轉）實現約70%人手功能，結合掌心視覺與指尖觸覺，擴展多場景操作任務，為入門用戶提供具身智能最優選。

專業版腕手一體五指DexHand 021pro：具備雙繩雙向傳動、全掌感知與端側算力的腕手一體五指靈巧手。通過“外力”觸覺感知與“內力”傳動控制，不僅具備端側抓取規劃的智能化能力，更實現抓取控制的力控能力。

2）高質量數據：以“力”為核心，破解“數據稀疏性”難題

機器人具備三大智能：運動智能、交互智能與操作智能。交互智能核心在于利用大語言模型實現人機情感交互；運動智能核心是“非接觸”，使機器人掌握平衡與協調；而操作智能核心在于“接觸”，不僅關乎手部狀態與被操作物體，更與手-物接觸關系，尤其是“接觸力”信息密切相關。

基于此，靈巧智能開發兩款產品：

DexCap數據采集外骨骼：通過人類“遙操作”示教機器人，在靈巧手與物體接觸時，結合觸覺傳感器與指尖振動力反饋，實現沉浸式操作與數據采集。

桌面手部動捕與觸覺手套：旨在捕獲人類操作數據，包括主視角操作視頻、上肢（含手指）運動軌跡、被操作物體物理特性及手-物接觸力等多維度信息。今年9月底，靈巧智能重磅開源DexCanvas數據集。

3）操作模型：以小參數量模型，逐步解決“手的操作”難題

手是人類極為精妙的器官，既是感知外界的窗口，也是執行動作與實現交互的關鍵載體。從出生到十歲左右，人類通過持續的手部互動，構建“手—感知—大腦”協調的發育閉環。將此映射至靈巧手發展，可見其運動能力已高度逼近人手，但“腦力”——即認知與決策能力——仍處于類似人類三歲階段，目前僅能實現有限抓握功能。

古人云“隔行如隔山”，又道“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，皆揭示“行業操作數據”與“知行合一”的深刻價值。與參數動輒超過300億的大規模視覺語言模型不同，靈巧智能更聚焦于“Action”本身：

一方面，通過多維數據采集與高保真物理仿真增強，構建參數量為30億級的靈巧操作基礎模型；另一方面，與場景需求方深度協同，共建真實環境中的數據采集工廠，在垂直場景中系統獲取操作數據，訓練高度適配的專用操作模型。

靈巧手正站在從“演示可行”到“應用可用”的關鍵十字路口。破解困局之道，并非追求參數上的極致擬人，而在于回歸“有用”這一本質：通過硬件、數據與模型的深度融合，在真實的產業場景中，將無形的智能轉化為精準可控的“操作力”。道雖遠，篤行可至；事雖巨，堅為必成。我們堅信，當靈巧手能像人手一樣，在紛繁復雜的世界中可靠地完成一個又一個具體任務時，它所觸及的，將不僅是冰冷的機器與零件，更是通用智能機器人與我們共同未來的大門。