知乎上有一個問題：機器人的末端執(zhí)行器，是需要通用靈巧手還是專用快換末端？

　　一個高贊的回復是：最終大概率是手，前提是靈巧手真的足夠靈巧。

　　通用機器人的末端執(zhí)行器需要實現(xiàn)的功能主要有兩個：一是Grasping（抓取），即通過接觸物體表面并施加力，使其保持穩(wěn)定狀態(tài)的動作；二是Manipulation（操作），即對已抓取的物體進行有目的的運動或狀態(tài)改變。

　　前者是末端執(zhí)行器最基本的功能之一，后者則要求末端執(zhí)行器不僅要有足夠的力量和精度來控制物體的運動，還需要有智能的控制系統(tǒng)來規(guī)劃和執(zhí)行這些復雜的動作。

　　通過對人手日常工作場景的動作切片分析可以發(fā)現(xiàn)，大部分的人類手部操作都是Manipulation動態(tài)動作，而不僅僅是Grasping靜態(tài)動作。

　　人類對“機器換人”的執(zhí)念已有數(shù)十年，這場革命始終卡在一個看似簡單的命題上——如何讓機械的“手”像人類一樣靈活。來自浙江新昌的一群工程師，正以“重構”的鋒芒和“敢為”的勇氣，為理想與現(xiàn)實之間的技術難題找到最優(yōu)解。

　　5月30日的【重構 · 敢為】2025靈巧智能新品發(fā)布會上，這家以靈巧操作為核心科技能力的公司，聚焦機器人靈巧手和靈巧操作兩大技術領域，推出三大革命性產(chǎn)品——高靈巧度靈巧手DexHand021 Pro、千元級三指靈巧手DexHand021 S，以及千赫級響應的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)DexCap。

　　發(fā)布會現(xiàn)場圍滿一眾靈巧手從業(yè)者和發(fā)燒友，眾人矚目的并非一次新品發(fā)布，而是一種重新定義人機交互邊界的顛覆性技術出現(xiàn)。

　　從1962年世界上最早的靈巧手Belgrade誕生，到如今高自由度、多模態(tài)感知的靈巧手在多個領域的廣泛應用。六十多年的發(fā)展過程中，靈巧手的進化始終以復刻人手的靈活為終極目標，自由度的堆疊成為首選，例如英國老牌靈巧手企業(yè)Shadow Robot靈巧手擁有24個自由度。

　　高自由度=靈巧度？

　　靈巧智能CEO周晨指出，長期以來，機器人末端執(zhí)行器領域存在“高自由度即等于高靈巧性”的認知誤區(qū)。

　　自由度是指靈巧手能夠獨立運動的軸數(shù)。一根具有多個關節(jié)的手指，每個關節(jié)的旋轉或彎曲都可以算作一個自由度。高自由度意味著手部可以有多種運動方式，從理論上來說，自由度越高，手部運動可能性越多。而靈巧度更多是一種綜合性的概念，而不僅僅取決于自由度的數(shù)量。

　　關于前面的問題，靈巧智能給出了自己的回答——首次提出“靈巧度指數(shù)（Dexterity）量化體系”。

　　周晨介紹，該體系通過物理靈巧度指數(shù)Index of Dexterity（IOD：自由度構型、運動空間和力等），感知指數(shù)Index of Sensitivity（IOS：觸覺等）與智能指數(shù)Index of Intelligence（IOI：抓握與掌內操作泛化能力等）三大指數(shù)，重新定義靈巧手的性能評估標準。

　　在推進硬件技術突破期間，靈巧智能的研發(fā)團隊意識到單純追求“高自由度”并無意義，存在設計冗余、可靠性降低與能耗失衡的局限。而“靈巧度指數(shù)量化體系”這種多學科交叉的研發(fā)范式，不僅使產(chǎn)品更貼合實際應用場景的功能需求，更為“模型定義硬件”的理念提供了準確的生物學參數(shù)與工程約束條件，形成從模型到硬件驗證的閉環(huán)優(yōu)化鏈路。

　　靈巧手的發(fā)展需要在自由度、驅動方式、感知能力等維度之間找到平衡，以實現(xiàn)真正的靈巧度。這不僅是一個技術挑戰(zhàn)，也是未來靈巧手能否走出實驗室、走向廣泛應用的關鍵所在。

　　DexHand021 Pro：重塑靈巧手性能標桿

　　作為全球首款通過量化指標定義“靈巧度”的尖端產(chǎn)品，DexHand021 Pro自問世便以“自由度≠靈巧度”的研發(fā)理念突破行業(yè)認知。通過22自由度仿生架構、雙繩驅正反向驅動系統(tǒng)、腕手協(xié)同控制技術以及全域感知四大核心創(chuàng)新，實現(xiàn)人類級精細操作與工業(yè)級穩(wěn)定抓取的統(tǒng)一。

　　據(jù)介紹，該靈巧手是去年5月發(fā)布的DexHand 021的升級版，歷經(jīng)8個月6次工程迭代后，DexHand 021于去年10月成功實現(xiàn)量產(chǎn)。

　　此次亮相的DexHand021 Pro采用仿生結構設計，具備22個自由度，其中包括16個主動手指自由度、4個被動自適應關節(jié)，以及2個主動腕關節(jié)，可精準地模擬人類手指的精細操作和強力抓握動作。無論是高速精密的捏取動作，還是需要爆發(fā)性抓握力的任務，DexHand021 Pro都能輕松應對。

　　同時，其被動自適應關節(jié)的仿生指節(jié)設計，不僅保持了抓取力量，還能自適應物體形狀，有效避免過載損傷，為復雜操作提供了可靠保障。

　　在驅動方式上，此次采用的雙繩驅正反向驅動技術是DexHand021 Pro的核心創(chuàng)新之一。基于人體生物力學特性和機器人運動學優(yōu)化設計，精確映射人手自然操作的空間范圍，并通過數(shù)學建模與動態(tài)調節(jié)機制實現(xiàn)性能突破。

　　這種設計實際上是一種繩驅的并聯(lián)結構，但這種結構的天然優(yōu)勢在于，可以進行跨關節(jié)的動力傳輸。

　　靈巧智能CTO朱豪華表示，單根手指如需實現(xiàn)三個主動自由度，必然需要跨關節(jié)的驅動，如果采用連桿、直驅的方式，就需要把電機或執(zhí)行器內置到指關節(jié)中。這會對靈巧手的運動性能和力學性能等方面將造成極大的限制。

　　據(jù)了解，雙繩主動控制突破了傳統(tǒng)單繩驅的局限性，實現(xiàn)了多維運動與抗干擾能力，即使在作業(yè)中遭到突發(fā)碰撞的外力干擾，DexHand021 Pro也能保持穩(wěn)定操作。此外，雙繩張力實時反饋與高分辨率觸覺傳感器聯(lián)動，實現(xiàn)了0.1N級的力控，能夠精準地進行微力操作。

　　實現(xiàn)這種技術并不容易。朱豪華指出，實現(xiàn)雙繩驅正反向驅動技術面臨著兩大難點——

　　一方面，是結構原理的復雜性。該技術的應用需要綜合運用結構學原理，將腱繩在狹窄的手部空間內進行科學排布，確保各手指關節(jié)靈活運動，而排列方式直接影響驅動性能。

　　另一方面則是工程實現(xiàn)的復雜性。靈巧手內部空間狹小，在布置多條繩索的同時留有運動空間，這難度本身就很大。而且，從產(chǎn)品角度來講，還需要考慮到產(chǎn)品的穩(wěn)定性、可靠性以及使用壽命等，則更具挑戰(zhàn)性。與此同時還要為多個傳感器預留位置，保證其正常工作，這使得工程實現(xiàn)更為復雜。

　　此次腕手一體結構的引入，進一步提升了DexHand021 Pro的操作空間和靈巧度指數(shù)。2個主動腕關節(jié)的設計，通過直線推桿驅動手腕前后左右擺動，復現(xiàn)人類“翻腕倒水”“側向插拔”等動作，擴大了30%以上的工作空間。而波浪形連續(xù)運動和動態(tài)調姿系統(tǒng)則實現(xiàn)了抓取、旋轉、放置的連貫操作，可適應非結構化環(huán)境。

　　除了上述幾大創(chuàng)新點，DexHand021 Pro還采用了全域感知設計，通過大幅面接觸、指尖高點陣、寬量程、高靈敏、多模感知的傳感器設計方案，實現(xiàn)手掌的全域感知，提升靈巧手的感知指數(shù)，可穩(wěn)定抓取柔軟易損物體。

　　在靈巧智能提出的“靈巧度指數(shù)量化體系”中，“智能指數(shù)”作為三大指數(shù)之一，核心正是操作模型。

　　當前，靈巧手的操作模型正從“機械執(zhí)行”向“具身智能”躍遷。主流的VLA（視覺-語言-動作模型，Vision-Language-Action）中，Action模塊以抓握為核心，對掌內操作等精細動作的支持仍處于探索階段。這既是工程妥協(xié)的結果，也反映了跨模態(tài)操作模型的深層挑戰(zhàn)。

　　一方面，現(xiàn)有VLA框架（如RT-X、VoxPoser）通常將動作輸出簡化為抓取位姿生成（如抓取點坐標+夾持器開合指令），通過視覺-語言對齊確定“抓哪里”，但缺乏“如何調整”的控制策略。另一方面，開源數(shù)據(jù)集中90%以上的標注動作為抓取-放置，掌內操作的演示數(shù)據(jù)不足1%，導致模型難以學習復雜操作策略。

　　據(jù)靈巧智能預告，后續(xù)將重磅發(fā)布融合Rule-Based和Learning-Based的模型技術的靈巧操作模型，在物理約束的框架內釋放數(shù)據(jù)驅動潛力。

　　DexHand021 S：千元級高功能三指靈巧手

　　針對教育、服務及工農(nóng)業(yè)場景的需求，靈巧智能此次推出的千元級三指靈巧手DexHand021S，以剛柔耦合傳動專利技術為核心，通過特殊編織柔性繩索實現(xiàn)仿生自適應抓握，抓握力可達22N，同時支持8自由度靈活操控，能夠穩(wěn)定抓取常見物品并靈活操控簡單工具。

　　在輕量化設計方面，DexHand021 S產(chǎn)品自重僅0.62kg，基于多模態(tài)感知系統(tǒng)和本體感知自適應控制技術，該靈巧手可在服務、工業(yè)和農(nóng)業(yè)等場景中穩(wěn)定運行。相比二指夾爪，三指靈巧手在操作功能和感知功能上進行了多維度升級，不僅降低了現(xiàn)有產(chǎn)品改造成本，還大幅度提升了工作效率。

　　同時，全開源生態(tài)也為DexHand021 S帶來了極大的開發(fā)便利性。據(jù)了解，DexHand021 S提供全開源SDK，支持Python/C++等語言調用，并兼容CAN-FD/RS485等多種協(xié)議。其開源代碼庫包含抓取算法示例、仿真模型及教學案例。基于此，用戶可快速實現(xiàn)抓取策略驗證、手勢控制、力反饋交互等開發(fā)。

　　靈巧智能方面表示，從教育領域收到的用戶反饋來看，其開源API能將算法驗證周期縮短50%以上。此外，基于20萬次使用壽命，易維護設計等特點，DexHand021 S具備工業(yè)產(chǎn)線、物流分揀以及農(nóng)業(yè)采摘等多場景即插即用的特性。

　　DexCap數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：定義人體運動數(shù)據(jù)采集標準

　　此次發(fā)布的第三款產(chǎn)品DexCap數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過高精度異構外骨骼架構、全鏈路實時運動捕捉、多模態(tài)人機交互增強以及模塊化擴展與跨平臺兼容等特點，重新定義了人體運動數(shù)據(jù)采集的精度與效率邊界。

　　在實時運動捕捉方面，基于單臂9自由度關節(jié)信息反饋，DexCap可實時計算末端位姿，精度達毫米級。在雙手精細動作解析上，DexCap通過單手21自由度關節(jié)信息反饋，可精準捕捉捏取、抓握、旋擰等復雜手勢，為工業(yè)裝配、生化實驗操作等場景提供高保真數(shù)據(jù)支持。另外，腰部動態(tài)監(jiān)測集成5自由度傳感器，可同步采集腰部位姿與運動軌跡，構建完整的全身動作數(shù)據(jù)鏈。

　　多模態(tài)人機交互增強方面， DexCap系統(tǒng)具備千赫級響應性能，結合低延遲通信，實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)同步，確保虛擬操控與真實動作的1:1映射。每根手指內置五級震動反饋模塊，可模擬工具抓握、物體碰撞等觸感，顯著提升VR交互沉浸感與遠程操控精準度。

　　此外，長效續(xù)航與場景普適性也是DexCap系統(tǒng)的一大優(yōu)勢。其單次充電續(xù)航超8小時，支持全天候數(shù)據(jù)采集訓練、工業(yè)巡檢等長時任務。從VR交互的毫米級動作映射，到高危環(huán)境的機械臂遠程操控，更是為多個領域提供了高精度、低延遲、強擴展性的數(shù)據(jù)采集與交互解決方案。

　　開源開放生態(tài)：推動人機協(xié)同邁向新維度

　　在人工智能與機器人技術快速發(fā)展的當下，開源開放生態(tài)正成為推動技術突破和產(chǎn)業(yè)落地的核心力量。在機器人領域，實現(xiàn)類人級別的靈巧操作（如抓取、裝配、精密操作等）需要融合視覺與觸覺多模態(tài)感知。

　　其中，觸覺是突破機器人操作“最后一步”精細化的關鍵——它能幫助機器人感知物體紋理、滑動狀態(tài)、壓力分布等信息，從而動態(tài)調整操作策略。然而，觸覺算法的開發(fā)高度依賴真實物理環(huán)境數(shù)據(jù)采集與仿真訓練，成本高昂且效率有限。

　　此次發(fā)布會上，靈巧智能宣布與北京他山科技有限公司合作，共同發(fā)布基于MuJoCo仿真環(huán)境的觸覺傳感器數(shù)據(jù)模型及DexHand021靈巧手的觸覺協(xié)同訓練框架。此次開源的文件包含觸覺傳感器插件、仿真案例及接口文件等，研究者可直接在MuJoCo中調用觸覺接口，加速算法迭代。

　　這一舉措填補了開源社區(qū)在觸覺仿真領域的空白，降低了研究門檻。不僅為機器人靈巧操作研究提供了新工具，更標志著人機協(xié)同技術邁入觸覺反饋與精細化控制結合的新維度。

　　從“軸承之鄉(xiāng)”新昌出發(fā)，靈巧智能的“敢為”從來不是盲目冒險。這不僅是技術的突圍，更是一場關于中國智造如何重新定義規(guī)則的宣言，正如這場發(fā)布會主題所揭示的：

　　唯有“重構”技術邊疆，才能“敢為”產(chǎn)業(yè)未來。

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