机器人灵巧手怎么用

谈公谈公，什么是灵巧手啊？灵巧手的大多数使用场景是什么？灵巧手顾名思义就是他可以代替机器人去抓取一些物体，去能够做一些更灵活的精巧的操作。灵巧手的大部分使用场景第一个是在科研领 域，他主要是可以在实验室里面去做一些精细的一些实验室的操作。第二个还可以在工业的场景里面去实现一些工业化的一些自动化的抓取。 那灵巧手真的能像人一样去感知吗？灵巧手的感知其实是需要很多东西的一个加持，比方说像在灵巧手上面，我们就可以安装一个类似这样的一个触觉传感器， 那通过触觉的感知就会代替眼睛去能够触摸感知到一些纹理啊、形变啊这样的特征，就可以帮助机器人更好的识别他抓到是什么样的物体， 它现在在操控的是什么样的一个东西，它是一个视觉加视觉的一个集合。另外一个就是普通的这种触觉传感器，它其实更多的是压电的这种方式，那压电呢？它的分辨率或者说它的一个识别的精度 就不如视觉，因为视觉其实通过拍摄的画面是光学的一些感知信息，把它转化为了一些接触的行变啊，受力啊这些信息，它的精度和分辨率会更高一些。另外一个就是因为它是装在了机械手或者是灵巧手的一个末端， 所以当我们在抓取东西的时候，有的时候我们是看不到我们抓的东西是什么样的，他的受力情况是什么样的。这个时候如果靠机器人的单纯的视觉的话，其实是不足够的，所以我们可以通过我们机器手上面的这种触觉的传感器 去识别到他的一些接触的信息，就像一个盲人，他也是可以通过触摸东西去感知世界的，可以这样理解。

这下螺丝都没得打了，五十年前的灵巧手还是这样的，现在灵巧手拧螺丝都快成无银手了，咱们人类还搁这左手画圆，右手画方？灵巧手已经能一只手同时拧三颗螺丝了，对力度的分心掌控，让三根指头各用各的劲，该重的重，该轻的轻，不光能干粗活，穿针引线这种得眯着眼怼半斤的细活，他也很轻 松。滑溜溜的小豆子他能紧紧捏住，不掉落，一抓就碎的水豆腐，他也能轻轻捏起来， 甚至可以一人下一百首，像是小淑女那种妩媚师，我上学时要是有这玩意，我一只手抄写课文，一百只手同时帮我写，那写作业速度不得快到飞起 啊！但过去高端灵巧手市场的蛋糕，其实长期是英国 shadow hand， 德国雄客企业粉的，不光一台动辄上百万，想要你还要等一年半载，根本不怎么量产，你爱要不要。但现在，我们的工程师直接把桌子掀了，性能不输，价格却只有海外进口的几分。 如今灵巧手赛道已经变成天坑了，国内的几家灵巧手公司还能掰掰手腕，在海外那真是难逢对手。截止二零二六，灵星巧手已占据全球高自由度灵巧手市场超百分之八十的份额，还能月产千台。看到这，肯定有人慌了，机械手是不是要抢我们饭碗？别担心， 其实何小鹏早就说过，你知道这个手多贵吗？一个手我们可以请一个工人几年？虽然苏阳放话三年内把灵巧手价格打到五百元以下，但就算真的做到了， 也不是为了让机械手抢你饭碗，是让机械手给我们焊管子、搬箱子、包饺子、叠被子，就比如让语数机器人去检查电力设备，让他去干那些脏活累活、危险活、零巧手取代的不是我们，是我们不想过的生活。

这哪里是机械手，简直是机械手成精了！你看这翻花绳，一勾一翻，五根手指各干各的，比人手翻的还六。再看这剪纸，一剪到位，分毫不差，指尖还能定住陀螺粉的一动不动。 这是强脑科技最新发布的 rio 三零巧手，二十一个主动自由度，人手是二十七个，差距只剩六个，但活动范围已经超越了人手。 tap 就 要测试，远超满分。什么意思呢？就是人手能弯到的角度，他都能弯到。更狠的是触觉， 全掌触觉精度零点零一牛，指尖能感知一百三十微米的形变。一百三十微米什么概念？一根头发丝的粗细他都能摸出来， 全直曲，可反曲设计，碰到东西不硬碰硬，像人手一样会让，所以才能翻花绳。用剪刀，三十三种抓握手势，七十牛握力，每秒开合三次，控制频率五百赫兹。一只机械手，又灵活又有劲，还有手感，你觉得他离真正取代人手还有多远？

全网谁会一下子拆四只灵巧手啊？拆一二三四，灵巧手又不用打架，有必要做抗冲击实验吗？做，按照国家通行设备的安全标准做电磁干扰做温升高，低温湿热做防水。呃，这个就没必要了，科技还没发展成你想象的样子。 这是一个质量为五百克的钢球，按照国家通信设备安全标准里的外壳冲击试验方式来做测试，工程师将它置于高于灵巧手一点三米处的位置后松手，铁球自由落体，三次分别砸在灵巧手的掌心中、指指根处、 大拇指根部。有没有朋友算一下这嘣的一下的力度有多大？接着铁球再从菱角手垂直正上方一米处自由落体砸向菱角手， 再继续将菱角手最低处至于距离地面一米高的位置，松手垂直落地摔在瓷砖地面上。 经过这三轮的砸撞摔，再给灵巧手上电，看看他们的运动状态，看，之前有一件对你我都很重要的事要干，谢谢。看一下外观和运动情况。星动技员，中指远端外壳损坏了，大拇指外壳损坏，手指功能正常。灵巧智能 外壳完好，手指功能正常。帕西尼，大拇指外壳有裂缝，手指功能正常。锐研智能，食指和小拇指连接杆螺丝脱落， 其余手指功能正常。很惊喜的是，这些灵巧手上电后呢，都还能运动，一只手有七百多个零件，这样的强度测试下，四款手还是很能打的。灵巧智能摔完一点事都没有，有点东西一会拆开看看咋回事。热研智能的受伤程度是最高的，后面拆开了也找找原因。 强度测试是在拆解四款手之前做的最后一个实验，在这之前呢，还做了电磁干扰发射测试。同事们带着四款灵巧手来到了上海计量测试技术研究院，像通讯设备、军用设备、汽车零部件的测试都是在这样的机构测试是否符合国家标准或者国际标准的。 我们选择的测试场地呢，是十米法，半波岸势就是被测设备与接收天线距离十米，算是顶级的电磁兼容测试环境了。看这个半坡岸势的墙壁铺满了锡箔材料，这样就能模拟开阔场地的环境。铃铛手呢，就放在场地的中间，测试的过程中人是要在场外等候的。 测试的标准是无线电骚扰度，测量设备和测量方法规范判定标准是服务机器人电磁兼容标准、发射要求和限值。 所有零小手的运行模式呢，都是五指开合，三秒一个周期，分别测试了水平方向和垂直方向两种电磁波的接收。通过一下午的测试，得出了以下八张图， x 轴是扫描的电磁波频率范围， y 轴是电磁波的辐射强度，测试在三十兆赫到一千兆赫频段范围下的数值是否超标，采用辐射骚扰 b 级限值标准。红色实线呢是合规的及格线，蓝色是实时数值，红叉是区域的平均值，红叉出现在合规线以上，就是这个频段没有达标，以下就是达标。 零小智能的电磁波干扰是完全达标的，星动力源和帕西尼水平方向电磁波干扰接近达标，垂直方向不达标。瑞研智能双向呢，都没有达标，看来还有很多需要优化的部分，这个实验不单是看结果，还可以帮助工程师针对不达标的部分进行软硬件的优化。 在做高低温和湿热测试前呢，先看看四款手在常温二十五度的环境下，连续运行二十四小时的温度变化。我们用热电偶方式的温度传感器来测试，分别在每只手的食指远端、食指近端、掌心 和手背贴上贴片开始测试。先看上电三十分钟后四只手的温度变化，再看连续二十四小时运动的四款手的平均温度变化，最终心动机缘温度控制在四十五度以内， 灵巧智能，温控在三十二度以内，帕西尼是三十七度以内，瑞岩智能是三十六度以内。星动纪元的温升最高。为什么呢？一会把手拆开就知道了。最后一个实验，高低温湿热测试，由于四款手呢不是特种设备，所以我们做的是高温四十度，湿度八十的测试，时间二十四小时 就做了低温零度的测试，也是二十四小时。星动技员在高温运行两小时后呢，上位机断联了。六小时后，无名指远端和大拇指近端不动了，低温运行一小时后，掉电一次，上电后功能正常， 灵巧智能，高温、湿热和低温环境下都运行正常。帕西尼高温运行两小时后呢，手指控制逻辑出现了错误， 手的动作在弯曲不到位的时候会快速归零。运行到二十三小时的时候呢，食指远端过温保护了低温运行到十小时后，食指远端罢工。哎，发现了吗？他们是分区块坏的，对手里面的设计更感兴趣了。热研智能，高温运行十四小时后，上位机闪退一次， 无名指近端连杆螺丝脱落，大拇指远端连杆螺丝脱落，低温正常运行。马上要拆了，看看推测的对不对。全部拆开后呢，能大概看出工程师对于零敲手的整体设计思路。 星动纪元呢，有角度传感器，力传感器、热量传感器，菱角智能，有角度传感器、压力传感器和接近角帕西尼，有角度传感器，压力传感器，一个八百万像素的相机。瑞研智能呢，没有传感器，通西这些手的结构设计上也有很多的亮点， 灵巧智能，整体结构属于轻量化设计，能看得出把一些金属零件换成了塑料材质，手掌上设计了硅胶皮肤，塑料加硅胶呢，都是他抗冲击实验零损伤的关键原因之一。 更重要的原因呢是它是柔性传统方式所以弹性欠驱动的箭绳结构下，手指被砸和落地时可以自主弯曲卸力，就是把这个手掌比另外三家都大了一些，偷袭不太和谐，要不就真的很完美了。热研智能呢，是唯一的全铝合金框架，内部是钢性结构， 摔的时候呢，也没有塑料的缓冲泄力，所以受伤最严重。亮点是散热，硅脂可以直接导热到铝合金框架上来散热，能节约出一些空间。平均零部件七百多个的零翘手，那内部的空间的价值堪比 cbd 呀。一些不起眼的细节处理呢，也能影响零翘手的耐久度，比如很容易忽略的九 像。瑞岩智能的连接杆，螺丝容易脱落，应该是螺丝没打螺纹胶，而帕西尼手指组建固定螺丝打了胶，每个空心杯连接器插好后呢，也都打了胶。所以帕西尼虽然是四款手中重量最重的， 但经过暴力测试后，只有外壳有个裂缝，指关节消钉脱出，但螺丝没有松动，功能呢，也全部正常，这都是胶的功劳。散热设计对耐久度也有影响。 四款手中只有心动纪元是自然散热，呃，就是没有风扇，也没有导热硅脂，这也是前面做二十四小时温升测试时，为什么心动纪元平均温度最高的原因。 灵巧智能和帕西尼都设计了主动散热风扇，热源智能呢，是导热硅脂散热，这三款手的温升都在安全范围内。这么看来，灵巧智能的手掌大一些，帕西尼的手指粗一些是有原因的，是为了容纳更多的传感器、散热设备，性能更强的零件， 实现更多的功能。心动纪元和瑞妍智能更小巧呢，是牺牲了一些功能，换来了小型化的设计，这是在告诉我们，不能既要又要。 最后看看四款手的易维护程度，首当其冲的是模块化设计的多与少，就是能独立拆下，单独维修或更换再组装回去，不影响整手运行的设计。心动纪元、灵巧智能、瑞妍智能三款手的模块化程度呢，都很高， 拆掉模块后可复原，所以很方便维修。其中瑞岩智能接插件数量多，容易插错线，拆之前记得拍照记录。新动机源内部呢，没有接插件，全是焊接连接，修的时候就比较考验手艺了，其实厂家生产时呢，也很费工时的， 估计是因为内部空间不足做的取舍吧。单指模块化呢，程度较高，除了大拇指和食指，后三个指头可以相互替换。帕西尼电机模块化，单指模块化程度较高，方便安装，但电机和齿轮都打了胶，没法拆出来修。 或传感器磁铁在电机输出轴端拆出来后呢，直接就碎裂了。连接器呢，也打了胶，不好拆，所以不好维修，也就不建议大家自己拆，还是付费售后啊更稳妥。 来给大家做一下总结，星动机源结构简单，模块化高。抗冲击能力四颗星，散热能力两颗星，不适合长时间在高温湿热环境下工作，低温可以 电磁干扰水平方向达标。现在焊接维修较麻烦，拆装后呢，有概率复燃失败。适合轻度使用，不需要频繁维护的用户。零小智能，整体表现最均衡，模块化程度很高。抗冲击能力五颗星，散热能力五颗星， 适合长时间在高低温湿热环境下工作，电磁干扰水平垂直都达标。拆装后呢，容易恢复线束分了长短设计，可以防止安装错误。电机连接器呢，也有颜色标记，方便维护，适合大多数用户， 尤其是初次接触或需要频繁调试的场景。前提是呢，可以接受他手掌比其他几款略大的情况。帕西尼功能最全，模块化较高，抗冲击能力四点五颗星。散热能力五颗星，不适合长时间在高低温湿热环境下工作， 电磁干扰水平方向达标，维护性较低。由于用了胶进行连接器封装，提升了结构的强度，但维修拆卸容易损坏零件，复原失败率高。四根手指的设计呢，不够通用，但掌中有相机，适合需要视觉数据的用户。锐研智能设计小巧， 模块化程度高，抗冲击能力三颗星，散热能力四颗星，不适合长时间在高温湿热环境下工作，低温可以电磁干扰 水平垂直都不达标。内部限速呢，叫繁琐，安装时容易差错，要记得拍照记录每个连接器对应的元气件，不锈钢螺丝，无磁，防腐防锈，但安装时呢，容易掉落，要小心。适合预算有限、低频使用，不需要采集触觉数据的用户。 终于把这四款灵巧手测试做完了，如果想要了解灵巧手如何选型呢？可以结合前两期测评一起使用。这些测评逻辑其实不仅局限在这四款手，它是适用于筛选所有的灵巧手的， 希望能够对你有帮助。发现了吗？今年已经很少有机器人就攥个小黑拳头了，而是纷纷装上了灵巧手，开始探索灵巧手的用武之地，研究如何帮助人，如何替代人，做不愿意做的事。感觉灵巧手就要迎来他的元年了吧，未来你更希望灵巧手为你做哪些事？欢迎留言。我是小兜兜兜的兜， 拜拜啊朋友，再见啊朋友，再见吧！再见吧！再见吧！

训练机器人太烧钱？英伟达刚刚把这件事推翻了过去。想让机器人学会拧螺丝、折衣服、玩扑克牌，只能靠人工远程操控，一点点教，时间在烧，设备在烧，钱在烧。但英伟达这次推出的 ego scale 直接换思路， 机器人变灵巧，不需要更多次手动试效，而是靠人类的第一视角视频。关键是，预训练阶段根本不需要机器人参与。他们发现一个几乎完美的规律，人类视频数据越多，机器人成功率几乎按比例提升，拟合度高到接近物理定律。而且更夸张， 一个新的复杂任务，只需要一次遥控操作示范就能学会。更可怕的是二十二自由度，五指灵巧手训练出的模型可以直接迁移到三指机械手，这说明他学到的是人类动作逻辑，而不是某一台机器的动作。这很贴近世界模型这个概念。 如果这条路成立，机器人能力的上限则取决于谁掌握最多人类行为数据。机器人硬件决定下线，人类数据规模决定上限。英伟达表明， facebook ai 是 下一个浪潮。如果真的是这样，那离机器人走进生活真的不远了。

刚才看春晚，不知道大家注意到那个机器人挥手和抓取的动作没？说实话啊，光看画面你可能觉得没啥，不就是动动手吗？但如果你知道这双手的背后是中国机器人行业憋了十年的一口气，你可能就不会这么想了。 我今天特意去扒了扒，发现了这个灵巧手背后低调的公司殷实机器人。为什么说憋了十年？因为灵巧手这个东西，一直是卡住机器人进化的一道坎。你想啊，咱们总说要给机器人装个聪明的大脑，但如果手不灵活，再聪明也白搭。问题是这玩意太难做了。我之前看过很多实验室的 demo， 看着挺炫，但要么做不出来，要么做出来也没法量产。结果这帮人从二零一六年就开始死磕这件事，团队都是北航机神研究所和北科大出来的技术派，他们最聪明的地方在哪？没有跟风去卷软件算法，而是选了条最笨也最难的路，自己做。核心零部件。就是那个叫微型四伏电钢的东西， 手指那么大一根，但里面塞满了电机、减速器、传感器，你可以理解为机器人的人工肌肉。更关键的是，他们把这个东西做成了标准化模块。这意味着以前别人想做零条手，得从零开始死磕每一个零件，现在直接用他们的模块就行了，这才是真正的降低了整个行业的门槛。 我看到一个数据更夸张啊，他们的零小手现在已经卖出去一万多台了。要知道，全球能把零小手做到量产的公司本来就没几家，交付量破万的，他们是第一个。这意味着现在市面上每两只五指零小手就有一只来自中国。然后我又去看了看客户名单， 语速、智源、松原动力这些做人行机器人的，还有谷歌、英伟达这种国际巨头，都在用他们的产品。说实话，我以前总觉得机器人的核心技术都在国外，但看到殷实这样的公司，突然觉得有点提气。 从二零一六年的第一台样机，到现在服务全球七百多家客户，这种十年磨一剑的故事才是真正的硬核。

你眼前的这只手，它既不是左手，也不是右手，而是一只能随时切换左右手的机械手。原理其实很好理解，传统机械手就像固定手型，只能按一种方式抓东西，但这只手采用了神曲转动技术，一种类似精简的神曲结构，手指可以自己调整姿态，想怎么弯就怎么弯。 简单说就是你让他抓不同东西，他会自己换握法。更关键的是，他不只是灵活，还很有劲，能搬重物，也能做精细操作。一只手顶过去的两只手，那这意味着什么？以前很多需要人手完成的精细工作，比如装配、检测，甚至一些危险操作，未来都可能交给机器人。

这是一款重新定义灵巧边界的智能仿生杰作。 princel rebel three 智能灵巧手，以二十一个自由度全直驱可反驱架构、全掌多维感知，实现超越人手的灵活与精准， 成为人形机器人工业协助、医疗康复领域的核心利器，让具身智能从想象走向现实。 rev 三采用全直曲可反曲设计，四根手指各四个自由度，大拇指五个自由度，整体二十一个自由度的最优工程配比，搭配自研曲控一体化微型关节， 活动范围超越人类手掌。可潘吉测试成绩远超满分，他每秒可完成三次急速开合，指尖握力二十牛顿，五指协同握力七十牛顿，既能轻握鸡蛋不碎，捏起纸张不皱，也能单手负重二十公 斤，真正做到轻拿细活，重扛千钧。最惊艳的是其全场景感知能力，全掌触觉系统分辨率达零点零一 牛顿，可精准感知物体细微质感。指尖集成式触觉模块，能检测一百三十微米的微小型变。从转动魔方、翻花绳盘、手串，到使用剪刀夹举筷子、分拣精密零件，三十三种标准抓握姿势全覆盖，如同给机器 装上了有温度、有触感的人类之首。 revo 三支持位置控制、力位混合控制、导纳控制、零力矩模式等多种操控方案，完美兼容 r o s mujoku、 英伟达、 omniverse 等主流开源平台，提供 python 与 c 语言 s d k， 支持 linux、 windows 系统二次开发，宽电压九至五十二伏， 适配五分钟内快速接入机械臂，大幅降低研发与部署成本，成为科研机构、机器人厂商、工业产线的首选方案。作为杭州六小龙强脑科技的重磅新作， rebel three 一 经发布便引爆行业，对比国际竞品特斯拉擎天柱灵巧首重一点五公斤， 售价约五千美元，帕西尼感知产品售价高达八万美元，而 rebel three 整手仅重三百八十三克， 性能全面对标价格更具性价比，一举打破海外垄断，成为全球首个二十以上自由度全掌触觉、配饰触觉的开源生态灵巧手。 branco 强脑科技创立于二一五年，是首家入选哈佛大学创新实验室的中国团队，全球非侵入式脑机接口领军企业，创 创始人韩碧成为哈佛脑科学博士，公司深耕仿生操控与触觉感知十年，产品获美国 fda 认证，累计为数千名残障人士提供仿生手公益救助，以科技向善的初心，让技术服务于人， 温暖世界。 rev 三不仅是一只机器手，更是人机融合的关键入口，它让机器人拥有媲美人类的操作力与感知力，让工业产线更柔性、医疗康复更精准，科研探索更自由。 从实验室到生产线，从辅助残障到服务全球， reno 用技术突破证明，中国制造不仅能追赶，更能引领世界。

能把火箭送上天的公司，却被一双灵巧手难住了。与此同时，大洋彼岸的强脑科技却能让机器人的手转魔方、用剪刀，甚至还能盘手串、翻花绳。 他就是第三代灵巧手 vivo 三系列。今天咱们就来硬核解密这只手到底有多厉害。首先，他最大的亮点也是这只手的灵魂，就是他拥有高达二十一个自由度。 这是什么概念？它的四根手指各分布了四个自由度，大拇指有五个，这配置几乎就是一比一复刻了真人的双手。而且它采用的是全直曲可反曲设计，动作极其丝滑， 在业内出了名严苛的卡潘金对指测试里，这只手直接拿下了满分。不管是十毫米的小零件，还是一百五十毫米的大物件，它都能稳定抓取。其次，这只手不仅灵活，它还有感觉。 vivo 三的顶配版本搭载了全掌阵列触觉反馈，它的分辨率达到了惊人的零点零一牛， 最小能感知到十三微米的形变。有了这种微米级别的全掌触觉感知，他在做精密装配或者轻拿轻放一些文物、贵重易碎物品时，反馈非常精准，可以说是粗中有细。你以为他只能干这些精细工作？ 错！这只手骨子里可是个硬核狠手。别看他尺寸跟人手差不多，整手负债最高能达到二十公斤，单单四指负债就有五公斤，主动握力超过七十牛，而且他的重复运动精度达到了零点一度， 配合上五百赫兹的高频通讯以及力位混合等多种控制模式，不管是在重工业车间搬重物，还是在特种作业场景里干绣花针一样的细活，它都能轻松胜任。二十一自由度 全掌触觉感知全职区可反区，加上满分的对指测试，第三代零巧手 revo 三兼顾了重型负荷和超精细操作，真正让我们看到了机器人代替人类进行复杂精细劳动的无限可能。这波硬核黑科技，大家觉得能打几分？欢迎在弹幕和评论区告诉我。

灵巧手是整个人型机器人行业的公认难题，腿好造，手难做。而国内有一家企业却能让机器人灵巧手转魔方、用剪刀，甚至还能盘手串、翻花绳，这就是强脑科技发布的第三代灵巧手 vivo 三。这只手到底有多厉害，主要有三点。 首先是自由度， vivo 三做到了二十一个，四根各四个，大拇指五个，几乎一比一还原了人手的运动结构，而且全部采用直驱可反驱设计，动作极其丝滑，在业内出了名严苛的 cap。 dang 对 指测试里拿下了满分， 十毫米到一百五十毫米的物件都能稳定抓取。其次是触觉， vivo 三的整只手掌都具备触觉感知，但真正的亮点在指尖，通过视触觉融合，它不仅能摸到，还能看懂 分辨率零点零一牛能感知一百三十微米的形变。有了这种微米级别的全掌触觉感知，它在做精密装配或者拿放一些物品时，反馈非常精准，可以说是粗中有细。最后是工程化，整手负荷最高能达到二十公斤， 主动握力超过七十牛，这个力量指标放到工业场景是够用的，再加上宽电压输入、多协议通讯、开原生态和一键部署。他的设计思路很明确，不是做一只实验室里的样品手，而是要让开发者能快速跑通集成，真正装到机器人身上去干活。 从自由度到触觉到工程化落地， rebo 三至少在参数层面给出了一个相当完整的回答，兼顾了重型负荷和超精细操作，让我们看到了机器人代替人类进行复杂精细劳动的无限可能。

这是我目前见过最强大的机器人灵巧手，玩魔方、转陀螺、用剪刀，甚至连咱们小时候玩的翻花绳它都能轻松拿捏，它就是强脑科技刚刚发布的新一代灵巧手 vivo 三。 作为全球首款二十个以上主动自由度的灵巧手， vivo 三同时具备全掌触觉感知和视触觉融合能力，反应速度快到惊人，每秒能完成三次完整的章和动作。而且它的指尖自带眼睛，最小能感知到一百三十微米的细微形变。

机器人想学会用手卡在哪了？巨深智能的数据困境和大语言模型不一样，大模型爬互联网就能训练，文字、图片、视频数据海量。但机器人想学会灵巧操作，开瓶盖、拧螺丝、折衣服， 这些你闭着眼睛都会的动作，需要的是物理交互数据，互联网上根本没有。更难的是，这种数据采集起来极其困难。 四月三日，减智机器人正式发布了一款设备，叫 j d a s d x。 它的目标只有一个，把人类用手干活这件事完整记录下来，给机器人当教材。现在的数据有什么问题？先说具身智能，为什么卡在数据这里？ 现有的灵巧手训练数据，大多数是视觉片段，摄像头拍到人在操作模型，从视频里踩手的动作。问题在于，这种方式精度极差，视觉估算手部关节角度误差能达到两到三厘米。 你告诉机器人拧螺丝要转这个角度误差两厘米，他根本不知道手该停在哪里。用这样的数据训练出来的机器人，在精细操作上就是盲人摸象。还有一个更根本的问题，投手分离。大多数数据采集系统要么记录视角，要么记录手部动作。两套数据没有同步， 机器人需要知道眼睛看到什么时候，手在做什么动作，但现有数据根本没有把这两件事精准对齐。采集环境也是问题。传统动作捕捉系统需要固定基站，特定场地布置，一次需要几个小时，还要频繁校准。这意味着数据只能在实验室里采， 无法进入真实场景。但机器人最终要工作的地方恰恰是真实场景。这几个问题叠加在一起，就构成了具深智能阶阶段最核心的数据瓶颈。高精度灵巧手数据长期稀缺， g d a s d x 到底做了什么？减制机器人的解法 是重新设计整套采集系统。首先是精度， g d s x 支持人手二十三个自由度的检测，接近人手二十四个自由度的生理极限。这里用了自研词编码器关节角检测，精度达到零点零二度。零点零二度是什么概念？人眼根本分辨不出这个角度差，但机器人训练需要这个精度， 指尖的空间定位精度达到毫米级，结合头戴设备 e g o 的 红外视觉定位实现。然后是触觉，指尖搭载了高精度磁触觉传感器，灵敏度零点零五牛，空间分辨率一毫米，你捏一颗葡萄用多大力是感觉出来的， 不是看出来的。这种力的感知数据，以前的采集系统根本没有，现在有了触觉传感，机器人不只能学手放大，还能学手使多大劲。关键创新投手数据对齐， j d a s x 配合减至一狗。头带设备通过 sub 杠 g 无线协同技术，实现头部视角与手部操作数据的压好，秒级小于等于一米秒对齐。这意味着眼睛看到什么和手在做什么，在时间维度上精准同步了，这是构建巨深智能认知加行为闭环的关键一步。 最后是穿戴体验，整机重量只有两百一十克，设计接近滑雪手套，无感穿戴，续航超过三小时。语音控制采集，整个采集到上传的全链路只需要三分钟。对比一下传统冻补设备 需要安装基站、标定场地、人工培植，一套流程下来，几个小时起减制。这套设备的采集效率比传统方式快了约一百倍。这个数字为什么重要？一百倍效率背后是一个更大的变化，数据生产的门槛被砸穿了。以前零巧手数据是实验室产品， 采集一次数据要专业团队、专业场地、专业设备，成本极高，规模极小，自然无法满足大规模训练的需求。 g n d a s decks 把这件事变成了外出集采，穿上手套，对着任意场景演示操作，数据就在记录。 工厂、厨房、手术室、维修车间，任何有人在用手工作的地方，都可以成为数据来源。这意味着具深智能的数据生产 第一次有了大规模、低成本、真实场景的可能性。行业里有个共识，具身智能要达到 chat gpt 时刻， 需要的数据量在百亿级别，现在连千万级都难以触达，主要原因就是采集效率太低。 j d a s decks 的 价值就在于从工具层打通这个瓶颈。为什么以前没人做到这件事？这些技术参数看起来显而易见，精度高、重量轻、无线传输听起来很合理， 但为什么之前没有类似的产品？问题在于多个技术难题同时存在，需要同时解决。关节角精度到零点零二度 要用磁编码器，但磁编码器会受到温度漂移影响，需要持续校准。大多数系统在温度变化时精度就丢了。触觉传感要做到零点零五牛的灵敏度，同时空间分辨率一毫米，这对传感器密度和信号处理要求极高， 做到一个容易，两个同时做到非常难。投手数据要压毫秒对齐，意味着无线通信协议要专门设计， 普通 wi 杠 f 延迟远不止一毫秒。这也是为什么他们用了专门的 sub 缸机无线协同技术。整机控制在两百一十克，意味着电池、传感器、处理、芯片、结构件都要极致压缩，这是系统级工程问题。 把这几件事做到一起，就是减制花了多年时间干的事情。巨深智能的数据战争已经开打， g e n d a s d e x 不是 孤立。今年以来，巨深智能数据采集这个赛道热了起来。 龙港的零星翘首在三月发布了以铜构末端价多魔肽对其为核心的 u m i x。 其他厂商也在加速布局。为什么集中在这个时间点爆发？因为机器人本质的问题正在快速被解决。机械结构、运动控制、感知算法这些硬件层面的问题，过去五年里进步显著， 现在，制约机器人真正上岗的核心卡点变成了数据。更准确地说，机器人能做什么，取决于它见过什么。一台机器人见过十万次抓取操作数据就能泛化到各种场景下的抓取， 见过触觉、力度反馈数据就能学会轻拿轻放，没见过就不会。这和大语言模型的逻辑完全一样。模型能力的边界是数据的边界，所以谁能够建大规模、高精度的具身数据基础设施，谁就掌握了下一代机器人的训练话语权。从炫技到实用，差的是什么？ 巨深智能行业有一个普遍的困惑，演示视频很酷，量产很难，机器人在实验室里流畅完成各种任务，但换个场景、换个物品、换个光线，立刻不认识了。根本原因还是训练数据不够多，不够全面。 j d s d x 试图解决的就是数据不够多这个根本问题。 如果数据采集效率真的提升了百分之一百倍，那意味着原来一个团队一年能采集的数据量，现在可以在三四天内完成。原来只能在实验室里采集的数据，现在可以覆盖工厂、家庭、医院等真实场景。原来只有少数有资金的大厂才能做的事，现在中小研究团队也能参与。 这不是在改进某个技术细节，这是在改变整个巨深智能产业的数据生产方式。从这个角度看， g e n d a s d e x 更像是巨深智能的数据基础设施，而不只是一个外设产品。机器人真正有用，不是它能做多酷的展示动作，而是它能在复杂的真实世界里稳定完成任务。 从高精度感知到多模态对齐，从毫米级定位到亚毫秒时钟同步，即 e e n d a s d e x。 把人类用手的智慧变成了可以大规模复制的数字信号。这一步，是聚深智能从炫技走向实用的关键跨越。 关注我，下期分享聚深智能数据赛道的最新进展。你觉得聚深智能要真正上港，还差哪几块拼图？

他能感受到我们的摸他吗？可以感受碰他。对，然后他能感受到我用了多大力量。对，是的，您现在在给他一个什么样的任务呢？通过机器人的小脑模型，嗯，去完成精细插孔的一个任务，非常深科技。我是黄师傅，看见我手上的灵巧手了吗？ 今天我们在北京邮电大学的 deep touch 实验室，我们要采访一位让机器人长小脑的科学家。欢迎来到我的实验室。 您能用一句话来介绍一下您在这里做什么？主要是围绕机器人去拟人操作，像人一样去完成各类的灵巧的精细的一些任务，来为我们真正的产生这种服务的价值。 所以它不光是模仿人的手，还有大脑。对，它其实是整个上肢里面包括我们的触觉手，然后包括我们这样灵巧的双臂， 以及我们的小脑。大脑啊，整个这样的一个操作的一个体系，服务于我们的社会，包括工厂啊，商超啊，还有一些家庭啊，甚至一些残疾人士啊，希望我们的技术能给他们赋能，给他们带来更好的这样的一个工作和生活。那您是怎么去解决这个技术问题？ 就是在这个方向上。呃，我们可以看到今天的模型是有这个视觉模型，嗯，语言模型，甚至是视觉语言的多模态模型。对，但是触觉的模型几乎没有，是一个比较空白的地方，所以在这个里面 我们其实是从核心的传感器间去突破，然后我们会建相应的这样的触觉的采集的整个系统，然后想把触觉的智能的基座给他搭起来。听起来你好像要给这个机器人穿一层皮肤，现在的机器人可以看到很多是没有皮肤的，那跟我们 人之间的交互以及和物理世界接触过程中，他就很难做成很精细的任务。刚才提到的这种零巧手 啊，可以看到我们手上的每一个指尖，包括掌部都是有这样的一个触觉，他能感受到我们的摸他吗？可以感受碰他，对，然后他能感受到我用了多大力量，对，是的。软的吗？还是硬的？可以看到这里面是稍稍有点软啊，有一点点，有一点软，然后包括你接触到他的哪个部位，哪个区域，他都能识别。 我们这个灵巧手应用到假肢是其中一个非常典型的一个应用场景。在这个里面我们通过残肢里面的这个机电信号的识别，然后我们在这里面也通过触觉去开发了一个自主反馈的一套系统，所以说一方面很好的能去理解残疾人他在 生活，他的他的意图是什么。对啊，然后呢？又能结合我们本身手里面这种触觉智能的回路，然后结合我们这样的一个共享控制策略，让残疾人在生活里面他们就用的更轻松。有一个残疾人他是在 电厂工作的，那他其实有时候需要作业，包括去用一些工具去把这个螺丝拧紧，但实际上传统的假肢手对于这些动态的这种任务很难完成。嗯，因为在这种动态过程中，他的这种机电的运动干扰会受到很大的影响， 所以说我们其实是提了一个新的这样的一个识别模型的算法，让他能完成动态的这种任务，其实这个也是我们在工业上首次去让残疾人去实现这样的一些任务。那这个除了在医疗上面，还有在其他的哪些领域真的开发应用？包括 空间操作、物流分拣啊，以及这种工业装配，嗯，都有应用。方老师，嗯，我看这也是两个手臂，这是您刚刚提到的那个双臂灵巧手嘛？对，我们这个算是一个训模型的一个平台。那这里面我们有这样的多路的这个视觉 啊，这是个镜头对不对？这是个相机啊。那像这里面每一个手上都配了这种触觉，它是有更高的分辨率，在这种精细的纹理上，识别上效果更好一些，尤其是适合像我们这样的一个 精细装配的一个场景。可以看到首先机器人去完成这样的任务，一个挑战是它本身这个平台是透明的，这种情况下我们去完成这种精细的装孔，难度其实是比传统的 是更有挑战一些。您现在在给他一个什么样的任务呢？我们的这样的一个轴任意放到任何位置，然后这个都能通过机器人的小脑模型。嗯，去完成这样一个精细插孔的一个任务。就是不同的材料， 不同的形状，他会匹配到这上面的孔，对吗？对，比如说这个是带有这个折的对标型的。对，对，他会放在这上面的某一个。对，而且他会判断大小， 因为这里面每一个都不一样，大小。对，可以看到他在这个装配的形状上也是随机的。所以说在这里面我们希望能像我们人一样形成一个肌肉记忆的过程，那我们机器人如果也有这样的操作小脑， 无论是从模型的一个轻量化，到最后机器人居生智能，它产生的这种生产力价值，那其实是非常非常有意义的。有个老古话叫，嗯，心灵手巧啊。是的是的，手为什么巧？是因为脑子好用。如果机器人都撞了您的灵巧手或者怎么样，您能给我们展望一下。 希望机器人能像我们人一样啊，都能实现心灵手巧，然后能真正的给你提供不仅是情绪价值，给你提供一个实实在在的服务。感谢方老师今天精彩的分享，谢谢，我们下期再见！

啊啊。

听说宁波材料所只研究材料？ no， 我 们还研究机器人？ 稍等，刚才那个动作是怎么做到的呢？接下来就让小才给大家科普一下。 灵巧手通常是由十几甚至二十几个关节构成，这些可以活动的关节是它们可以实现各种精细动作的物理基础。 一般来说，灵巧手的指尖和手掌布满了像我们皮肤神经一样的触觉传感器，它能实时感知压力、滑动甚至物体的纹理。所以他才知道，抓鸡蛋要用柔劲，拿哑铃要出大力。 最后，你是最核心的还有一个超级聪明的大脑和小脑，大脑负责任务、决策和规划，小脑负责运动控制，根据触觉传感器的反馈，瞬间指挥每一根肌肉，也就是每一个电机，用出恰到好处的力气。 正是因为有这样的神之手，机器人才能真正的走进我们的生活，成为我们安全、可靠、能干的智能伙伴。 i want you！