高速版靈巧手手速快到相機只能拍到殘影，模塊版靈巧手厚實“扛造”且能變出起子、吸盤等工具手指，通用靈巧版靈巧手拿薯片、捏豆腐時拿捏有度……8月7日，中科慧思具身智能產業落地湖南湘江新區，記者在現場看到，中科慧思自主研發的最新靈巧手系列展示了多個突破手部結構、感知控制等技術參數極限的能力。

“憑借中國科學院自動化研究所積累多年的光電式觸覺傳感器陣列，我們的靈巧手實現了毫克級的檢測精度以及小於10毫秒的反應速度延遲。”中國科學院自動化研究所研究員、中科慧思董事長張正濤告訴科技日報記者，好用的手不止於“炫技”，還要促進感知和思考的“進化”，團隊同步自研無本體數採系統，接收靈巧手回傳數據再迭代進階，幫助機器人錘煉出成熟“小腦”，真正學會操作。

“十五五”規劃提出，加快研究更加高效的模型訓練和推理方法。鼓勵多模態、智能體、具身智能、群體智能等技術創新，探索通用人工智能發展路徑。中科慧思帶著技術扎根制造業高地，積極開展工程驗証、精密制造以及與真實場景的協同創新實踐。

以硬核技術打磨最優靈巧手

“毫克精度的光電式觸覺傳感器賦予靈巧手敏銳力感，視觸覺傳感器則讓指尖的力感與影像信息充分集成。”張正濤說，靈巧手需要多類極精密的傳感器集成才能模仿出人手的多維感知能力。

一隻靈巧手不僅需要多自由度的關節，還需要分配驅動動力。哪些關節驅動、哪些關節從動、關節扭轉如何實現，都決定了靈巧手的操作表現。除了光電傳感，中科慧思的靈巧手還配套了23個磁編碼器，覆蓋了人手全部的生理自由度，包括0.005度的關節角檢測。

與此同時，大量的光電設備如何集成優化實現“又小又有力、又瘦又包容”，也是靈巧手精密制造的一大挑戰。“輕量化、大負載、高精度相互牽制。”張正濤坦言，靈巧手目前有三條技術路線，各有長短，有的自由度高精度遜色，有的精度准但成本高。

如何揚長避短兼顧成本、穩定性和自由度？“我們自主研發了無鞘仿生柔性關節，它能像人的關節一樣自動回正、自適應貼合，配合復合腱繩結構，恰好補上了單根腱繩容易‘泄力’的短板。”張正濤說，基於多項創新，團隊研發的F系列腱繩驅動仿生靈巧手在業內首次完成“蘭花指”動作。相較於業內20多個自由度的平均水平，它多達37個自由度，跨關節腱繩解耦設計使得每個手指都能獨立精准控制，完成用筷子、剪刀、捏瓶蓋等高難度動作。

當前靈巧手貴而不穩的問題突出，高自由度的觸覺靈巧手需要十幾萬元，但工業連續作業下壽命卻不到3個月。張正濤說，為了解決這一問題，團隊從零部件開始死磕產品可靠性，無論哪個型號均實現100萬次往復運動的零故障，且能在-20℃到60℃的溫度區間穩定運行，可防輻射干擾，具備產業化支撐能力。

數據飛輪塑造智慧“小腦”

“讓機器人在復雜環境中穩定完成工作任務，是感知、認知、決策、控制和執行的系統融合。”中國工程院院士、湖南大學人工智能與機器人學院教授王耀南表示，靈巧操作是機器人進入真實世界的重要環節，也是其從事使用工具、操作設備等工作的基礎與前提。

“更高的自由度並不會自動變成更強的作業能力。”張正濤持相同觀點，他表示，靈巧手需要從單一硬件產品走向硬件數據和技能共同構成的操作能力系統，為產業提供靈巧可靠硬件的同時，通過訓練和沉澱形成通用、可遷移的技能。

“科研解決技術問題，規模化則要積極擁抱產業。我們通過技術創新持續降低靈巧手的使用門檻、豐富使用場景，推動靈巧手進入產業。”張正濤說，硬件的規模化應用，將使數據持續回流，用於靈巧手技能、模型的訓練﹔模型升級再反饋給硬件迭代，形成正向循環。

作為中科慧思的戰略投資方，藍思科技將逐步在自己的工廠中配套靈巧手數採系統，產生大量高質量數據，提升訓練數據的樣本豐富性和場景覆蓋度。中科慧思落地湘江新區后也將與當地政府合作建設國內最大的靈巧手技能訓練場，面向湖南豐富的工業場景，採集大量的靈巧手應用真實數據，彌補開源靈巧手高質量數據不足的產業“短板”。

“通過幾年積累，本體數據已達到百萬Token的數據量，推動‘大腦’模型不斷成熟。但由於數據匱乏，目前還沒有成熟的‘小腦’模型能很好地驅動20—30個自由度的靈巧手。”張正濤表示，團隊將以落地湖南長沙為契機，圍繞真實任務開展無本體數據採集、技能訓練與應用驗証，推出基礎操作模型，打造適配靈巧手的智慧“小腦”，再反過來優化硬件設計，使得硬件算法和模型數據形成雙輪迭代，直至轉化為真正的產業能力。