人类手部是自然进化的杰出产物，从早期灵长类的简单结构演变而来，兼具力量与灵活性。

在「用进废退」原则的驱动下，拇指逐渐变长且肌肉发达，能够与其他手指精准对握，实现精细操作。手部由多个关节组成，具有高度灵活性，可完成捏、握、夹等多种动作。此外，手部皮肤富含触觉感受器，能够感知压力、温度和纹理等信息，为操作提供精准反馈。凭借卓越的灵巧性和精细控制能力，手部能够执行多样化任务，成为人类与物理世界交互的关键工具。

人手构型演化过程

以人为参照的机器人系统一直是人类的梦想，如果能在机器人身上复刻人手的这些能力，具身智能的未来会是什么样子？

随着人工智能从信息世界向物理世界不断延伸，越来越多的人开始思考这个问题，由此衍生出「灵巧手」这个重要方向。

但让「灵巧手」像人手一样灵活并非易事。人手在非结构化环境中表现出卓越的灵巧性、柔顺性和鲁棒性，能完成精细操作和力量型任务，其优势源于肌肉骨骼的串并混联结构、高冗余肌肉骨骼刚柔耦合驱动、皮肤感知多元信息、肌腱驱动的被动柔性和变刚度特性，以及神经机理控制等。

然而，人手的复杂结构和功能机制难以完全解释和模拟，存在功能解释模糊、物理器件模拟不足、非线性驱动机理难以推导、多尺度操作泛化困难等问题。此外，生物与人工系统在驱动、传感和控制上的本质差异，导致机器人手在紧凑性、灵巧性和环境适应性上仍显不足。在有限空间内集成驱动、传感等模块，同时实现力量、速度和精度的平衡，是工程上的巨大挑战。

所以，虽然我们现在能在市场上看到不少号称「灵巧」的灵巧手，但它们中的大多数要么结构笨重，要么动作僵硬，一旦离开预设的理想环境，就无法完成精细复杂的任务。

不过，在最近的世界机器人大会上，一款「灵巧手」刷新了我们的认知。

可以看到，这只「手」精确地还原了人手的结构，每根手指都展现出令人惊叹的灵活性。拇指与其他手指的配合更是精妙 —— 不仅能够紧密配合完成抓握，还能模拟出细腻的捻转动作。球在指尖的滚动是如此自然，无论朝哪个方向运动都没有滑落。这样的灵巧手不只是技术的展示，更像是对人类手部功能的深度理解与重新诠释。

即使在汇聚顶尖机器人技术的世界机器人大会上，这样的五指灵巧手也属罕见。它的意义远超简单的三指、两指机械手 —— 真正向人手的「掌内操作」这一核心能力发起了冲击。通过五指与手掌的精密协同，它能够适应不同形状、尺寸和材质的物体，这种广泛的适应性是机器人融入真实物理世界的关键。

那么，这款灵巧手究竟攻克了哪些行业难题？为了探寻其背后的技术奥秘，我们与它的研发公司 —— 灵巧智能聊了聊。他们向我们揭示了一条艰难而有前景的道路，一条以「柔性」驾驭「刚性」世界的前沿技术路线。

自由度的「幻觉」

为何 80% 的灵巧手沦为摆设？

你有没有想过，为什么人有五根手指？为什么这些手指的结构、长度、自由度、关节数是现在这个样子？当然，从进化的角度来讲，这里面有一定的偶然性。但这种高度优化的结构确实赋予了人类诸多便利。

以我们最常用的大拇指为例，它有个很重要的功能叫「对指」，也就是能和其他四指「面对面」碰在一起，这个动作占全手功能的 40%。没有它，我们的手就只能像夹子一样平行开合，像握住水杯、捏笔写字、按手机屏幕这样的小事都做不好，更不用说握锤钉钉子、穿针引线这种精细动作。

其他四指也各有各的用途，比如食指运动灵活，常承担精细操作任务；中指在支撑和平衡中起关键作用；无名指与中指和小指的协同性强，主要用于增强抓握的稳定性；小指虽短小，却是扩大手掌接触范围的重要部分。

人手的机动性能优势源于运动学串并混联、动力学刚柔耦合物理特性，以人手解剖学结构和功能为参照的类人机械灵巧手凭借其复杂的仿生结构与驱动方式，更有希望模拟人手的灵活运动与精细控制，具备执行高级类人操作的潜力。因此，要想做出能让机器人与物理世界高效交互的灵巧手，在形态和功能上都做到充分「仿生」是一条很有希望的路线。

然而，从目前市场上已有的产品来看，能满足这一点的寥寥无几。

有些产品依然停留在非五指形态（二指、三指、四指等），这类产品虽然在特定场景有成本或结构优势，但存在显著功能缺陷。比如二指只能像镊子一样夹东西，抓球容易掉，不方便拧瓶盖，也做不了精细的捏取动作；三指比二指稳一点，但手指配合不好，缺乏对掌结构（拇指模拟），精细操作（写字、按键）和多样化抓取模式（侧捏、钩握）受限。四指已经很像人手了，但「假拇指」不够灵活，用工具还是笨手笨脚，而且算法复杂度高而功能提升边际效益递减。

不同指数灵巧手

还有些产品虽然做成了五指形态，但在功能上只复现了三指的能力。多出的两根手指不仅增加成本、降低可靠性，还让控制算法更复杂，最终效果却比不上优化过的三指设计。

这就造成了一个尴尬的局面：虽然市面上大部分灵巧手都卖了出去，但由于并不好用，其中的 80% 都沦为摆设，商业化前景堪忧。

这背后其实反映了一个核心问题：很多灵巧手厂家只是把「自由度数（DOF）」做上去了，但在真正能反映灵巧手可用性的灵巧度（ Dexterity）指标上，很多都不达标。而后者才是一款产品是否好用的关键。

为什么这么说呢？我们知道，「自由度」这个概念指的是能够独立运动的轴数，一根具有多个关节的手指，每个关节的旋转或弯曲都可以算作一个自由度。所以，很多拥有五个手指的灵巧手都可以把自由度做到很高。但灵巧智能告诉我们，单看这个指标意义不大，因为真正的灵巧度是一个综合性的概念，涉及运动精度、抗干扰能力、动态调整速度等综合维度。只有把这些都做好，灵巧手才能真正变得有用。

那么，「自由度数」高了，为什么灵巧度上不去？这和技术路线的选择有很大关系。

简单来讲，当前灵巧手的技术路线可以分为两类：刚性直驱和柔性传动。

刚性直驱就是用齿轮、蜗轮蜗杆、滚珠丝杠、连杆等机构，直接传递电机扭矩。这样做的好处很明显：精度高、反应快、可靠性强。

采用刚性直驱的 DLR Hand。

但这种路线的缺点也很多，包括：

功率密度和散热问题：手指空间有限装不下大电机，虽然电机扭矩随体积呈指数级增长，但空间限制导致功率密度低。长时间高负荷工作会严重发热，甚至让永磁体退磁，缩短电机寿命。

灵活性与负载能力矛盾：灵巧操作需要小减速比来保证反驱能力，但高负载能力又需要大减速比。这种根本矛盾让减速器设计要求极高、成本昂贵，成了大规模应用的障碍。

微型化制造难题：微型电机和精密减速器制造难度大、成本高。减速器末级齿轮因体积小强度不足，容易损坏，影响长期可靠性。

传感器集成困难：高集成度机电系统占据手指大部分空间，力传感器、位置传感器等关键元件几乎没有安装位置。

这些限制的存在导致很多灵巧手厂家不得不在灵活性、耐用性、感知能力等方面做出妥协。但灵巧智能不想妥协，所以从一开始就选择放弃这条路线，转向更难但限制更少的柔性传动。

绳驱：一条更难，但更仿生的路

所谓的柔性传动，其实是借鉴了人手肌腱系统的力学特性和功能原理，借助钢丝绳、高分子纤维等柔性材料，通过滑轮、导管等引导装置，将远端电机的动力传递到手指关节，实现类似生物肌腱「远端控制」的驱动效果。

其中，高动态响应直流电机与易于狭小空间传动的柔性材料「腱绳」结合来模拟肌肉驱动效果，驱动电机可放在手掌内或小臂里。如此一来，机器手指就可以变得更轻、转动更灵活。电机也可以用更大的功率来驱动，而不用担心过热问题。

灵巧手的作业特点与传统机械臂等刚性机构存在本质差异，多指协同与接触柔顺性成为首选特性，而绳驱动具备本质「被动柔顺性」。

我们知道，工业机器人时代追求「硬」—— 高刚性保证精确定位；而具身智能时代的灵巧手要在复杂环境中工作，需要「软」—— 被动柔顺性让灵巧手遇到意外时实时调整而非硬碰硬，实现本质柔顺与本质安全性。绳驱系统的腱绳天然柔软，遇阻力时会自然弯曲松弛，提供了天然的被动柔顺性，这让灵巧手在预测驱动时能更好地处理不确定性，实现更智能、安全的交互。因此，我们看到，特斯拉 Optimus 以及著名的 Shadow Hand 都采用了绳驱方案，因为它更符合第一性原理。

灵巧智能采用了一种创新的绳驱方案 ——「串并混联的双绳正反向刚柔耦合驱动」设计，首次实现了集串并混联、刚柔耦合、全掌力感知和柔顺控制于一体的高密度「驱动 - 传动 - 感知 - 控制」机电一体化灵巧手。这种灵巧手能够像人手一样，在其可触及的立体空间内，从任意角度以手指对捏的方式，稳稳地抓住物体，展现出极高的灵活性和操作能力。

所谓「串并混联的双绳正反向刚柔耦合驱动」，是指通过两根绳子主动控制手指的相反运动，并在手指内部采用串并混联机构，赋予其刚柔耦合的力学特性。这种设计既能保证运动精度，又能实现本质柔顺性控制。

与传统的单绳驱动相比，单绳驱动仅靠一根绳子主动拉动手指弯曲，依靠弹簧被动回弹实现伸直；而双绳驱动则通过两根绳子的协同作用，实现手指的弯曲、伸展和双向侧摆的主动控制。这种主动控制能力使灵巧手的反应速度更快、力度控制更精准，抗干扰能力也显著提升。此外，每个手指的活动空间扩大，手指之间的对捏抓取范围更广，进一步增强了灵巧手的灵活性和操作能力。

当然，其他灵巧手厂家不上绳驱，并不是因为不想，而是这个方向实在是太劝退了。随之而来的很多技术挑战都难以克服，比如腱绳在传动路径中会与滑轮等部件反复摩擦，导致自身磨损、能量效率下降和由绳传动迟滞性导致的控制精度降低等问题；腱绳要在各种工况下始终保持不松动也不过紧的恒定张力，以确保灵巧手能稳定、精确地工作；此外，你还要在狭小的手部空间内，为数十根复杂的腱绳规划出高度耦合的路径，并解决由此带来的维修困难以及传感器难以嵌入的问题。

而且，这些挑战并非孤立存在，而是相互放大 —— 摩擦导致预紧力衰减，预紧力不足又加剧绳 - 轮之间滑动磨损，而复杂的集成结构使得任何单点故障都可能引发系统级瘫痪。

为了解决这些问题，灵巧智能进行了多项创新：

应对摩擦损耗：从最终的技术指标反向推导，选用抗拉、耐磨的高强度多股编织缆绳；同时在设计上优化滑轮与导管布局，并在必要时改进工艺以提升干摩擦效率。

确保预紧力稳定性：在传动系统中串联了弹性组件，实现了预紧力的自动补偿，在底层控制算法上结合关节角度编码器与电机端位置传感器实现动态实时预紧调整，从而避免了复杂的人工校准，保证长时间稳定工作。

降低系统集成复杂度：采用了模块化手指设计与次序控制的欠驱动设计，在保留人手关键功能的同时，对体积和重量进行了优化。

目前，这些方案已经在灵巧智能的最新产品 ——22 个自由度的高自由度灵巧手 DexHand021 Pro 中落地。

得益于这些创新设计，DexHand021 Pro 通过两组直线推杆电机模拟人手腕正交关节结构，有效减小手掌回转半径，实现了灵巧手空间灵活性与负载能力的平衡。大拇指受力关节驱动电机（4 个较大功率空心杯电机）被安装在小臂部分，通过自润滑导管线结构解决了胯关节绳驱动力传输问题，从而实现大负载力输出。

在仅 260×86×50mm 的手掌空间内，它集成了四指全部驱动（12 个空心杯电机），并配备了全关节位置传感、多点阵高精度力传感（指尖、指腹与掌心）、基于 MCU 内置预驱与 Ether-CAT 的高速硬实时通讯系统，以及散热模块等，总重仅 2kg。通过串并混联手指关节设计，充分调动多电机功率协同，实现四指单指负载1kg，大拇指负载2kg，抓握负载5kg，持续工作温度70℃，寿命50 万次等。这种「紧凑集成 + 轻量化 + 高性能输出 + 稳定可靠」的工程化平衡，在当前市场上极为罕见。

回归商业本质

为「用」而生，不为「售」而造

能把灵巧手做到这个水平，是时候大规模出货了吧？在被问及这个问题时，灵巧智能却表示，他们不着急。

「整个灵巧手行业大部分还处在『科 - 工 - 贸」的『科』阶段，产品和行业都没成熟」灵巧智能的 CEO 周晨解释说。他们认为，在这个阶段追求出货量没有意义，「质量比数量更重要」，他们更关心的是真正会使用灵巧手的客户。

周晨提到，目前采购灵巧手的客户大致分两类：一类是给人形机器人配个手，可能只是个样子货，并不真的干活；另一类是真的拿这个手做灵巧操作。后者才是灵巧智能的主要目标用户。

针对这类用户，灵巧智能的产品不仅做到了高自由度、高灵巧度，还实现了极高的可靠性、参数一致性和超高性价比（同样采用绳驱路线的 Shadow 售价高达 100 多万，但灵巧智能做到了 10 万以内）。因此，对高自由度灵巧手有需求的国内外顶级高校、企业实验室大多都是灵巧智能的用户，这些机构已经利用灵巧智能的产品产出了优秀的科研成果。

节卡机器人基于灵巧智能的灵巧手打造的数据采集系统。

自变量机器人与灵巧智能合作打造的自动发牌机器人。

目前看来，在灵巧手的硬件机构方面，灵巧智能已经非常接近终局。其采用的成熟空心杯电机驱动方案，不仅技术门槛低、供应链稳定，还能大幅降低成本，这使得他们的灵巧手具备快速量产的条件。

灵巧智能表示，他们接下来要重点提升感知能力和智能化水平，主要攻克人手级柔顺控制、环境理解与灵巧操作模型算法等关键技术。产品将主要面向汽车制造、3C 电子等工业场景，既能适应结构化环境，也能应对非结构化挑战，实现工具及仪器设备使用和精密装配等类人操作，满足全天候连续作业需求。同时，他们将与行业伙伴共同推动灵巧手与灵巧操作技术的成熟落地，真正解放人类的双手。

灵巧智能与他山科技合作，开源了基于 MuJoCo 的触觉传感器仿真框架，实现了灵巧手与触觉传感器的深度融合。

以「手」为钥

从「信息智能」迈向「物理智能」

当前，我们正处于一个从「信息智能」向「物理智能」跨越的关键历史节点。在这个进程中，机器人与物理世界交互的能力，尤其是灵巧操作的能力，已然成为最明显的短板。就像马斯克所说，「从机电系统角度来看，手部可能占机器人总工程量的一半」。

灵巧智能通过绳驱技术方案，证明了高自由度灵巧手从理论到工程化的现实可行性，为行业从「参数堆砌」转向「真实可用」提供了重要参考。

展望未来，真正的智能交互必然是「脑（决策）- 手（执行）- 感知（反馈）」的高度协同。灵巧智能的高自由度灵巧手为算法研究人员提供了稳定可靠的硬件平台，让他们能够专注于智能算法的研发创新。同时，灵巧智能本身也在向这一方向发力，与整个行业一起推动感知、决策、执行三者从割裂走向融合。

当硬件的可靠性问题得到解决，当算法的智能化程度不断提升，当「感知 - 决策 - 执行」形成完整闭环，真正的通用人工智能时代也就不远了。

天风证券：给予金徽酒买入评级　　天风证券股份有限公司张潇倩,谢文旭近期对金徽酒进行研究并发布了研究报告《营收释放节奏合理，结构持续升级》，给予金徽酒买入评级。　　金徽酒(603919)　　业绩：25Q2公司营业收入/归母净利润/扣非归母净利润分别为6.51/0.64/0.58亿元(yoy:-4.02%/-12.78%/-27.