机器人开可乐比后空翻难？300美元灵巧手破10万垄断，拆6大门派

今日快讯 2025年10月02日 06:38 1 aa

之前采访机器人行业的人，我才发现个特颠覆认知的事，机器人学开可乐，居然比学后空翻还费劲！你可能不信，毕竟波士顿动力的机器人摔了无数次才学会后空翻，人类更是花了几百万年才直立行走。

但业内人说，控制机器人的手，比控制它整个身体难至少10倍。

咱们看价格就懂了：中国Unitree G1人形机器人，会走路，1.6万美元；波士顿动力Atlas，会后空翻，预估14万美元；英国Shadow Robot的灵巧手，就会拧个瓶盖，价格没公开，但业内猜超10万美元。

这概念就像一个汽车方向盘，卖得快赶上整辆特斯拉了。

今天就聊聊这让顶级工程师头疼的灵巧手，还有特斯拉前团队搞的300美元“Android版灵巧手”，怎么想打破30年的高端垄断。

为啥开可乐比后空翻难？人手这“精密仪器”太能打

咱们人手真不是随便长的，那是进化了几百万年的“精密仪器”，27个自由度，27块骨头、29个关节、34块肌肉，还有数不清的神经末梢。

既能攥紧工具发力，又能捏着针穿线，这能力才撑起人类文明。

但对机器人来说，想复刻这本事，难上天。

TetherIA的联合创始人Xu Dong给我拆过人手结构，光大拇指就有仨关键关节：从上到下是IP joint（拇指指间关节）、MCP joint（拇指掌指关节），这俩能屈伸弯曲；再往下是CMC joint（拇指腕掌关节），能侧摆、能旋转，运动范围还特别大。

“关节之间连接特别小，这才是人手又灵活又小巧的关键”，他这话我记特清楚。

那什么样的机器手才算“灵巧”？不是长得像就行，得满足五个条件：第一，关节得够多，人手27个自由度，机器手至少得6个以上，高端的能到20-27个；

第二，控制得精细到毫米级，比如抓5毫米的M5螺丝钉，不能手抖；

第三，得有“触觉”，装力觉、位置传感器，知道抓轻了还是重了；

第四，得会“看菜下碟”，抓圆的用一种姿势，抓方的换一种，拿玻璃杯轻拿轻放，拿铁块就敢使劲；

第五，得长得像人手，毕竟咱们的工具都是按人手造的，机器手像人手，才能直接用现成的东西，不用改环境。

本来想觉得“机器人能分拣货物、搬东西，已经够了”，但后来发现不是这么回事。

工厂里的夹爪就只能“抓”和“放”，想让它拧开可乐盖、拿起螺丝钉，门都没有。

如此看来，灵巧手才是机器人真正融入人类世界的“最后一公里”，总不能为了让机器人干活，把家里的杯子、瓶子全换成它能抓的样式吧？

灵巧手从有概念到现在，已经40多年了。

1980年代那会，斯坦福和NASA搞了个Stanford/JPL Hand，算是开山之作，3根“人形”手指，每根3个关节，带点触觉反馈，但也就证明“这事儿能成”，根本没法用。

1990到2000年代，Utah/MIT Hand、DLR Hand这些产品冒出来，技术路线挺多，可都待在实验室里；反观工厂里的两指夹爪，便宜稳定还够用，直接成了主流，有点像功能机时代，虽然简陋，但解决了刚需。

2000年后才算有了点商业化的影子，Shadow Robot、Allegro Hand这些品牌开始卖灵巧手，可价格动不动就几万美元，只有科研机构买得起，跟早期个人电脑似的，小众得很。

直到2020年代，特斯拉入局才变了样，马斯克不光要做灵巧手，还想规模化生产；加上GPT这类AI大模型突破，给机器人控制开了新路子。

到2025年，特斯拉出了22个自由度的新手，TetherIA搞出300美元的开源灵巧手，各路开源项目也多了，这才算到了灵巧手的“智能手机时刻”，从极客玩具要变成普通人也能用的工具了。

300美元灵巧手掀桌子？六大流派先掰头

虽然灵巧手有了突破，但难题还没解决，性能、成本、可靠性，这三者像个“不可能三角”，想占俩，就得放一个。

比如想追求高性能，Shadow Robot的手就是标杆，超120个传感器，20个电动关节，24个自由度，尺寸和人手差不多，能做专为人手设计的活。

但价格超10万美元，一般人根本买不起。

要是想低成本，市面上有不少开源项目，比如DexHand、Amazing Hand，3D打印就能做，300美元搞定，可性能差得远，也就摆摆造型，抓取功能基本没法用。

要是想靠谱，就得简化设计，少点故障点，可这样一来，性能又下来了。

每个关节、每个自由度都要电机控制，电机做小了，功率和性能就弱了。

想匹配人手的自由度、尺寸、力输出和速度，这难度太大了”。

也正因如此，行业里才分了六大技术流派，各有各的解法。

直驱派就像搭积木，哪要动就在哪放电机，韩国Wonik Robotics的Allegro Hand、国内的SharpaWave Wuji Hand都是这路子。

好处是控制精细，可缺点也明显，电机驱动器小、抗冲击差，指末端力还小，修起来也麻烦。

绳驱派最像人手，把“肌肉”（电机）放前臂，用“肌腱”（钢丝绳或合成纤维）控制手指动，特斯拉Optimus、Shadow Robot都是这个路线。

优点是轻、力输出稳，还有点自适应能力，布局也像人手。

TetherIA的开源手也用了绳驱，可Xu Dong说，“绳驱的问题在于欠驱动难精准控制，每个地方的力会随自适应变，得在软件里精准建模才能控制好”。

液压派走的是“暴力美学”，追求极致力量，加拿大Sanctuary AI的Phoenix机器人就用液压手，21个自由度，力输出特别大。

他们把液压组件做小到硬币大小，还经过20亿次循环测试没泄漏，这技术难度，堪比把挖掘机的液压系统缩到手表大小。

但液压系统成本高、要维护、噪音还大，目前也就用在特定工业和研发场景。

连杆派走的是优雅路线，代表是韩国的ILDA灵巧手，靠精巧的连杆设计实现高自由度。

把驱动器全装手掌里，用连杆、摇臂这些零件把直线动作分到各个关节，让手指能摆出人类的姿势。

好处是结构紧凑、自由度高、外形好看，可抗冲击差，复杂场景下不太靠谱，实用性偏低。

混合派走的是中庸之道，把直驱、绳驱、连杆这些技术混着用，折中成本、重量和性能。

以前大多在学术圈里玩，现在TetherIA也在试这个路线，结合人手结构，把绳驱和拉杆结合，想搞出高效又靠谱的高自由度灵巧手。

最后是开源派，不拼精度也不比硬件，就靠开源打破壁垒。

单个产品可能不如Shadow Robot精密，但胜在“群狼战术”，把价格压到最低，让全世界工程师都能玩得起，反过来推动技术进步。

DexHand、ORCA Hand这些项目都在做这个，有点像Android对手机行业的影响，说不定能改规则。

TetherIA除了搞高自由度灵巧手，还做了个低自由度的开源款，就卖300美元。

他们说这手是“极度任务导向”，虽然自由度低，但能做不少接近人手的活。

我看了他们四个Demo，还挺有意思。

抓M5螺丝钉的时候，本来想这么小的东西肯定抓飞，结果居然没掉。

Xu Dong说，“小物体难在精准控制和力输出方向，得硬件自适应、力输出一致，软件也得配合好才能抓稳”。

抓大盒子的时候，只能用指尖施力，跟用指甲尖抓篮球似的，“盒子快赶上手大了，全靠最后一节关节发力，能抓稳挺不容易”。

最印象深的是开可乐，他们的手前端用软物质包裹，曲率还像人手， Xu Dong说“人开可乐常靠指甲，我们这设计就是仿这个，狭小空间里也能出力”。

我还特意晃了晃可乐罐，想让它喷出来，结果没成功，要是有人知道怎么晃能喷，评论区教教我，下次我再去试。

拿iPhone那个Demo技术含量最高，手机贴桌面，得伸到几毫米的缝隙里，还不能撞桌面。

“很多灵巧手指尖曲率向外，抓的时候力会斜着，抓不稳；而且容易碰桌面损坏”，Xu Dong说他们的手靠自适应调力方向，绳驱方案还能避免硬碰撞，这才搞定。

现在AI大模型给灵巧手帮了大忙，比如VLA模型（视觉-语言-动作模型），能让机器人懂自然语言，把“帮我倒杯水”翻译成动作序列，不用再给每个任务编程序。

Sim2Real技术也有用，在虚拟环境里让机器人试错几百万次，不用怕坏硬件， Evan Tao（TetherIA CEO）说“就是物理世界太复杂，仿真时简化了不少参数，比如摩擦力、物体刚性，还有生产时的误差，这些都得慢慢克服”，有点像在游戏里练开车和现实开车的区别，基础技能能会，但路感还得实际练。

AI还能降低对硬件的依赖，以前灵巧手得靠高精度传感器，成本占40%，现在AI能用视觉补触觉的不足，比如看物体形变判断握力，TetherIA就靠这个把传感器成本降了不少。

而且传统机器人靠提高精度实现功能，现在有AI，对硬件精度要求没那么高了，价格自然能下来。

TetherIA搞开源灵巧手，就是想让更多人用得起硬件，再靠AI开发软件加速进步。

Evan Tao说“我们没特斯拉那么多钱全投研发，得跟社群一起成长。

300美元能做到超越几千、几万美元产品的功能，不光顶尖机构能用，爱好者也能参与开发”，这思路有点像谷歌Android，虽然苹果iOS单个产品好，但Android靠开放占了更大市场。

回头看灵巧手的发展，其实就是人类技术进步的缩影，从模仿自然，到懂原理，再用工程实现，最后可能超越自然。

2025年这节点确实关键，以前灵巧手是高端垄断，现在300美元就能入门。

虽然从开源手到家庭机器人还有段路，技术、成本、场景都得解决，但Xu Dong他们说“五年后，机器人会真的部署在很多地方，不是视频里的概念，会像ChatGPT一样影响生活”。

说不定再过几年，我们回头看2025年，会发现这就是机器人普及的起点。

到时候家里可能有机器人帮忙做饭、打扫、照顾老人，而这一切的开始，就是让机器人有了一双真正灵巧的手。

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