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...
2025-10-02 1
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。
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。
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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