一文看懂机器人灵巧手：技术原、难点与产业

一文看懂机器人灵巧手：技术原、难点与产业

图 1｜灵巧手把机构、驱动、触觉与控制压缩进接近人手的体积。

机器人已经会跑会跳，为什么拧一颗螺丝仍然很难

让机器人拿起纸箱并不稀奇。成熟的两指夹爪配合固定工装，早已能在工厂里快速、稳定地重复抓取。真正困难的是另一类任务：从混放零件中捏起一颗螺钉，调整它在手中的朝向，再把它送入被遮挡的孔位；一只手固定接插件，另一只手插线；握住电钻的同时扣动扳机；拿起玻璃杯而不捏碎，也不让它滑落。

图 2｜螺钉重定向、遮挡下插接与易碎物抓握，都要求机器人持续改变接触关系。

这些动作不只是把物体“夹住”。接触点不断变化，手掌会遮挡视线，摩擦也难以预先确定。机器人既要协调多指位置与作用力，还要让物体滚动、滑动、换指或重抓。NIST因此把手内操作单列为机器人手最难实现和测量的能力之一。[20]

灵巧手处理的正是这类任务。五指只是外形，驱动、传动、感知与控制还要装进接近人手的体积，并经得起碰撞、磨损和长期循环。

灵巧手过去多是昂贵的科研设备。人形机器人兴起后，它开始成为整机、零部件和具身智能团队共同定义的接口。截至2026年9月，商品手覆盖约6个至20多个主动自由度，路线从单电机欠驱动到多关节力控，触觉也由少量指尖压力点扩展到掌面阵列。但会张合、会做手势，仍不等于能长期工作。

讨论这个行业，得先分清三个概念：手长得像不像人、能做多少姿态、能否稳定完成任务，不是一回事。

一、灵巧手的边界：能否主动改变接触关系

1. 从夹持到灵巧操作

普通夹爪的目标通常是建立一个稳定抓取，然后由机械臂搬动物体。灵巧手除了抓取，还要改变物体相对手掌的位姿。常见动作可以分为四层：

稳定抓握：包络瓶子、握住工具、夹持零件；

精密捏取：用拇指与食指捏起薄片、线缆或小零件；

手内重定向：不依赖桌面，把物体在手内旋转、平移或换指；

功能性操作：拧旋钮、按按键、插拔接头、使用剪刀和螺丝刀。

图 3｜灵巧性不仅取决于关节数量，还取决于主动轴分配、对掌能力和手内改变物体位姿的能力。

制造业抓型远不止“握”和“捏”。Cutkosky从加工任务中归纳了从强力包络到精密夹持的抓型；GRASP Taxonomy又把单手稳定抓取整理为33类。[37][12]对机器人来说，关键是能否覆盖任务需要的接触位置、力方向和运动方式。

2. 自由度、关节数和驱动数不能混为一谈

产品资料中的“20自由度”可能指可运动关节、独立运动变量，也可能指能单独下令的主动轴，三者不能混用。

**关节自由度（DoF）**描述机构理论上能怎样运动；

**主动自由度（Degree of Actuation）**描述有多少个独立驱动输入；

被动或耦合自由度由弹簧、连杆、差动机构或腱绳带动，不能完全独立控制。

一只手可以有19个关节，却只用一个电机。Pisa/IIT SoftHand以单根腱绳驱动19个柔顺关节，接触后被动贴合物体。[8]多数关节独立驱动能扩大姿态空间和手内操作能力，也会增加电机、编码器、线缆和故障点。

自由度多，不等于手一定灵巧。评价一只手，至少要问清哪些关节能独立控制，哪些动作依靠机械耦合，哪些接触状态能被感知，以及相关能力是否经过负载和寿命测试。

3. 拇指决定了很多“像手”的能力

五根手指承担的任务不同。拇指能否跨过手掌与其他手指形成对掌，直接影响精密捏取、圆柱握持和工具操作。食指侧摆会改变捏取方向，小指一侧的掌部弯曲有助于形成杯状包络。Shadow Dexterous Hand为此保留了拇指多轴运动、四指侧摆和小指侧掌关节；其当前产品以20个主动自由度带动24个运动关节。[7]

只比较“总自由度”很容易误判，自由度怎样分给拇指、各手指与手掌更值得看。

二、六十多年演进：从仿生机构到具身智能终端

灵巧手的历史并不是从人形机器人热潮开始的。它长期沿着假肢、遥操作、工业装配和机器人学四条线交叉演进。

图 4｜早期研究从仿生机构和假肢需求出发，逐步建立多指抓取与多接触控制框架。

1. 1960—1970年代：从假肢与仿生机构起步

1964年，南斯拉夫米哈伊洛·卜平研究所研制出公开文献所称的第一版Belgrade Hand。它面向假肢需求，使用单一外部电机、指尖压力反馈和自适应闭合机制，是早期多指仿生手的代表。[1]

早稻田大学从1967年开始研究人工手臂和手。WAM-1在手与臂上合计具有7个自由度；1969年的WAM-2已经在手指上布置位置与压力传感器，使系统能够自动抓取和搬运物体。到1983年，WAM-7采用14个手指自由度演奏简单乐曲。[2]

这些设备已触及三个长期问题：少量驱动怎样带动多关节，触觉怎样进入闭环，人手形态怎样转化为通用操作能力。

2. 1980年代：建立多指抓取的力学与控制框架

1982年，Salisbury与Craig发表Stanford/JPL Hand相关工作，讨论多指机构的运动学、内力和位置—力控制。该手采用三指、每指三关节的腱驱结构，以9个自由度研究稳定抓取和手内操作。[3]

1984年的Utah/MIT Dextrous Hand进一步研究高动态、多自由度、多通道触觉以及分层控制。[4]灵巧手由此逐渐成为可分析、可控的多接触系统，而不只是仿生机构。

3. 1990—2000年代：多传感集成与工程平台形成

德国DLR从1993年前后持续开发机器人手。2001年推出的DLR Hand II具有13个自由度，集成关节与电机位置、关节力矩、温度和六维指尖力传感，并采用笛卡尔阻抗控制。研究团队后来又与哈尔滨工业大学合作发展DLR-HIT系列。[5]

图 5｜DLR Hand II把多传感、力矩反馈与阻抗控制集成到同一研究平台。来源：DLR 官网（文末资料[5]，图片版权归原机构）。

NASA Robonaut Hand则从明确任务反推设计：它要使用原本为穿戴航天服手套的宇航员设计的工具与接口。1999年的设计论文给出五指、腕部与前臂一体化方案，手和腕共有14个独立自由度；Robonaut 2继续把执行器与电子系统布置在前臂，并增强力控与传感。2011年，Robonaut 2成为首个进入太空的人形机器人。[6]

图 6｜Robonaut 2代表了从太空工具任务反推手部结构与控制的技术路线。来源：NASA 官网（文末资料[6]）。

同期逐步商品化的Shadow Hand，把腱驱、关节位置、腱力、温度、电流与指尖触觉集成到同一研究平台。它后来成为强化学习与遥操作研究的常用硬件。为了接近人手的运动范围，其执行器延伸到了手背和前臂。

4. 2010年代：柔顺、欠驱动与机器人学习兴起

传统路线不断增加独立关节，Pisa/IIT SoftHand则把一部分适应能力交给结构：一个执行器驱动19个柔顺关节，手指在接触物体后自然贴合。独立关节控制因此受限，机构却更简单、更耐冲击，也有利于降低成本和提高接触安全性。[8]

图 7｜柔顺欠驱动、仿真学习与人形机器人商品化共同推动灵巧手走向具身智能终端。

2018年，OpenAI Dactyl用Shadow Hand完成方块手内重定向，并通过域随机化把仿真中训练的策略迁移到真实硬件；2019年，系统又完成了单手复原魔方的演示。[9][22]硬件并没有突然换代，变化发生在研究方法上：与其先把手和接触建模得足够精确，不如让策略在带有大量不确定性的模型中学习操作。

5. 2020年代：从科研设备走向人形机器人部件

人形机器人要使用为人设计的门把手、工具、开关和接插件。灵巧手必须同时控制尺寸、重量、功耗、成本和可靠性。

工信部《人形机器人创新发展指导意见》把灵巧手、轻量化与刚柔耦合设计、手臂动态抓取和灵巧作业列为“机器肢”关键方向。[10]研究平台继续增加自由度和触觉，商品化产品则在主动自由度、负载、寿命和价格之间寻找能交付的组合。

三、灵巧手有什么用：它扩展的是机器人的“动作词汇表”

1. 让通用机器人使用人类工具

专用夹具在单一任务上很高效，换一种物体或工序却常要重新设计。灵巧手希望用同一套末端执行器操作已有工具和接口，例如握住螺丝刀并旋转、按下喷壶扳机、抓住门把手开门、取卡并插卡。机器人能用的动作由“夹取、搬运、放置”扩展到捏、拧、拨、搓、压、插、拔和换指。

图 8｜灵巧手扩展的是机器人的动作词汇，同一硬件要在工具、柔性生产、遥操作与康复任务中切换接触策略。

这类兼容性关系到人形机器人能否复用现有空间、流程与工具。类人形态若不能减少环境改造，仅有外观并没有多少经济价值。