人形機器人進化:首先"卷"向壹雙手
熊坤： 目前，客戶選擇靈巧手時主要參考叁大類指標：第壹是性能，第贰是產品的可靠性和質量，第叁是價格。
性能是第壹道門檻。性能指標又包括感知能力、觸覺傳感器的類型和布置方式。例如，采用壹維還是叁維觸覺傳感器，傳感器如何布置，以及產品的指尖力、重復定位精度、主動自由度配置、整體尺寸和重量等。
通過這些基本參數，客戶可以判斷壹款靈巧手能否滿足具體場景的需求。
產品性能滿足要求後，客戶還會進壹步考察產品可靠性和成本，測算整體投資回報率。最終，客戶會綜合這些方面選擇相應的靈巧手產品。
問： 很多廠商會強調自由度、負載、重復定位精度和觸覺傳感器配置。對於真正的工業客戶來說，哪些參數會直接決定壹款靈巧手能不能進入生產線？
熊坤： 首先還是要看它能否完成具體任務。自由度、負載、尺寸和重量決定了靈巧手的基本操作邊界，重復定位精度和指尖力會影響實際操作的准確性。
其次是感知能力。不同傳感器的類型和布置方式，會影響靈巧手對接觸力、物體狀態以及操作過程的判斷。
再往後就是穩定性和可靠性。壹款靈巧手即使能夠完成單次任務，如果無法在生產線上長時間連續工作，也很難真正進入工業場景。
最後還要看成本和投資回報率。客戶也會綜合計算，比如采購成本、維護成本、效率提升以及能夠替代多少人工等方面，判斷產品是否具備實際應用價值。
04 機器人越來越聰明，為什麼壹“動手”就容易失誤
問： 今年不少具身智能企業都在強調大模型、VLA和世界模型，但機器人落實到精細操作時仍然比較困難。你認為機器人“大腦”和“手”之間最大的能力落差體現在哪裡？
熊坤： 靈巧手是人形機器人與物理世界接觸最頻繁的末端，需要采集大量來自外部世界的信息，而且這些信息包含多個模態。
例如，靈巧手需要獲取抓取時的力覺信息，還要感知物品的紋理、軟硬程度、材質以及溫度等。現有的大量傳感器往往只能反映單壹的力覺信息。
因此，第壹個難點，是如何高質量地獲取靈巧手或者人手與物品接觸時產生的大量動態、多模態信息。我認為，這是提升靈巧操作大模型和世界模型操作能力的關鍵。
第贰個難點，是獲得這些數據以後，如何利用數據訓練靈巧手和人形機器人完成實際操作，涉及模型架構設計。
第叁個難點，是模型訓練完成後的遷移問題，包括如何縮小Sim-to-Real，也就是仿真環境與現實環境之間的差距。我認為，目前主要存在這叁個方面的難題。
問： 靈巧操作涉及力覺、觸覺、材質、溫度和物體形變等多模態信息。目前最大的瓶頸，是缺少高質量數據，還是模型還無法充分理解和利用這些數據？
熊坤： 兩方面的問題都存在。
首先，靈巧操作的高質量數據本身比較難獲取。機器人在接觸物體時，力的變化、接觸位置、物體形變以及材質信息都在持續變化，這類動態、多模態數據的采集難度很高。
其次，即使獲得了數據，如何設計合適的模型架構，讓模型真正理解這些信息，並將其轉化為具體操作能力，也是壹項挑戰。
因此，數據和模型需要同步推進。只有數據采集能力提升，模型才能獲得更豐富的訓練基礎；模型架構持續演進，也才能更有效地使用這些數據。
問： 目前行業正在嘗試數據手套、遙操作和無本體采集等不同方案。你認為，什麼樣的數據采集方式最有可能成為靈巧操作數據的主流方案？
熊坤： 目前已經湧現出很多嘗試，希望以更低成本的方式，高質量地獲取靈巧操作數據，包括數據手套、遙操作設備以及無本體采集方案等。
未來可能很難依靠單壹方式解決所有問題。不同采集方式各有特點，有些方式更適合大規模獲取人類操作數據，有些方式更適合采集機器人本體執行任務時的真實反饋。
行業最終可能會形成多種方式結合的數據采集體系，在成本、數據質量、任務覆蓋范圍和遷移效率之間取得平衡。
05 從遞壹杯水到疊壹件衣服，中間差了多少技術
問： 不同場景對靈巧手的要求差異很大。例如迎賓、遞送等交互場景，與家庭整理、廚房作業等復雜場景，是否需要完全不同的產品定義？
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還沒人說話啊，我想來說幾句
性能是第壹道門檻。性能指標又包括感知能力、觸覺傳感器的類型和布置方式。例如，采用壹維還是叁維觸覺傳感器，傳感器如何布置，以及產品的指尖力、重復定位精度、主動自由度配置、整體尺寸和重量等。
通過這些基本參數，客戶可以判斷壹款靈巧手能否滿足具體場景的需求。
產品性能滿足要求後，客戶還會進壹步考察產品可靠性和成本，測算整體投資回報率。最終，客戶會綜合這些方面選擇相應的靈巧手產品。
問： 很多廠商會強調自由度、負載、重復定位精度和觸覺傳感器配置。對於真正的工業客戶來說，哪些參數會直接決定壹款靈巧手能不能進入生產線？
熊坤： 首先還是要看它能否完成具體任務。自由度、負載、尺寸和重量決定了靈巧手的基本操作邊界，重復定位精度和指尖力會影響實際操作的准確性。
其次是感知能力。不同傳感器的類型和布置方式，會影響靈巧手對接觸力、物體狀態以及操作過程的判斷。
再往後就是穩定性和可靠性。壹款靈巧手即使能夠完成單次任務，如果無法在生產線上長時間連續工作，也很難真正進入工業場景。
最後還要看成本和投資回報率。客戶也會綜合計算，比如采購成本、維護成本、效率提升以及能夠替代多少人工等方面，判斷產品是否具備實際應用價值。
04 機器人越來越聰明，為什麼壹“動手”就容易失誤
問： 今年不少具身智能企業都在強調大模型、VLA和世界模型，但機器人落實到精細操作時仍然比較困難。你認為機器人“大腦”和“手”之間最大的能力落差體現在哪裡？
熊坤： 靈巧手是人形機器人與物理世界接觸最頻繁的末端，需要采集大量來自外部世界的信息，而且這些信息包含多個模態。
例如，靈巧手需要獲取抓取時的力覺信息，還要感知物品的紋理、軟硬程度、材質以及溫度等。現有的大量傳感器往往只能反映單壹的力覺信息。
因此，第壹個難點，是如何高質量地獲取靈巧手或者人手與物品接觸時產生的大量動態、多模態信息。我認為，這是提升靈巧操作大模型和世界模型操作能力的關鍵。
第贰個難點，是獲得這些數據以後，如何利用數據訓練靈巧手和人形機器人完成實際操作，涉及模型架構設計。
第叁個難點，是模型訓練完成後的遷移問題，包括如何縮小Sim-to-Real，也就是仿真環境與現實環境之間的差距。我認為，目前主要存在這叁個方面的難題。
問： 靈巧操作涉及力覺、觸覺、材質、溫度和物體形變等多模態信息。目前最大的瓶頸，是缺少高質量數據，還是模型還無法充分理解和利用這些數據？
熊坤： 兩方面的問題都存在。
首先，靈巧操作的高質量數據本身比較難獲取。機器人在接觸物體時，力的變化、接觸位置、物體形變以及材質信息都在持續變化，這類動態、多模態數據的采集難度很高。
其次，即使獲得了數據，如何設計合適的模型架構，讓模型真正理解這些信息，並將其轉化為具體操作能力，也是壹項挑戰。
因此，數據和模型需要同步推進。只有數據采集能力提升，模型才能獲得更豐富的訓練基礎；模型架構持續演進，也才能更有效地使用這些數據。
問： 目前行業正在嘗試數據手套、遙操作和無本體采集等不同方案。你認為，什麼樣的數據采集方式最有可能成為靈巧操作數據的主流方案？
熊坤： 目前已經湧現出很多嘗試，希望以更低成本的方式，高質量地獲取靈巧操作數據，包括數據手套、遙操作設備以及無本體采集方案等。
未來可能很難依靠單壹方式解決所有問題。不同采集方式各有特點，有些方式更適合大規模獲取人類操作數據，有些方式更適合采集機器人本體執行任務時的真實反饋。
行業最終可能會形成多種方式結合的數據采集體系，在成本、數據質量、任務覆蓋范圍和遷移效率之間取得平衡。
05 從遞壹杯水到疊壹件衣服，中間差了多少技術
問： 不同場景對靈巧手的要求差異很大。例如迎賓、遞送等交互場景，與家庭整理、廚房作業等復雜場景，是否需要完全不同的產品定義？
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