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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-07 09:15 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 心智观察所:一只“手”背后的人形机器人革命股份有限公司 | 官网:暂无 |
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【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
人形机器人正以前所未有的速度从科幻走入现实。
无论是特斯拉的Optimus还是波士顿动力的Atlas,它们已能稳健行走、搬运重物,甚至展现舞蹈才能。然而,在这场即将重塑制造业、服务业乃至人类生活方式的机器人革命中,一个看似基础却极为关键的问题,正成为技术突破的最大瓶颈——那就是“手”。
特斯拉CEO埃隆·马斯克将之称为“手问题”,而这也正是全球机器人学界与产业界共同面临的“终极挑战”。
人类的手,是自然界亿万年进化留下的精密杰作。它不仅能抓握、捏取、旋转,还能感知温度、质地与力度。要将这一切复制到机器人身上,意味着必须在有限的机械空间中集成驱动、传感、控制与反馈系统,并实现与“大脑”——即人工智能系统的高效协同。
摩根士丹利预测,到2050年,人形机器人市场的规模可能高达5万亿美元。然而,如果没有一双足够灵巧的手,机器人将无法胜任绝大多数需要精细操作的工作,其应用场景与商业价值将大打折扣。
正如美国西北大学机器人学生物系统中心的凯文·林奇所言:“我们设定了一个十年目标,希望实现接近人类的手部灵巧性、功能性和实用性。但这绝非明年就能实现的事。”
仿生 vs 功能至上
目前,全球研究团队在机器人手的设计上主要分为两大路径:一派执着于“仿生”,致力于无限逼近人类的手;另一派则奉行“功能至上”,从实际任务出发重新定义手的形态。
在仿生阵营中,英国Shadow Robot公司的产品被西北大学等研究机构用作开发基础。研究人员通过远程控制手套,操作着一对机器人手完成堆叠塑料环、将小方块放入杯子等幼儿级动作——这些对人类而言轻而易举的任务,对机器人却是巨大的挑战。
这类五指手机械结构复杂,指尖装有流体感应层,能通过感知接触物体时电属性的变化来模拟触觉。然而,驱动手指运动的电机密集封装在前臂中,体积足有“咖啡罐大小”,严重限制了整体设计与灵活性。
中国企业也在仿生路径上取得进展,例如智元机器人的OmniHand 2025系列灵巧手。该系列包括“灵动款”用于互动场景,支持多指协同抓取和精细捏取,通过集成的高密度MEMS触觉传感器实现对物体纹理和力度的实时反馈,已在实验室演示中完成如精密拾取螺丝或桌面物体清理等复杂任务,标志着中国在仿生触觉模拟领域的快速追赶。
未来的机器人手需要集成更多传感器,以更好地模拟人手。例如,要握住一支铅笔,就需要在多个手指的侧面布置传感器。对此马斯克也深有体会,他在近日坦言,特斯拉的Optimus在人形行走方面已表现良好,但制造出能与人类媲美的手,却是“一项艰巨得多的任务”。
而在功能派看来,盲目追求五指结构并非明智之举。哥伦比亚大学的研究团队开发了一款四指机器人手,它无需视觉反馈,仅凭触觉就能识别物体。尽管在演示中它偶尔会让轻巧的纸筒从指间滑落,但即使失败尝试所产生的数据,也会被用于进一步训练。
因为,功能派认为“机器人本质上是通过实践学习的”。
中国杭州的宇树科技在功能派设计中表现出色,其新推出的H2人形机器人配备了模块化灵巧臂手,支持7自由度操作,能在工业环境中实现高效抓取和工具使用,如拾取重物或执行装配线任务。该手设计强调耐用性和负载能力(臂部峰值可达21kg),并通过AI算法优化路径规划,已在工厂测试和展会演示中证明其在动态抓取场景下的可靠性。
波士顿动力为其Atlas人形机器人配备了仅有三根手指的手。这三指能形成掌状结构以提起箱子或支撑身体,其中一指还可旋转充当拇指。他们认为,机器人手的设计必须在力量、灵巧、轻巧与耐用性之间做出艰难的权衡,因为增强某一特性,往往意味着削弱另一特性。其当前版本被称为“抓取器”,能抓起各种物体(包括重物),而下一代正在设计为能使用工具或从料箱中精准拾取物品,同时保持其强度。
另一个中国功能派代表是开普勒机器人,其Forerunner K2人形机器人手每只手拥有11个自由度(包括主动和被动),指尖集成柔性传感器阵列(高达96个接触点),单手负载能力达15kg。该设计优先考虑工业适用性,而非完美仿生,已在演示中支持汽车零部件组装等场景的高精度拾取和力控操作。
对于广大中小制造商而言,成本往往是更现实的考量。旧金山机器人公司MicroFactory的联合创始人兼首席执行官伊戈尔·库拉科夫指出,传统的二指夹爪仍是目前最经济高效的选择。该公司生产的一款5000美元机器人,通常一臂配备工具,另一臂装备双指夹爪用于固定物体。这种配置已能完成电子组装所需的大部分功能,如焊接、拧螺丝或剥离保护膜。
小米在这一领域提供了一个平衡方案,其CyberOne人形机器人采用多自由度臂手设计,结合触觉和视觉反馈,支持精密物体操纵(如单手握持1.5kg物体),已在内部测试中探索智能家居应用,如物体识别和简单交互任务。尽管成本约60万元人民币,仍需优化以推动消费级普及,但其多模态感知能力展现了家用场景的潜力。
然而,打造真正类人的手依然面临重重困难。尤其是在匹配人类皮肤的自我修复能力、关节的自润滑特性等方面,目前产品工程领域对材料方面的一些根本性问题尚无解决方案。
面对复刻人手的巨大困难,一个根本性问题随之浮现:既然真人双手已然存在,为何还要投入巨资模仿?
西北大学机械工程教授、负责领导机器人手开发联盟的埃德·科尔盖特给出了答案:工厂和护理行业的人力短缺正在推动对替代方案的需求。
他进一步阐述,这一领域的突破可能像个人计算机将大型机的能力带给大众一样,让中小制造商蓬勃发展,“它可能会创造新的、引人入胜的工作岗位。这可以说是我们从事这项工作的初衷。”
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