改写游戏规则！这项创新评价体系与新品，正在重塑机器人灵巧手行业发展格局

机器人灵巧手的研发可追溯至上世纪70年代，半个多世纪以来，增加自由度数量（DOF）一直是提升灵巧度的主要技术路径。大众也普遍将高自由度（DOF）与灵巧度直接画等号。然而，高自由度必然会带来更高的灵巧度么？

实际上，生物界的实例表明，灵巧度并非单纯由自由度数量决定。例如，鸟喙仅具备两个自由度，却能完成啄食、梳理羽毛等复杂动作。同样，人手的灵活性也不仅取决于其21个自由度（不含手掌弧度自由度）和2个腕部自由度，其抓握和掌内操作两大核心功能及更复杂任务的实现主要依赖于生物力学结构优化、神经控制能力发展，以及主动与被动自由度的协同作用。

▍提出通用可量化灵巧度评价指标，重新定义灵巧手性能评估标准

随着具身智能技术的发展，灵巧手产业正呈现多元化发展趋势。值得注意的是，当前主流的视觉–语言–动作模型（VLA）主要聚焦于抓握功能的泛化实现，对掌内操作等精细动作的支持仍有限。这主要源于两方面原因：现有VLA框架通常简化动作输出为抓取位姿生成，缺乏精细控制策略；同时开源数据集中掌内操作的演示数据占比不足1%。因此，在现阶段应用中，低自由度灵巧手已能满足多数基础抓握需求，许多实际应用对高自由度需求并不迫切。

灵巧智能研究团队通过分析人类日常操作行为发现，约87%的手部动作属于需动态调整的操作，并非简单静态抓取。从技术实现角度看，单纯追求自由度叠加，若缺乏协同控制算法，会使控制复杂度指数级增长，还会引发能耗失衡与可靠性下降等问题。同时，人类操作依赖多模态信息融合，现有机器人若忽视感知系统优化，即便自由度高，也难以在非结构化环境中满足精细操作需求。

基于对人手进化机制的研究，灵巧智能团队融合生理学、解剖学、机器人学与神经科学原理，创新性提出了功能需求导向的“灵巧度”（Dexterity）技术指标评价体系，并在前不久举行的“重构·敢为”新品发布会上，对外发布了“通用可量化灵巧度评价指标”。该体系通过物理灵巧度指数Index of Dexterity（IOD）、感知指数Index of Sensitivity（IOS）与智能指数Index of Intelligence（IOI）三大指数，重新定义灵巧手的性能评估标准。

同时，灵巧智能也发布了其在这一理论指导下研发的首款腕手一体双绳驱仿生灵巧手DexHand021 Pro、千元级高功能三指灵巧手DexHand021 S、千赫级响应外骨骼遥操作平台DexCap数采系统三款具备差异化技术路径的新产品。

▍灵巧度指数解析：从理论到产品实践

在具身智能领域向“抓握 – 操作” 一体化模型发展的趋势下，适配精细操作需求的灵巧手硬件成为关键支撑。灵巧智能提出的灵巧度（Dexterity）技术指标评价体系中的物理灵巧度指数（Index of Dexterity，IOD），从多维度为灵巧手性能评估提供了科学依据，而其近期发布的新品，则是该指数在实际产品中的具象化体现。

1、关节自由度拓扑构型：突破传统局限的精细化设计

关节自由度（DOF）作为衡量手部运动灵活性和操作能力的核心指标，在市场现有产品中呈现明显分化。市售低自由度五指灵巧手虽能以简化设计控制成本并完成基础抓握功能，但因其自由度数量与分布的限制，在实际应用中常沦为功能单一的 “固定姿态夹具”，难以执行旋转、翻转等精细操作。部分产品宣称的复杂功能，实则依赖外部平台辅助，应用场景局限于重复性任务。

对比之下，灵巧智能新品展现出显著优势。DexHand021 Pro采用仿人设计，构建22自由度仿生架构（16个主动自由度+4个被动自由度+ 2个腕关节自由度），配合双绳驱正反向驱动技术，精准模拟人类手指操作。2个主动腕关节不仅扩展30%工作空间，更能复现“翻腕倒水”等复杂动作，动态调姿系统可实时补偿手指位姿，适应非结构化环境。

而DexHand021 S采用双拇指的功能结构设计，支持8个自由度，能完成抓取和操控简单工具等复杂操作，在基础功能上实现了对传统低自由度夹爪等产品的超越。

2、手–物接触点3D操作矢量可达空间：扩展运动灵活性边界

手–物接触点3D操作矢量可达空间反映手指运动灵活性，其区域大小和形状直接影响灵巧手操作能力。人手单指整体运动呈现一个复杂3D区域，近似于一个从掌根部向前延伸的弯曲四面体。

灵巧智能新品在这一维度通过技术创新实现突破。DexHand021 Pro采用电机驱动和双绳驱正反向传动，克服传统单绳驱的局限性，实现手指弯曲、伸展和双向侧摆的主动控制，达成 0.1N 级微力控制与抗干扰能力，大幅扩展单指运动可达空间。

对指是人类手部核心精细操作能力，其可达空间指的是，手在自然运动范围内，两个手指（通常是拇指和其他手指）之间能够协作接触覆盖的三维空间区域，通常由拇指–食指协同构型主导。在这方面，DexHand021 Pro基于仿生设计，充分考虑拇指–食指对指运动空间的非线性特性，通过多关节自由度协同，实现精细抓取和操作任务中的高度灵活性与适应性。

此外，一同发布的DexCap数据采集不仅为关节自由度优化以及操作模型提供数据支撑，而且通过运动轨迹规划与仿真，可提升运动流畅性、减少关节磨损，间接增强灵巧手整体性能。

▍感知指数：迈向多模态实时感知新境界

在机器人灵巧手技术发展进程中，感知能力的提升已成为突破操作精度与适应性瓶颈的关键。灵巧智能提出的灵巧度（Dexterity）技术指标评价体系中的感知指数Index of Sensitivity（IOS），以量化标准重新定义了灵巧手的环境交互与信息处理能力，为行业发展提供了重要参考方向。

从行业技术演进角度看，传统灵巧手对感知系统的评估多聚焦于传感器基础参数，如种类、量程、覆盖面积等，但在复杂操作场景中，仅依赖这些参数难以满足需求。手–物交互过程中的动态特性，如接触摩擦，实际是多尺度连续可微的复杂过程，远超传统静摩擦/动摩擦的二元模型范畴。这要求灵巧手不仅要实现多模态传感融合，还需具备高效实时信息处理架构，这推动了触觉传感器向多模态、多尺度、多灵敏度层级感知及高频采样与实时处理方向迭代升级。

为解决行业内长期存在的灵巧操作触觉数据稀疏性难题，灵巧智能联合北京他山科技有限公司，基于MuJoCo仿真环境发布了触觉传感器数据模型及DexHand021灵巧手触觉协同训练框架。此次开源的触觉传感器插件、仿真案例等文件，极大降低了科研与开发门槛，使研究者能直接调用触觉接口加速算法迭代。这一成果填补了开源社区在触觉仿真领域的空白，标志着触觉反馈与精细化控制技术进入新的发展阶段，为行业内相关研究提供了标准化工具与协作基础。

在产品应用层面，灵巧智能发布的新品将感知指数的理论成果转化为实际性能提升。DexHand021 Pro通过在手掌全域覆盖高灵敏度触觉传感器，实现对抓取物体的全方位感知。在电子元件组装、精密仪器操作等场景中，该设计可精准感知物体表面纹理、压力分布等信息，确保对柔软易损物体的稳定抓取，避免因力度控制不当导致的损坏，极大提升了操作的可靠性与安全性。

DexHand021 S则采用刚柔耦合传动专利技术，利用特殊编织柔性绳索实现仿生自适应抓握。该技术赋予灵巧手对物体形状、硬度的感知与自适应调整能力，在物流分拣、家庭服务等场景中，面对不同材质和形状的物品，如异形包裹、不规则餐具等，可自动调节抓握力度和姿态，在22N抓握力的支持下，既能稳固抓取重物，又能轻柔处理易碎品，有效拓展了灵巧手的应用边界。

同步推出的DexCap数据采集系统，从多维度为灵巧手感知能力升级提供支撑。其高密度传感器网络布局（双臂各9DOF、双手各21DOF 以及腰部5DOF）可实现毫米级运动捕捉精度，帮助灵巧手精准感知自身关节位置、角度和运动轨迹。超1000Hz的响应频率配合五级触觉反馈，使灵巧手在实时交互场景中能迅速捕捉外部环境变化，例如在人机协作装配线上，可及时响应人类操作员的动作调整，提升协作效率与安全性。多模态人机交互增强功能通过融合触觉、视觉等多源信息，让灵巧手更全面理解操作任务，在非结构化场景中，可综合判断环境与物体状态，做出更合理的操作决策。

▍智能指数：定义灵巧手认知决策新高度

在具身智能技术不断突破的当下，机器人灵巧手如何实现复杂环境下的自主决策与任务执行，已成为行业发展的核心命题。灵巧智能提出的灵巧度（Dexterity）技术指标评价体系中的智能指数Index of Intelligence（IOI）作为衡量灵巧手认知与决策能力的关键维度，为解决这一难题提供了量化标准与技术路径。该指数与物理灵巧度指数（IOD）、感知指数（IOS）共同构成三维评估框架，从硬件基础、环境感知到智能决策层层递进，系统性推动机器人灵巧手向类人化操作能力演进。

在灵巧度评价体系中，IOD奠定了灵巧手完成基础操作的物理条件，IOS实现了环境信息的高效整合，而IOI则赋予灵巧手“思考”与“学习”能力。其核心在于使机器人灵巧手能够在复杂、动态的环境中，基于多源信息自主规划操作策略，完成多样化任务，并通过经验积累持续优化行为模式。这种从被动执行到主动决策的能力跃迁，是当前具身智能领域突破工业流水线操作局限，迈向开放场景应用的关键。

以典型工业质检场景为例，传统机器人需依赖预设程序完成固定动作，面对产品规格变化或瑕疵识别时灵活性不足。而基于IOI标准设计的灵巧手，可通过实时分析视觉、触觉数据，结合历史质检经验自主调整检测流程，甚至在异常情况出现时动态生成解决方案，提升质检效率与准确率。这一能力的实现，标志着灵巧手从“机械臂末端执行器” 向 “智能操作单元” 的质变。

灵巧智能发布的新品IOI理论深度融入硬件与软件设计。DexHand021 Pro通过集成高性能端侧计算单元，内置专用 AI加速芯片，实现深度学习模型的本地部署，使灵巧手具备毫秒级实时决策能力。在电子元器件组装场景中，该产品可实时分析元件尺寸、位置及材质特性，自主规划抓取角度与力度，无需依赖外部服务器即可快速响应产线节拍变化，极大提升生产柔性。这种端侧算力的强化，有效减少数据传输延迟，保障了复杂操作场景下的决策时效性与稳定性。

DexHand021 S则从生态开放性与场景适配性层面提升智能水平。其开源Python/C++ SDK及仿真模型，构建了开发者友好型生态，允许用户根据具体需求定制控制算法。例如，在农业采摘场景中，科研团队可基于开源框架优化果实识别与抓取策略，将算法验证周期缩短 50%，加速技术从实验室到实际应用的转化。此外，产品的模块化设计支持传感器、驱动单元等组件的快速替换，配合多场景即插即用特性，使其在工业分拣、教育实验等领域能快速适配不同任务需求，通过动态调整硬件与算法组合，实现智能操作能力的灵活扩展。

此外，此次发布的DexCap 数据采集系统在支撑IOI提升中扮演关键角色。其全链路数据闭环机制，通过高精度运动捕捉与超千赫兹响应频率，实时采集操作过程中的多模态数据，可作为灵巧手操作模型的训练数据。在人机协作装配场景中，系统一方面可以协助人类完成复杂装配任务，提升协同效率；另一方面可以在操作过程中捕捉人类操作员的意图和动作习惯，并将其作为操作模型的训练数据，提升灵巧手的操作能力。

DexCap的模块化设计与跨平台兼容性，也为智能算法的迭代提供了硬件基础。开发者可便捷接入视觉、力觉等传感器，结合不同平台算力资源，快速测试强化学习、模仿学习等新型智能控制策略。这种软硬件协同优化模式，不仅加速了智能算法的落地进程，更为灵巧手在未知场景中的自主适应能力提升提供了可能。

值得关注的是，灵巧智能透露其Rule-Based与Learning-Based模型融合技术，或将进一步突破现有智能决策框架。尽管具体细节有待其2025年秋季发布会揭晓，但这一创新方向预示着机器人灵巧手将在物理约束与数据驱动间实现更高效平衡，为IOI指标的持续优化开辟新路径。

▍结语

在机器人技术持续演进的当下，灵巧手作为具身智能的核心执行部件，其性能突破直接关乎机器人应用场景的拓展深度与广度。然而，长期以来，行业发展受困于技术路径碎片化、评估标准缺失等瓶颈，导致研发资源分散、产品性能参差不齐。灵巧智能在此背景下推出的灵巧度（Dexterity）技术指标评价体系及对应新品，无疑将成为推动行业变革的关键节点。

灵巧智能评价体系突破传统以自由度单一维度衡量灵巧手性能的局限，通过多维度量化标准构建起生物智能与机器智能的桥梁。其不仅重新定义了灵巧手性能评估体系，更为行业确立了统一的技术评价框架，有效规范了研发方向，为产业链上下游协同创新提供了标准化语言。而基于该体系研发的新品，则是理论向工程实践转化的典型范例。通过创新的技术架构与功能设计，这些产品充分展现了新评价体系指导下的研发优势，推动灵巧手从单纯的“机械执行工具” 向具备智能决策能力的 “操作终端” 升级。

相信随着灵巧智能提出灵巧度（Dexterity）技术指标评价体系的持续完善与推广应用，灵巧手将在不远的未来实现在工业制造、医疗康复、家庭服务等更多领域实现高效人机协同。