灵巧手困局：人形机器人“最后一厘米”难题

快速阅读: 截至报道时，灵巧手作为人形机器人关键部件，占整机成本约20%。全球仅有122家企业涉足该领域，普遍面临可靠性低、数据匮乏等瓶颈，行业正通过复合传动与多模态感知推动技术突破。

灵巧手作为人形机器人的关键末端执行器，其研发难度不亚于整机开发。该部件需在有限空间内集成驱动、传感与传动系统，以实现高自由度和精细操作能力，例如拧螺丝、抓取不规则物体等，从而支持机器人使用人类工具。

截至2025年7月，全球灵巧手企业达122家，远少于同期超过300家的人形机器人本体企业。在估值方面，头部灵巧手厂商如灵心巧手估值逾20亿元，而人形机器人企业Figure和宇树科技的估值分别高达390亿美元和120亿元以上。尽管当前灵巧手产业规模较小，但其通常占整机成本约20%，是影响商业化进程的核心硬件。

技术路径尚未统一。目前主流驱动方式为电机驱动，传动方案包括腱绳、连杆及蜗轮蜗杆等。其中，腱绳传动轻便灵活但易磨损；连杆结构刚性强，却对装配精度要求高；蜗轮蜗杆定位精准，但体积较大。部分企业尝试采用复合方案以兼顾性能，但集成难度显著提升。

可靠性仍是落地的主要瓶颈。高自由度带来控制复杂度的指数级增长，同时内部密集排布的元器件易导致散热困难，影响持续作业能力。在工业场景中，高频操作加速部件老化，部分产品寿命不足两个月，难以满足实际需求。

数据匮乏同样制约行业发展。灵巧手缺乏大规模、高真实性的力控与材质交互数据。当前，行业正探索“真实采集+仿真补全”的混合模式，并推动多模态感知融合。例如，灵巧智能近期开源的DexCanvas数据集首次引入力觉维度，有助于提升操作的泛化能力。

业内普遍认为，灵巧手是实现机器人“最后一厘米”操作的关键。尽管面临成本、性能与可靠性难以兼得的“不可能三角”，但通过仿生设计、轻量化材料及复合传动等创新，相关技术正稳步推进，为未来人形机器人规模化应用奠定基础。

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