“特斯拉延期交付机器人是卡在灵巧手上,中国灵巧手遥遥领先”

编辑部 整理自 MEET2026
量子位 | 公众号 QbitAI

从夹爪到灵巧手,具身智能操作正在从简单的抓取迈向真正可泛化的灵巧操作。

就在特斯拉人形机器人因灵巧手,整体延期交付,卡在“手”上时,灵心巧手联合创始人张延柏却表示:

换句话说,灵巧手不是人形机器人的附属部件,而是具身智能的核心执行平台。

它不依赖人形本体,可率先进入工业与家庭场景;它是软硬一体的平台,决定了机器人是否具备真正的泛化能力;同时,它也是门槛最高、生态最深的关键部件之一。



在他的判断中,一只好的灵巧手既要有高自由度、高耐用性、高性价比和多模态感知,还得软硬结合,为不同场景定制解决方案,具备稳定性。

为了完整呈现张延柏的思考,在不改变原意的基础上,量子位对演讲内容进行了整理编辑,希望能提供新的视角与洞察。

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核心观点梳理

以下为张延柏演讲全文:

为什么是灵巧手

灵心巧手,顾名思义,我们是一家做机器人手的公司。

在具身行业里面大家都听说过,我们行业里的领军企业特斯拉,今年原本计划交出5000只人形机器人,却因为手的原因,今年宕期了,整个人形没有一台交付出来。

由此大家才认知到,原来灵巧手对具身行业这么重要。

五年前我们在创业的时候,认为灵巧手是具身赛道里面最核心的零部件,当初选择这个赛道有几个原因:



灵巧手不光用于具身机器人一个行业。

灵巧手不仅可以进入工厂跟传统协作臂直接应用,还能跟除草机器人、扫地机器人直接捆绑,进行一些简单家庭任务的处理。

所以,灵巧手是不依赖于人形机器人的终端执行平台,我们认为它能先于机器人得到场景上的应用。

灵巧手是软硬一体的平台。

想要做好灵巧手,让它像人手一样具备很高的自由度,能够抓能够捏,能够使用各种工具,光有硬件是不够用的,还要有各种软的东西,比如算法够不够,见到一个螺丝刀用几根手指抓它,用多大力量抓它,都要有相应的算法。

灵巧手从未来生态应用的广度到门槛壁垒都是很高的行业。

既然说到特斯拉到现在为止手还没有量产,那么,卡住灵巧手的是什么样的原因?

好的灵巧手是什么?

怎么样的手才是好的灵巧手,才能到真正商业化应用的阶段?



我认为主要有六个方向:

第一,好的灵巧手一定是高自由度的灵巧手,一定要像人的手一样。

大家可以算一下人手有多少个关节,最常用哪些手指,一个好的灵巧手要跟人手一样,要具备每个关节的自由度才可以。

我们目前在工厂里面能看到,所谓的工业自动化用的协作臂和两指夹爪就能实现非常多的工业自动化的生产,比如搬运、码垛等等这些生产过程。

但是他们存在典型的问题,泛化能力不够。比如,今天要抓一个小火柴盒,明天要抓一个箱子,那么整个夹爪就要换,算法也要跟着换。

如果像人类手的话,就可以用人类的算法解决问题。用两个手指不能夹的话,我能不能用一个手握它,如果一个手也握不住它的时候能不能两个手搬它,这是更广泛的泛化能力。

对比传统工业两指夹爪,五指灵巧手有更广泛的泛化能力,主要来自于像人手一样的有更广泛的自由度操作万物,操作人类的工具。

第二,灵巧手到底能不能被更广泛的场景应用,将来会不会更灵巧,有更多生态上各种各样的算法,最关键的有多少客户,其性价比方面目前已经到了进入各个场景的水平。

五指灵巧手相对来说,大家认为可能还是在科研端,一个手看起来有这么多电机是不是很贵,离我们进入到场景里还遥遥无期。

但其实就今年具身行业非常红海的状态来说,灵巧手已经卷到万元以内,基本上跟对应的工业端两指夹爪价格在同一区间了。

第三,灵巧手不光硬件还要有软的东西,开源的这套算法能不能支撑所有生态链,比如工业自动化领域,研究具身大小脑领域。

比如,在化学实验室里面,以前因为有气味,所以年轻人越来越不愿意进赛道里面。

我们能用灵巧手做软的东西抓薄薄很脆的试管,会不会去使用移液枪等等,它不光有很高的灵活度还有软的算法。

第四,人类手不光有自由度,能摆出来各种各样的位姿,更重要的是手可以作为人的末端跟整个环境交互

我们手有触觉的,我们摸到任何物品有时候先于我们视觉感知这个物品是什么物品,是凉的还是冷的,什么样的形状等等,它是跟人类、跟世界交互的接口。

对灵巧手来讲其实也一样,它不光是硬件+软件的载体平台,它也需要有一些视觉、触觉的基础,跟整个物理世界进行交互,目前整个灵巧手行业里面触觉行业发展得非常快,各种各样的触觉方案都有。

第五和第六,灵巧手想实现场景中产品的稳定性,说白了还要看整个性价比到底能不能达到工业级的效率。

比如,雇一个工人到工厂里面每天需要花费多少钱,而买一个臂加手的话多少钱,零部件的折旧损耗成本怎么算等等。

这些东西进入到任何场景里面,大家都会换算这个成本,只有当这个成本达到一个工人两年或者三年,或者一些不愿意进入到工厂的状态下,你可以给很低成本进入到行业里面方案的时候,灵巧手才能得到比较大的应用。

以上,我们认为一个好的灵巧手有高自由度,有很高的耐用性和性价比,有很多生态算法的解决方案,要有跟世界交互的能力。

灵巧手的技术路线

大家知道,目前全球最焦点的做具身方案公司来创业的层出不穷,做手的公司很多,目前全球来讲大家做灵巧手有三种方案。



一种特斯拉他们做的,他们这套方案来自于英国的Shadow,用腱绳的方案。用电机外置的方式把所有手的电机放在小臂位置,这样做的话手比较小。

绳子是有韧性的,要想它有劲的话可以把绳子拉的很紧就可以有力量,如果这个物品需要手指进行反折,用更大的力量扶起来的时候绳子也是有韧度。

目前大家都认为用绳子拉动手指是比较好的方案,马斯克目前在用这种方案。

但是他碰到一个现实的问题,绳子目前无论用金属材质、高分子材质使用长了以后都会有蠕变的状态,手的产品稳定性会成一个问题,这也是特斯拉机器人宕机最主要的原因,就是腱绳会蠕变。

不能解决这个问题的话,手用一段时间,六个星期以后手控制精度没有了,没办法进入到量产环节,这是目前市场上最主流的做手的方案。

还有一个方案用连杆方案,大家今年都知道国内具身人形,走在大街小巷或者打开任何一条视频都能看到各种各样的机器人。

目前相对来说国内基本上这些人形公司用的绝大多数用连杆方案灵巧手,这种方案灵巧手相对来说稳定性和可靠性是很好的,性价比很高。

这种灵巧手相对来说自由度,每个手指关节是有限的。

今年下半年随着产业发展,大家手里小电机越来越小情况下,现在电机小到塞到一个手指里面去,我们行业里面多了很多直驱的方案,把电机放到每个手指关节驱动手指,这是市场上三种主流方案。

连杆、线驱、直驱全方位覆盖

我们公司作为行业领军者,我们公司目前三种灵巧手方案全都有。

在任何场景,比如具身实验室做拟人的动作用腱绳比较好,如果搬砖的话用连杆比较好,将来灵巧手进入到不同的人的领域里面的话,还是要用不同的解决方案,所以我们做了不同灵巧手解决方案。

整个行业里面大家能看到,随着不同方案,我们多模态大模型跟对岸国家做到并驾齐驱,大家都分别占领整个全球第一第二名位置。

新能源车处于引领者的地位,到具身机器人灵巧手赛道,特别硬件行业的话,我们真的是遥遥领先的位置。

我们国产的电机、减速机、丝杠等等,性能和迭代的速度高于全世界任何一个国家更新的速度。

刚才讲到如果想进到这个行业里面,适应不同场景的话,要做不同的手,我们公司从六个自由度的手到十几个二十个自由度的手全都有,也是行业里面最全的解决方案,目前我们公司有三百多人在做手。

Linker Hand O6这款手也是做灵巧手的场景。这个手整个手370克,目前全球最轻的一款灵巧手,它虽然很轻,单手指捏力3公斤,基本上跟一个女孩力量一模一样,整个负载是30公斤,可能比很多女孩更有力量。



这款手是三个月前的一款爆品,这一款产品每个月交付数量超过1000只,我们靠这一款产品在行业里面占到第一的位置。

再往上是另外一款Linker Hand L6,也是低自由度灵巧手,以速度见长,做手指弯折动作,这款手0.3秒可以完成弯折的动作,每天工作几个小时,它是真正可以进入到产业环境里面每天工作八个小时不会累,不会休息,不需要散热的灵巧手。



大家有看过我们公司做的一些弹钢琴机器人就会看,现在弹钢琴机器人用这款手,第一要求手的速度比较快,快速按每个按键,第二个把它拉到一些地方表演的话,每天要给大家演奏8个小时,手能不能挺得住。

Linker Hand L20这个是我们公司到目前为止全球最有竞争力的一款产品,也是相对来说大家耳熟能详的所有海外的互联网大佬全都买过的产品,这是高自由度灵巧手全球销量冠军,每个手指最少有两个电机控制灵巧手,我们这个手有16个电机。



目前应该说如果算高自由度灵巧手,把全球其他公司产品全加起来都没有一款手卖的多,全球所有知名科研机构、互联网巨头跟灵巧手有各种各样的合作。

Linker Hand L30这是我们一款腱绳结构的灵巧手,用绳拉动灵巧手。



在特斯拉还没有量产的时候,我们这款手2024年11月份已经开始商业化了,这款手从自由度到灵活性做到更拟人,做到0.1秒一次开合。

对灵巧手来讲有个很重要的落地场景,对我们自己这家公司来讲最重要的想做好灵巧手就是两个方向,一个做好软的东西,基于灵巧手基础的算法,我们见到螺丝刀子手要用什么样的位姿抓螺丝刀,见到镊子怎么抓镊子。

在具身大模型还没有到ChatGPT基点的时候,我们认为做好具身灵巧手的原子技能,是我们见到任何人类世界里的物体我们都会抓,用合适力量抓,跟它有交互的能力。



我们认为这是将来真正进入具身场景里面基础中的基础,目前用手做各种各样物理世界物品的抓取和调整位姿的能力和简单组装的能力。

另外一个比较重要的三个最核心的零部件——触觉传感器、电机和减速器,目前我们都是自研的,在电机方面,我们公司都是双团队同时赛马的方式做整个耐用性。

这是我们全手掌触觉的方案,今天跟大家介绍到这里,谢谢大家。


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