多指靈巧手為什麼這麼難？機器人靈巧操作的瓶頸與未來趨勢

讓機器人像人一樣完成抓取、旋擰、撥動、操作工具，始終是機器人領域最核心、也最困難的目標之一。過去多年，機器人操作能力已經從早期依賴預程式設計的機械程式設計，發展到引入視覺反饋的閉環控制，再進一步邁向強調多模態感知、決策與執行閉環的具身智能階段。與此同時，末端執行器也從簡單夾爪演進到多指靈巧手，硬體能力持續提升。但真正的人形化靈巧操作仍遠未成熟，尤其在多指靈巧手上，資料採集、技能學習與真實世界泛化仍面臨諸多瓶頸。本文系統梳理了機器人操作的發展脈絡、當前挑戰，以及靈巧操作在資料採集與學習框架上的最新進展。

圖1 展示了機器人操作硬體從“簡單”走向“靈巧”、從“剛性”走向“柔順”的整體演進路徑。圖中上半部分對應末端執行器的演化：最早是結構簡單、任務單一的平行夾爪，隨後發展出兩指、三指夾持器，以及 Pisa/IIT Soft Hand這類欠驅動軟手；再往上，則進入Shadow Hand、Allegro Hand、Hannes Hand 等多指靈巧手與擬人手階段，同時軟體手也逐漸成熟。下半部分對應機械臂本體的演化：從傳統工業機械臂，發展到能夠與人協作、適應非結構化環境的協作機械臂，再到可連續變形的連續體機械臂，以及基於柔性材料建構的軟體機械臂。這張圖要表達的是，機器人操作硬體的發展並不是單一路線推進，而是末端執行器與機械臂兩條路線同時升級。前者不斷提升手部的抓取與操作自由度，後者則持續增強本體的環境適應性與互動能力；兩者共同推動了機器人操作能力從“能抓取”向“會操作”演進，也為後續更複雜的靈巧操作學習奠定了硬體基礎。

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圖2 展示了機器人操作的發展脈絡，大體可分為三個階段：機械程式設計、閉環控制和具身智能。第一階段的特點是預程式設計控制，機器人主要運行在結構化環境中，缺乏即時反饋，依賴人工預先設定動作與流程，因此更適合重複性強、變化較少的任務。第二階段進入閉環控制，機器人開始引入視覺等反饋資訊，能夠在半結構化環境中根據感知結果修正動作，但整體仍較依賴精確建模與控制框架。第三階段則邁向具身智能，核心特徵是多模態感測融合與更強的自適應能力，機器人不再只執行既定程序，而是嘗試在非結構化環境中完成更複雜的互動與操作任務。整體來看，機器人操作能力正沿著從“無反饋”到“有反饋”、從“預設執行”到“自適應決策”的方向持續演進。

圖3 主要說明，隨著機器人逐步走出結構化工廠環境，機器人操作所面對的對象正在從傳統剛性工件轉向更複雜、也更難感知和建模的物體。例如，線纜屬於線狀對象，玻璃屬於透明對象，布料屬於柔軟對象，醫療場景中的人體組織則屬於可變形對象。這些對像在接觸、形變和狀態估計上都比傳統剛體更複雜。與此同時，機器人操作類型也在不斷擴展，除了基礎的抓取—放置操作之外，還包括依賴單點接觸實現複雜運動的單點接觸滑動操作、推拉操作、僅依靠單手完成物體旋轉的手內操作，以及開關閥門、抓取物體、使用工具等更豐富的靈巧操作。複雜對象與多樣任務的疊加，使機器人在與物理世界互動時面臨建模困難、不確定性高、擾動大和感知能力受限等挑戰。

表I 對靈巧運算元據採集範式做了系統梳理，整體可分為三類：模擬平台、人類示教和遙操作示教。其中，模擬平台側重於以大規模、低成本方式生成訓練資料，代表性工作包括 GraspM³、RoboGen、DexGraspNet、GRPtopia，能夠提供百萬級抓取軌跡、多類別物體資料以及多樣化任務與場景，但這類資料仍面臨從模擬走向真實世界的遷移問題。人類示教部分則更強調從真實人類操作中獲取先驗，Videodex、VTDexManip、ActionSense 等方法開始引入視覺、動作、觸覺、本體感覺、肌電與眼動等資訊，使資料更加貼近日常任務與真實互動過程。遙操作示教方面，Open-TeleVision、GR00T、DexCap、Mobile ALOHA、π0等系統展示了當前主流採集路徑，即通過 VR、動捕手套、多攝影機或全身遙作業系統將人的動作對應到機器人上。整體來看，這張表反映出靈巧運算元據採集正從單一模態、單一場景走向更大規模、更多模態和更複雜任務，但高品質多指靈巧手資料仍然稀缺，且現有遙作業系統普遍缺少力反饋，這也是後續學習框架受限的重要原因。

圖4 主要說明，人手與現有多指靈巧手之間仍然存在明顯的 Human-to-Robot gap。圖中對比了人手、Allegro Hand 和 Shadow Hand三種形態，可以直觀看到，當前機器人手在手指尺寸、結構佈局和驅動整合方式上都與人手有較大差異。比如，Allegro Hand 只有四根手指，且單指尺寸明顯大於人類手指；而 Shadow Hand雖然手指更接近人手的細長形態，但其背後配有較大的驅動盒，會對整個手部的可達空間和臂手系統整合帶來負面影響。論文正文進一步指出，受限於當前機電系統在驅動—傳動效率、能量密度和有限空間內實現高自由度等方面的能力，機器人手仍難以達到人手的形態與功能水平。正因為這種結構與尺度上的差異，人類示教資料很難直接無縫遷移到機器人系統上，這也構成了靈巧操作學習中的一個關鍵瓶頸。

表II 對靈巧操作技能的學習框架做了系統梳理，整體可分為兩大類：模仿學習和強化學習。其中，模仿學習部分既包括 DMP、SEDS、ProMP、TPGMM、KMP 這類基於軌跡表示與運動建模的方法，也包括行為克隆、逆強化學習、GAIL、AIRL 等框架。表中可以看到，這一方向正逐步從單純復現示教軌跡，轉向結合視覺、觸覺、本體感覺、力資訊的多模態學習，例如 DIME、DIH-Tele、ViTacFormer、DexForce、DexSkills等方法都在嘗試把人類示教與機器人手部動作、觸覺特徵或接觸力資訊結合起來。強化學習部分則覆蓋了Bi-DexHands、Unidexgrasp++、Tactile-AIRL、DexTouch、VTAO-BiManip、DAPG、DexH2R、LEGION等代表性方法，重點體現出幾個趨勢：一是借助高保真模擬平台和大規模任務集提升訓練效率，二是將視覺—觸覺聯合感知引入策略學習，三是通過少量人類示教、動作重新導向、語言嵌入和終身學習增強策略的泛化與遷移能力。整體來看，這張表反映出靈巧操作學習正從單一模態、單一任務，走向多模態融合與更強泛化能力。

圖5 是全文對靈巧操作學習瓶頸與未來方向的集中總結。作者將當前挑戰概括為三點：第一，多指靈巧手高品質資料集不足。模擬資料存在 Sim-to-Real gap，人類示教資料又面臨 Human-to-Robot gap；同時，現有大多數資料集仍圍繞簡單夾爪建構，而基於多指靈巧手的高品質資料稀缺，現有遙操作採集系統還普遍存在僅依賴視覺反饋、缺少力覺/觸覺資訊、時延較高等問題。第二，靜態學習框架魯棒性不足。當前基於強化學習或模仿學習的框架難以在學習過程中動態調整技能，也難把人類糾錯與偏好有效納入閉環，因此一旦面對新環境或新任務，性能容易明顯下降。第三，端到端學習框架泛化能力不足，不僅可解釋性弱，也難以處理長時序、多階段任務。基於這些問題，提出三條新趨勢：建構高自由度、力—觸覺緊耦合的敏捷遙作業系統，引入基於人類剛度意圖反饋的技能遷移與持續進化機制，以及發展融合多模態感知與層級決策的混合智能框架。 (AI工業)