解決了“小腦”，卻卡在了“指尖”！樂聚冷曉琨談如何讓機器人的手更靈巧：場景驅動、軟硬協同

每經記者｜楊煜    每經編輯｜廖丹    

當特斯拉的擎天柱（Optimus）機器人因遭遇手部技術瓶頸而延后量產時，近日攜IRON機器人登上新聞頭條的何小鵬也在接受媒體采訪時感嘆“手是最難的”。機器人末端與物理世界的精細觸達，為何難倒全球一眾頂尖廠商？

近日，樂聚機器人創始人、董事長冷曉琨在接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示，靈巧手的迭代升級有賴于實際場景的打磨，而業內對場景應用的探索才剛剛開始。此前，行業發展重心在整機的運動控制上，靈巧手的“技能”尚未得到充分開發。

另一方面，在硬件能力的突破之外，冷曉琨更相信，基于硬件的制造業優勢并不長久，靈巧手適配的技能及數據才是未來的核心壁壘。“我們相信，只有場景的不斷復雜化，才會倒推靈巧手技術持續升級。”

樂聚機器人創始人、董事長冷曉琨 圖片來源：受訪者供圖

靈巧手的“技能庫”尚未得到充分開發

靈巧手被置于聚光燈下，是在人形機器人賽道火熱之后。

“一旦人形機器人要進入物理世界完成任務，接近80%的場景都需要靈巧手去接觸和操作。”冷曉琨一語道破了靈巧手的核心地位。它不僅是機器人的末端執行器，更是其與現實世界進行精細交互的重要窗口。

然而，這扇“窗口”的制造難度并不簡單。在冷曉琨看來，靈巧手本質上可看作一個獨立的“機器人系統”，其復雜程度與打造一個完整的人形機器人本體不相上下，“涉及微型的電機、微型的減速器，同時還要抗沖擊、保證長壽命”。

實際上，在人形機器人“投融兩旺”之前，國內從事靈巧手研發的企業并不多，業內更多將視線投向機器人整機的運動控制（即“小腦”）。直到今年，主要機器人廠商的“小腦”路線已基本一致，下一個瓶頸延伸至“大腦領域”，即機器人在物理世界的感知、決策與執行。

“因為，在‘大腦’這一步，人形機器人進入場景的探索還沒有鋪開，所以對靈巧手的反饋需求還沒大量出現，其發展速度就會慢一些。”冷曉琨強調，“不在實際場景中打磨必然會產生各種各樣的問題，只有在打磨的過程中才能迭代升級。”

近年來，靈巧手在技術上不斷取得突破，自由度從六個提升至十余個乃至二十個，觸覺及多模態傳感器發展也日漸成熟。但冷曉琨也坦言，相比之下，靈巧手的“技能庫”尚未得到充分開發，“現在裝上靈巧手可以動，但是怎么讓它像人手一樣配合人形機器人，其實這條路現在還沒跑通”。

冷曉琨舉了一個現實的例子，樂聚旗下機器人產品在工廠搬運場景中，依然主要使用二指夾爪而不是更擬人的靈巧手。這一定程度上也反映出，行業內仍然缺少對靈巧手與場景融合的探索，這也是在傳感器、自由度等硬件層面之外更為核心的卡點。

從硬件競賽邁向技能優勢

如何加速靈巧手發展與成熟？冷曉琨提出一條更加務實的路徑：場景驅動，軟硬協同。

一方面，從需求明確的工業場景切入，采取由簡至繁的漸進式路線。最初級的搬運工作，可能只需簡單的胳膊開合；進一步的物料分揀，需要兩指夾爪進行開合抓取；而更為復雜的鋪展紙箱等任務，則需6個自由度的靈巧手才能完成。

冷曉琨說：“每一種自由度的靈巧手都有其特定的使用場景，并不是低自由度的就會被高自由度的完全替代。”例如，在把箱子紙殼平鋪開的任務場景中，無論是六個自由度還是更高自由度的靈巧手都可以完成。這也說明，自由度并非阻礙靈巧手應用的關鍵原因。隨著場景的不斷復雜，會對靈巧手提出新的要求。

據介紹，目前，在以手掌開合抓取功能為主的工業場景中，靈巧手基本可以實現應用，例如物流分揀分包等。而對于需要五個手指配合完成的工作，靈巧手還未成熟落地。

另一方面，靈巧手對場景的拓展也與“大腦”的發展階段息息相關。冷曉琨通過構建“大腦—小腦”發展階段矩陣，在二者的技術交叉點上定位具體場景，在實際應用中推動軟硬協同迭代升級。

冷曉琨認為，未來企業的核心壁壘不在硬件。“如果你只做靈巧手的硬件，無論能扛多大重物、壽命多長，這本身是回到基礎制造上，很快各家就沒有技術壁壘了。”他預判，真正的壁壘在于靈巧手所適配的“技能”以及背后積累的數據，這與整機發展邏輯一致。

當下，全球機器人賽道展開激烈競爭，冷曉琨表示，與國外廠商相比，國內優勢恰恰在于供應鏈成熟度高且場景豐富，國內大范圍開放場景讓具身智能企業來獲取數據。“一旦看到（具身智能）是未來，整個產業鏈的配套與信心程度完全不同。”