加入高工机器人专业行业群，加微信：17811613845，出示名片，仅限机器人及智能制造产业链相关企业。
机器人的学会了操作之后，灵巧操作怎么真正走进现实？
放眼今年的WAIC、WRC大会，一个明显的感受是，展台少了很多炫技式的演示，企业更愿意把机器人放进真实场景里去展示。而这背后，灵巧手是绕不开的一环。
根据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2025年中国灵巧手市场销量约1.92万只，同比增长236.84%。预计2026 年有望达7.02万只。
万只数量的交付意味着灵巧手拿到了通往规模制造的“入场券”。但交付规模的扩大只回答了灵巧手能否批量“造出来”，尚未回答造出来后能不能真正“用起来”。
随着产品逐步进入场景验证阶段，客户的选择标准也更关注于真实工况下的稳定性、全栈交付能力和回报率。
那么，灵巧操作从Demo到订单，究竟还要跨过几道门槛？
还有几道考验？
当前，业内提到触觉的论文和大模型，大多都在解决触觉信号如何被感知、表征和融合的问题。
第一道考验：从模拟里的“会做”，到真实世界里的“能做”
灵巧操作一直是机器人领域最具挑战性的研究方向之一。在学术研究中，很多工作已经能够在模拟环境里完成复杂的灵巧操作，但从仿真走向真实世界后，操作效果仍可能出现明显落差。
这种差距究竟有多大？DexSim2Real: Foundation Model-Guided Sim-to-Real Transfer for Generalizable Dexterous Manipulation 这篇论文量化了模拟与实际差距，即模拟成功率与实际成功率之间的绝对差值。
作者采用NVIDIA Isaac Sim和PhysX 5进行物理仿真，采用Allegro机械手（16 自由度）进行实际测试，对比其模拟与实际的差距。结果得出即使经过专门的sim-to-real方法（DexSim2Real）处理，其模拟成功率与实际成功率之间的平均差距仍为 8.3%。
第二道考验：硬件能不能扛进真实世界
实验室里的灵巧手，可以围绕某一个Demo进行针对性调试；但进入真实场景后，面对的是不同尺寸、材质、重量和形态的物体，以及大量不可预期的碰撞、摩擦和误差。这对灵巧手的自由度、驱动、传感、结构强度、散热以及寿命都提出了更高要求。
因此，第二个考验便是灵巧操作真正落地，首先绕不开的硬件。
尤其在今年，无论是学术端还是市场端，触觉在灵巧操作的占比越来越大。学术研究正在不断拓展触觉的感知边界，从过去主要布局在指腹等接触区域，进一步延伸至指尖、指甲等位置，以获取更加丰富的接触信息。
比如芝加哥大学计算机科学博士生Steven Oh等人在 A uSkin Fingertip with a Tactile Fingernail for Contact-Rich Dexterous Manipulation 中，就设计出带有6D霍尔效应力-扭矩传感器化指甲的uSkin指尖，指甲可在三个交互方向（背面/尖部/边缘）估计接触力并定位接触位置。
在市场端，触觉传感器的出货量也在快速增长。经GGII统计，2025年中国灵巧手触觉传感器出货量达1.92-5.76万套之间，并预计2026年中国灵巧手触觉传感器出货量在21.06-63.18万套之间，触觉渗透率成倍提升。
第三道考验：持续工作的能力
但单纯补齐触觉等硬件能力，仍不足以支撑灵巧操作真正落地。进入真实生产环境后，客户要求的是长时间、连续、高频的任务执行。
MIT的副教授Pulkit Agrawal在KaRMA: A Kinematic Metric for Fine Manipulation Ability in Robotic Hands 中提到，衡量机器人该看单位时间能完成多少任务，而不只是成功率；并且他还认为触觉感知的作用不是让机器人完成原本不可能完成的任务，而是提高吞吐量。
这一点，已经开始成为企业展示落地能力的新方式。今年5月，Figure曾将F.03放进真实物流分拣场景进行长时间直播，原计划验证连续工作8小时，随后进一步延长运行时间。公开报道显示，机器人连续运行超过100小时，累计处理超过13万个包裹。
从8小时到数十小时乃至数天，行业正在用更长时间、更真实的生产任务，验证机器人到底能不能“上班”。
第四道考验：数据技术路线仍然没有收敛
从抓取、捏取，到插接、分拣，机器人要进入工业、零售、家庭等真实世界场景，最终都离不开对复杂物体、复杂接触、复杂任务流程的稳定操作能力。而这一能力的形成，高度依赖于大规模、高质量、多样化、可迁移的数据供给。
但对于灵巧操作而言，数据怎么采、如何让人的操作经验有效迁移到机器人，行业仍在探索不同路径：
常见的有，数据手套、遥操作系统、外骨骼系统等方法，比如灵巧智能推出了DexCap穿戴式遥操数据采集系统和DexTele遥操作数据采集系统。其中DexCap在设计上采用轻量化外骨骼结构，通过高精度动作捕捉和触觉反馈，详细记录手部细微动作变化，让机器人获得更完整、更真实的操作数据。
特别的是，在主流方案的基础上，一些企业也在尝试加入新的技术设计。8月，章鱼动力提出“数采孪生”方案，其发布了OctoS-DexUMI外骨骼数据采集手套与OctoH-Hand五指灵巧手，采用一一对应的运动构型、自由度定义与感知配置。执行同一任务时，数采手套采集到的关节角度、触觉、力、视觉信息可直接作为控制信号导入灵巧手系统，稳定复现整个任务过程。
第五道考验：从单点能力，到“硬件+数据+模型”的全栈闭环
前面四道考验看似分别对应硬件、可靠性、数据等不同问题，但其实最终都指向同一个答案：灵巧操作不是一个单一硬件问题，而是一套系统工程。过去，灵巧手通常被看作一个末端执行部件，机械臂负责运动，手负责抓取。这套逻辑在工厂流水线上勉强够用，但放到真实世界里就会失效。
灵巧手不光是机器人接触世界的接口，也是它理解世界的重要入口。因此，硬件本体之外，数据采集、模型训练和算法迭代也逐渐成为灵巧操作能力建设的一部分。
这一趋势已经开始体现在企业的布局中。像中科慧思的定位是做全球灵巧操作的基建公司，既发布了L1轻量版通用灵巧手、D1通用五指灵巧手、M1模块化场景灵巧手，还预发布了F系列绳驱仿生灵巧手，并展示了数据手套和数采工具链。
未来灵巧手的竞争可能会逐渐延伸至硬件设计、工程制造、数据采集、算法迭代，再加上场景验证等环节。能否将这些能力串联起来，形成持续迭代的闭环，将成为灵巧操作进一步走向规模化应用需要面对的问题。
一场专门解决这些问题的大会
除了上述技术问题，真正进入客户场景后，企业还要面对一系列更现实的问题。客户最终关心的往往很直接：稳定性好不好？性价比够不够？出了问题能不能及时解决？
交付量不断增多，但最终还是要回到经济问题上：把机器人本体、灵巧手、数据、模型和运维成本全部算进去之后，这套方案能不能跑通经济账？
可以看出，从Demo到订单，灵巧操作落地还有太多的考验。究竟还有什么我们不知道的考验，以及怎么解决这些问题？
为此，高工人形机器人将于9月23日在北京中关村展示中心会议中心举办“2026高工灵巧操作未来技术大会”。
第二个专场“让灵巧操作真正进入现实”，将围绕以下8个议题展开：
解读灵巧操作标准
Perception-Native Embodied Intelligence：以硬件-AI数据飞轮驱动通用灵巧操作
灵巧手落地卡点与未来
灵巧操作的第一批真实场景：从展示任务到生产任务
赋能具身智能新纪元，共筑物理AI基石
灵巧手商品化，还有三个卡点
手眼伺服协同能力，怎么在工业场景应用?
模型、数据与场景闭环：灵巧操作的商业化飞轮
围绕上述议题，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心副主任 张士宗、均胜灵犀创始人&CEO 雷雄、中科慧灵CEO 杨平、灵御智能首席产品官 王明晖、珞石机器人人形臂行业部技术总监 朱柏楠、灵巧驱控产品总监 张任甦、伟景机器人董事长 董霄剑、智在无界技术合伙人 郑思鹏将分别发表演讲（排名不分先后）。此外，他们还将围绕“从Demo到订单，灵巧操作落地还差什么”这一话题展开圆桌讨论，共同寻找答案。
从展台上的一次成功，到真实场景中的长期运行，灵巧操作正在迎来真正的产业化考验。9月23日，北京见。
—END—
