心智觀察所：一隻“手”背後的人形機器人革命

【文/觀察者網專欄作者 心智觀察所】

人形機器人正以前所未有的速度從科幻走入現實。

無論是特斯拉的Optimus還是波士頓動力的Atlas，它們已能穩健行走、搬運重物，甚至展現舞蹈才能。然而，在這場即將重塑製造業、服務業乃至人類生活方式的機器人革命中，一個看似基礎卻極為關鍵的問題，正成為技術突破的最大瓶頸——那就是“手”。

特斯拉CEO埃隆·馬斯克將之稱為“手問題”，而這也正是全球機器人學界與產業界共同面臨的“終極挑戰”。

人類的手，是自然界億萬年進化留下的精密傑作。它不僅能抓握、捏取、旋轉，還能感知温度、質地與力度。要將這一切複製到機器人身上，意味着必須在有限的機械空間中集成驅動、傳感、控制與反饋系統，並實現與“大腦”——即人工智能系統的高效協同。

摩根士丹利預測，到2050年，人形機器人市場的規模可能高達5萬億美元。然而，如果沒有一雙足夠靈巧的手，機器人將無法勝任絕大多數需要精細操作的工作，其應用場景與商業價值將大打折扣。

正如美國西北大學機器人學生物系統中心的凱文·林奇所言：“我們設定了一個十年目標，希望實現接近人類的手部靈巧性、功能性和實用性。但這絕非明年就能實現的事。”

仿生 vs 功能至上

目前，全球研究團隊在機器人手的設計上主要分為兩大路徑：一派執着於“仿生”，致力於無限逼近人類的手；另一派則奉行“功能至上”，從實際任務出發重新定義手的形態。

在仿生陣營中，英國Shadow Robot公司的產品被西北大學等研究機構用作開發基礎。研究人員通過遠程控制手套，操作着一對機器人手完成堆疊塑料環、將小方塊放入杯子等幼兒級動作——這些對人類而言輕而易舉的任務，對機器人卻是巨大的挑戰。

這類五指手機械結構複雜，指尖裝有流體感應層，能通過感知接觸物體時電屬性的變化來模擬觸覺。然而，驅動手指運動的電機密集封裝在前臂中，體積足有“咖啡罐大小”，嚴重限制了整體設計與靈活性。

中國企業也在仿生路徑上取得進展，例如智元機器人的OmniHand 2025系列靈巧手。該系列包括“靈動款”用於互動場景，支持多指協同抓取和精細捏取，通過集成的高密度MEMS觸覺傳感器實現對物體紋理和力度的即時反饋，已在實驗室演示中完成如精密拾取螺絲或桌面物體清理等複雜任務，標誌着中國在仿生觸覺模擬領域的快速追趕。

未來的機器人手需要集成更多傳感器，以更好地模擬人手。例如，要握住一支鉛筆，就需要在多個手指的側面佈置傳感器。對此馬斯克也深有體會，他在近日坦言，特斯拉的Optimus在人形行走方面已表現良好，但製造出能與人類媲美的手，卻是“一項艱鉅得多的任務”。

而在功能派看來，盲目追求五指結構並非明智之舉。哥倫比亞大學的研究團隊開發了一款四指機器人手，它無需視覺反饋，僅憑觸覺就能識別物體。儘管在演示中它偶爾會讓輕巧的紙筒從指間滑落，但即使失敗嘗試所產生的數據，也會被用於進一步訓練。

因為，功能派認為“機器人本質上是通過實踐學習的”。

中國杭州的宇樹科技在功能派設計中表現出色，其新推出的H2人形機器人配備了模塊化靈巧臂手，支持7自由度操作，能在工業環境中實現高效抓取和工具使用，如拾取重物或執行裝配線任務。該手設計強調耐用性和負載能力（臂部峯值可達21kg），並通過AI算法優化路徑規劃，已在工廠測試和展會演示中證明其在動態抓取場景下的可靠性。

波士頓動力為其Atlas人形機器人配備了僅有三根手指的手。這三指能形成掌狀結構以提起箱子或支撐身體，其中一指還可旋轉充當拇指。他們認為，機器人手的設計必須在力量、靈巧、輕巧與耐用性之間做出艱難的權衡，因為增強某一特性，往往意味着削弱另一特性。其當前版本被稱為“抓取器”，能抓起各種物體（包括重物），而下一代正在設計為能使用工具或從料箱中精準拾取物品，同時保持其強度。

另一箇中國功能派代表是開普勒機器人，其Forerunner K2人形機器人手每隻手擁有11個自由度（包括主動和被動），指尖集成柔性傳感器陣列（高達96個接觸點），單手負載能力達15kg。該設計優先考慮工業適用性，而非完美仿生，已在演示中支持汽車零部件組裝等場景的高精度拾取和力控操作。

對於廣大中小製造商而言，成本往往是更現實的考量。舊金山機器人公司MicroFactory的聯合創始人兼首席執行官伊戈爾·庫拉科夫指出，傳統的二指夾爪仍是目前最經濟高效的選擇。該公司生產的一款5000美元機器人，通常一臂配備工具，另一臂裝備雙指夾爪用於固定物體。這種配置已能完成電子組裝所需的大部分功能，如焊接、擰螺絲或剝離保護膜。

小米在這一領域提供了一個平衡方案，其CyberOne人形機器人採用多自由度臂手設計，結合觸覺和視覺反饋，支持精密物體操縱（如單手握持1.5kg物體），已在內部測試中探索智能家居應用，如物體識別和簡單交互任務。儘管成本約60萬元人民幣，仍需優化以推動消費級普及，但其多模態感知能力展現了家用場景的潛力。

然而，打造真正類人的手依然面臨重重困難。尤其是在匹配人類皮膚的自我修復能力、關節的自潤滑特性等方面，目前產品工程領域對材料方面的一些根本性問題尚無解決方案。

面對復刻人手的巨大困難，一個根本性問題隨之浮現：既然真人雙手已然存在，為何還要投入巨資模仿？

西北大學機械工程教授、負責領導機器人手開發聯盟的埃德·科爾蓋特給出了答案：工廠和護理行業的人力短缺正在推動對替代方案的需求。

他進一步闡述，這一領域的突破可能像個人計算機將大型機的能力帶給大眾一樣，讓中小製造商蓬勃發展，“它可能會創造新的、引人入勝的工作崗位。這可以説是我們從事這項工作的初衷。”

機器人能幫美國奪回製造業？

這場關於“手”的技術攻堅背後，是更廣闊的製造業圖景與美國“迴流”的浪潮。

在中國憑藉其龐大的工程師、技師隊伍以及超過200萬的工業機器人軍團，成為世界公認的製造強國之際，美國正試圖通過自動化奪回部分市場份額。

2025年，中國工廠安裝的工業機器人數量已遠超全球其他地區總和，達到約30萬台，而美國僅為3.4萬台。

這一差距在人形機器人領域尤為明顯：中國企業預計2025年將生產超過1萬台人形機器人，佔全球產量的半壁江山。多家初創公司主導的組件供應鏈，中國已然在人形機器人市場份額和核心技術上佔據主導。 “中國製造2025”戰略的長期佈局，推動本土企業從機器人密度到具身AI的全面躍升。

2025年8月14日至17日在北京舉辦了全球首屆人形機器人體育賽事，吸引16國280支隊伍、500餘台“機器人運動員”參賽。在這些賽事中，中國機器人如上海傅利葉智能的GR-3展示了先進的靈巧手性能，能適用於足球運球和障礙穿越等任務，其手部設計集成多模態傳感器，支持即時力反饋和物體識別，進一步凸顯了中國在功能手領域的實戰優勢。

美國科技投資家馬克·安德森（Marc Andreessen）在2025年首屆里根經濟論壇上發出警告：如果美國不在AI時代的人形機器人技術中佔據領導地位，將面臨“中國機器人洪流”的衝擊。

安德森肯定清楚，中國擁有的工業機器人比世界其他地區的總和還要多。

難怪他強調，保護主義與工業生態的重建是關鍵，否則美國將喪失製造業主導權。他指出，過去50年的去工業化政策導致美國經濟增長放緩、生產率停滯，並加劇城鄉裂痕，而AI具身化，即機器人技術的爆發，將是扭轉局面的轉折點。他呼籲構建“外星無畏艦”般的自動化工廠，推動再工業化，尤其在鄉村創造數億就業機會，避免被中國主導的機器人世界所淹沒。

自動化對於產業迴流“至關重要，簡單明瞭”，美國的一家金屬加工企業Raymath的首席執行官格雷格·勒菲弗如是説。

自2019年購入Raymath後，他逐步引入了13台協作機器人。其工廠的人均生產率因此飆升，個別工人每天的產量可達之前的四倍，公司營收增長了兩倍，員工人數也從約130人小幅擴增至145人。人類員工從承擔全部打磨、焊接、操作機器和搬運零件的工作，轉變為監督並與承擔大部分任務的機器人協作。

這種轉變得益於機器人編程門檻的大幅降低。如今，人們通過簡單的平板電腦界面就能指令機器人完成特定動作序列，這與上世紀60年代以來汽車工廠中常見的老式機器人所需經年累月的培訓形成鮮明對比。

Vectis Automation的聯合創始人喬希·波利指出，美國現在有數十家公司為製造商提供勒菲弗所使用的專用焊接協作機器人。這些金屬加工協作機器人代表了機器人領域的廣泛趨勢，屬於能夠利用傳感器在人類環境中安全導航的專用機器人。它們比沒有感知能力的前代工業機器人能應對更多的可變性，亞馬遜的崛起正是離不開它們，而現在，這種趨勢正在製造業中紮根。

與近來備受關注的人形機器人不同，製造業協作機器人顯得更為“專精”。馬斯克承諾特斯拉將在十年內生產一百萬台Optimus機器人，併為此押上了可能價值萬億美元的薪酬方案。然而，人形機器人缺乏力量、靈巧性以及類似焊槍或砂輪這樣的專用附件。開發它們的初創公司賭的是其多功能性足以彌補這些不足——或許它們早上拆箱，下午又能打包其他箱子。理論上，總有一天它們能拿起焊槍或打磨工具，但讓它們足夠靈巧是一個巨大的挑戰。

在中美競爭中，手部技術的突破將成為決定性因素。中國已經通過海量部署和成本優勢佔領了市場。未來的勝負手，只能寄希望於創新生態，押注多功能人形機器人在高端製造中的顛覆潛力。

機器人和自動化確實開始助力美國製造業的迴流。

Caltech Manufacturing總裁傑克·卡蘭德指出，一些從未考慮在美國製造的客户，現在也開始詢問如何將關鍵部件的生產遷回美國。他的車間專門生產用於醫療設備、車輛、科學和工業系統等的金屬零件，儘管每個零件的成本可能高於中國報價，但客户選擇與他合作是為了規避海外製造的一些挑戰。卡蘭德的工廠僱傭了80多名員工，並在短短幾年內增加了六台焊接機器人和一系列其他自動化系統。他表示，在擴大員工隊伍的同時，人均生產率也提高了兩到四倍。

值得注意的是，卡蘭德使用的機器人在最近幾年也變得更加智能。它們現在集成了觸覺傳感器，可以驗證焊接位置是否準確。他還在考慮引入具備計算機視覺的系統以獲得更大靈活性。

與此同時，美國的投資者們正在押注那些尚未經過充分驗證、但可能催生更強大機器人技術。總部位於灣區的Dyna Robotics公司正在開發用於製造機器人的“基礎模型”，這意味着機器人是學習執行任務，而非被編程設定。

公司首席執行官高林頓表示，目前該公司的機器人能夠摺疊餐巾，但很快將與真實世界的工廠合作以擴展其技能。該公司宣佈已從英偉達、亞馬遜等投資者處籌集了1.2億美元。這類投資正加速美國在學習型機器人領域的追趕，旨在通過AI基礎模型對抗中國在硬件規模上的優勢。

當然，這是一項長期佈局，目前讓這些學習型機器人在工業環境中達到足夠的可靠性幾乎是不可能的。

但這並未阻止高林頓的腳步，他希望在幾年內部署它們。他堅信，一旦機器人能夠通過快速演示和一些語音指令投入工作，那麼，哪個國家能部署最多的機器人——而不是擁有最多的工人——哪個國家就將贏得未來。

馬克·安德森的願景正是如此：通過能源改革、監管鬆綁和本土人才釋放，美國可將機器人革命轉化為再工業化的引擎，彌合城鄉分歧，並重塑全球製造業格局。

“手”背後的機器人革命

機器人“手”的進化與突破，將最終決定人形機器人能否走出實驗室與限定場景，真正成為遍佈工廠、倉庫、醫院與家庭的通用勞動力，從而深刻重塑人類社會的生產與生活圖景。在中美博弈的背景下，這一技術競賽將決定誰能主導下一個工業時代。

正如觀察者網“年度科創人物·年度求索者”獲獎者、哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院李治軍教授告訴心智觀察所的：人類文明的核心在於智能，若機器人或其他智能體能發展成熟，或將推動社會進入全新階段。未來機器人可能自主製造火箭，甚至開拓宇宙文明——這將是人類未曾設想的全新世界。

但人形機器人的發展涉及複雜的鏈條。李治軍指出，為此，政府需引導方向，資本需保持耐心，科技工作者需持續創新。如同互聯網依賴海量數據，物理模型也需要更多真實世界的數據支撐。唯有全社會協同“陪跑”，這一目標才可能實現。

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