henry 發(fā)自 凹非寺
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做靈巧手如果不會用工具，跟咸魚（夾爪）有什么區(qū)別？

別急，能擰螺絲、掄錘子，玩“轉(zhuǎn)”各類工具的靈巧手，這就來了。

上面這位擰螺絲的“老師傅”，出自銀河通用最新推出的靈巧手神經(jīng)動力學(xué)模型DexNDM

在DexNDM的加持下，靈巧手實(shí)現(xiàn)了從能動到能用的飛躍，通過分布有偏的真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，無需成功示例，即可精準(zhǔn)彌合Sim2Real鴻溝，首次讓通用靈巧手能夠?qū)Χ囝愇矬w實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、多姿態(tài)、多軸向的旋轉(zhuǎn)操作。

• 跨物體精準(zhǔn)操控：從微小零件到大書本、長棍、復(fù)雜幾何體，首次實(shí)現(xiàn)跨類別、跨尺寸、跨姿態(tài)的穩(wěn)定旋轉(zhuǎn)。
• 任意姿態(tài)多軸旋轉(zhuǎn)：無論手掌朝上、朝下或側(cè)向，均能沿任意軸向進(jìn)行穩(wěn)定、持續(xù)的旋轉(zhuǎn)。
• 高靈巧高魯棒遙操作：可自如地抓、轉(zhuǎn)、擰各類工具，勝任擰螺絲、家具組裝等長程、復(fù)雜操作任務(wù)。
• 彌合Sim2Real的鴻溝：無需成功操作數(shù)據(jù)，僅憑分布有偏的真實(shí)數(shù)據(jù)即可完成高精度學(xué)習(xí)，克服靈巧操作Sim2Real的差距，實(shí)現(xiàn)了“從0到1”的突破。

這下，離流水線和廚房里的靈巧機(jī)器人，真不遠(yuǎn)了！

手內(nèi)操作的通用策略

如上所述，DexNDM的核心突破在于首次在真實(shí)世界中突破了手掌任意朝向的物體旋轉(zhuǎn)限制，實(shí)現(xiàn)了跨物體、跨姿態(tài)的穩(wěn)定手內(nèi)旋轉(zhuǎn)(In-Hand Rotation)工具操作(Tool Use)

具體來說，DexNDM能在極具挑戰(zhàn)的手腕姿態(tài)下（如手掌朝下或側(cè)向），實(shí)現(xiàn)長物體沿長邊的連續(xù)旋轉(zhuǎn)，以及小物體在多種轉(zhuǎn)軸下的穩(wěn)定旋轉(zhuǎn)。

在操作對象上，DexNDM能處理從小型到細(xì)長、從簡單幾何到復(fù)雜結(jié)構(gòu)的多種物體。

那么，這是怎么做到的呢？

這里的關(guān)鍵在于DexNDM的關(guān)節(jié)級神經(jīng)動力學(xué)模型（ JOINT-WISE NEURAL DYNAMICS MODEL）

不同于以往整手建模的方式，DexNDM將復(fù)雜的手–物交互拆解到關(guān)節(jié)級，讓每個關(guān)節(jié)獨(dú)立預(yù)測自身的下一狀態(tài)，完成整手的運(yùn)動預(yù)測。

這種分解不僅顯著提升了數(shù)據(jù)利用效率，還能增強(qiáng)模型在不同物體、姿態(tài)下的泛化能力。

為了學(xué)習(xí)到具有良好泛化性的動力學(xué)模型，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套全自動數(shù)據(jù)收集策略

在任務(wù)無關(guān)的隨機(jī)擾動下，機(jī)器人能自主生成豐富的接觸數(shù)據(jù)，不用人工重置，也不會頻繁“翻車”。

這樣，模型可以在廉價(jià)、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到足夠豐富的交互動力學(xué)。

基于此，研究者進(jìn)一步訓(xùn)練了一個殘差策略網(wǎng)絡(luò)，用于彌合仿真到現(xiàn)實(shí)的差距，使仿真中學(xué)到的基礎(chǔ)策略能夠順利遷移到真實(shí)世界。

在策略學(xué)習(xí)上，DexNDM采用了“從專家到通才（expert-to-generalist）”的訓(xùn)練流程：

• 先針對不同長寬比與幾何復(fù)雜度的物體訓(xùn)練多個專家策略，再將它們?nèi)诤咸釤挒橐粋€統(tǒng)一的通用策略，從而實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)、跨形態(tài)的穩(wěn)定操作。

仿真與真實(shí)環(huán)境的測試表明，DexNDM的操作靈活性、魯棒性與泛化能力都得到了顯著提升：

• 不僅首次在手掌朝下的姿態(tài)下，實(shí)現(xiàn)了10–16cm長物體沿長軸的空中完整旋轉(zhuǎn)，還能夠穩(wěn)定泛化到更多、更具挑戰(zhàn)性的物體類型。

此外，研究還將這套通用旋轉(zhuǎn)策略作為底層技能接入遙操作系統(tǒng)

操作者只需通過VR控制器給出臂端位姿或旋轉(zhuǎn)軸等高層指令，DexNDM即可自主完成手指層面的精細(xì)控制。

這種方式克服了傳統(tǒng)遙操作在精細(xì)操作中的根本難題——人手與機(jī)械手在自由度、傳感和動力學(xué)上的不匹配。

借助DexNDM，機(jī)器人不僅能“抓得穩(wěn)、放得準(zhǔn)”，還能完成復(fù)雜的、涉及旋轉(zhuǎn)的手—物—物交互，實(shí)現(xiàn)工具使用與長程裝配等對系統(tǒng)魯棒性要求極高的任務(wù)，真正邁向“能轉(zhuǎn)能用”的靈巧操作。

從簡單抓取到精細(xì)操作

值得一提的是，DexNDM解決的是機(jī)器人研究中最具挑戰(zhàn)性的手內(nèi)操作中的關(guān)鍵問題——手內(nèi)旋轉(zhuǎn)（in-hand rotation）。

這一突破之所以意義重大，是因?yàn)樗苯油苿恿藱C(jī)器人從簡單能力向精細(xì)操作能力的跨越。

整體來看，機(jī)器人的能力大致可分為運(yùn)動能力操作能力兩類。

運(yùn)動能力，是我們熟悉的“跑”“跳”“翻”——以及保持全身穩(wěn)定的whole-body control

如今，機(jī)器人不再需要被繩子吊著防摔，甚至在人為干擾下仍能穩(wěn)住身形，各種翻跟頭、跳舞的demo展示也是層出不窮。

而站穩(wěn)之后，想讓機(jī)器人真正具備生產(chǎn)力，關(guān)鍵還在于——操作（manipulation）

所謂操作，就是機(jī)器人真正“動手干活”的能力，它包括：

• 抓?。焊淖兾矬w相對于機(jī)器人本體的位置，如拿起/放下物體。
• 環(huán)境輔助操作：借助外界完成任務(wù)，如桌子，平臺等。
• 柔性物體操作：處理衣物、繩索、液體等。
• 手內(nèi)操作：在不借助外部環(huán)境或支撐的情況下，僅通過機(jī)械手的手指運(yùn)動和調(diào)整抓取姿勢來改變物體在手掌中的位置和姿態(tài)，如DexNDM對應(yīng)的手內(nèi)旋轉(zhuǎn)。
• 工具操作：涉及與環(huán)境或另一個物體持續(xù)、強(qiáng)烈的物理接觸，通常用于完成特定的精細(xì)任務(wù)。

雖然目前大部分的末端執(zhí)行器都能很好地完成抓取任務(wù)，但簡單抓取的應(yīng)用范圍十分有限，主要集中在上下料、分揀等場景，遠(yuǎn)未觸及真正的工業(yè)級生產(chǎn)力。

因此，靈巧操作必須從“能抓能放”邁向“能轉(zhuǎn)能用”，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、更精細(xì)的動作。

然而，這恰恰是機(jī)器人研究中最難啃的骨頭。

機(jī)器人先驅(qū)Rodney Brooks曾說：

• 靈巧操作是通用機(jī)器人部署中最艱難的前沿。

原因很簡單，靈巧手雖帶來了比夾爪更高的自由度，但也帶來了成倍的控制難度。

馬斯克也曾感嘆：

• 人類的手極其精密復(fù)雜……它可以揮棒、穿針、彈琴，也能拆車裝車。若要造出真正通用的人形機(jī)器人，必須先解決手的問題。

可以說，想實(shí)現(xiàn)真正通用的靈巧操作，就必須攻克靈巧手的精細(xì)操作。

其中，手內(nèi)旋轉(zhuǎn)和工具使用能力正成為學(xué)界研究的焦點(diǎn)，代表了靈巧操作向更高維度發(fā)展的趨勢。

前者讓機(jī)器人能靈活調(diào)整抓取姿態(tài)，使操作更順手，后者則讓機(jī)器人真正能“干活”，擰螺絲、砸釘子、切割、組裝。

但這兩項(xiàng)能力，也正是難度的巔峰。它們涉及復(fù)雜且快速變化的手–物接觸和手–物–物交互，是靈巧操作皇冠上的明珠。

而DexNDM的突破，就在于此。它同時(shí)攻克了“旋轉(zhuǎn)”和“使用”這兩大難題：既能實(shí)現(xiàn)高精度的手內(nèi)旋轉(zhuǎn)，也能靈活處理多種工具的操作任務(wù)。

更重要的是，只有當(dāng)機(jī)器人能可靠地完成這類操作，語言、視覺等高層智能規(guī)劃，才能真正落地為具體的動作與執(zhí)行。

這正是通用機(jī)器人與具身智能落地的關(guān)鍵瓶頸。

不過，要做到這一點(diǎn)，并不容易。

通用的手內(nèi)旋轉(zhuǎn)策略

直觀地看，在擰螺絲這樣的場景中，靈巧手無法像手掌朝上時(shí)那樣依賴重力來穩(wěn)定物體。

為了不讓螺絲刀滑落，模型必須精確控制更多的自由度，實(shí)現(xiàn)對姿態(tài)、力和接觸的協(xié)調(diào)控制。

過去的手內(nèi)操作方法大多只能處理特定物體或固定姿態(tài)，依賴昂貴或定制化硬件，難以推廣到更通用的場景。

其根源在于靈巧手本身的高自由度（人手有21個自由度，加上手腕就有27個自由度）與復(fù)雜耦合：關(guān)節(jié)彼此影響，手與物體之間的接觸不斷變化，建模極其困難。

再加上執(zhí)行過程中存在自遮擋、傳感不完全等問題，模型往往無法準(zhǔn)確捕捉這些微妙的動力學(xué)細(xì)節(jié)。

更棘手的是，仿真與現(xiàn)實(shí)之間的動力學(xué)差距依舊巨大。許多策略在仿真環(huán)境下表現(xiàn)完美，一旦進(jìn)入現(xiàn)實(shí)就“翻車”。而想依靠真實(shí)數(shù)據(jù)修正，又要承擔(dān)高昂的采集成本和失敗風(fēng)險(xiǎn)。

例如，CMU與Meta在《Science Robotics》封面論文 “NeuralFeels with Neural Fields” 中引入視覺-觸覺融合模型，以彌補(bǔ)純視覺感知的不足，但依然難以跨越Sim-to-Real的鴻溝。

ICRA 2023的BACH (Belt-Augmented Compliant Hand) 則通過皮帶增強(qiáng)的柔性機(jī)械手實(shí)現(xiàn)了手腕向下的旋轉(zhuǎn)操作，但這種特殊結(jié)構(gòu)難以遷移，也帶來了額外的硬件成本。

類似地，DexCtrl在旋轉(zhuǎn)軸通用性上取得進(jìn)展，卻仍受限于物體復(fù)雜度。

而DexGen雖能執(zhí)行擰螺絲任務(wù)，卻缺乏對目標(biāo)物體運(yùn)動的精確控制。

在這些方法中，我們可以窺見，當(dāng)前的手內(nèi)操作方法往往局限于特定場景（如固定手腕朝向）、只能處理有限集合的常規(guī)物體，或依賴昂貴、定制化硬件。即便在單一維度（如旋轉(zhuǎn)軸）上實(shí)現(xiàn)了通用性，仍難以在多維操作中保持穩(wěn)定表現(xiàn)。

在這樣的背景下，DexNDM實(shí)現(xiàn)了實(shí)質(zhì)性飛躍——首次構(gòu)建了能夠跨物體類別、跨姿態(tài)任務(wù)的通用手內(nèi)操作策略。

它不僅為遙操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)生成與策略遷移提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，也為靈巧操作的工業(yè)化落地奠定了條件：樣本效率更高、泛化性更強(qiáng)、能力可復(fù)用，為具身智能研究提供了新的底層基礎(chǔ)設(shè)施。

同時(shí)，遙操應(yīng)用也可進(jìn)一步擴(kuò)展至廣泛的任務(wù)類型，協(xié)助獲取各類任務(wù)所需的操作數(shù)據(jù)。

生產(chǎn)力即產(chǎn)品

DexNDM的意義不僅在于一個新的模型，更在于它推動了靈巧操作這一“皇冠上的明珠”從學(xué)術(shù)研究走向了可復(fù)用的生產(chǎn)力基礎(chǔ)設(shè)施。

從最初的搬箱、上下料，到如今能擰螺絲、砸釘子、裝配家具、使用工具，靈巧操作正逐步從機(jī)械重復(fù)勞動者，進(jìn)化為真正具備操作智慧的“生產(chǎn)力單元”。

借助這一底層能力，機(jī)器人不再局限于演示性的“抓取放置”，而能在工業(yè)裝配、家具組裝、工具使用等多場景中實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展部署，持續(xù)提升實(shí)際生產(chǎn)力。

在典型的裝配任務(wù)中，這一“能干活的機(jī)器人”的雛形已初現(xiàn)端倪：

第一步，靈巧手使用螺絲刀，將電路板核心部件固定。

它能在手內(nèi)微調(diào)螺絲刀的姿態(tài)，使其在最順手的角度下施力；對準(zhǔn)M2微小螺絲孔后，精準(zhǔn)施壓旋入，既不打滑也不損板。

第二步，安裝音量旋鈕。

五指協(xié)同穩(wěn)握木質(zhì)旋鈕，調(diào)整內(nèi)螺紋與軸心對位后，完成大角度旋轉(zhuǎn)——就像擰緊瓶蓋那樣流暢。

第三步，安裝裝飾性部件。

靈巧手先夾持鉚釘定位，再旋轉(zhuǎn)調(diào)整小錘的握姿，輕敲入位，力量精準(zhǔn)、節(jié)奏分明。

這三步展示了從手內(nèi)旋轉(zhuǎn)到多指協(xié)調(diào)、從靜態(tài)操作到動態(tài)敲擊的全鏈路靈巧控制，也標(biāo)志著靈巧操作正在從“抓取”走向“使用工具”，從“重復(fù)動作”邁向“任務(wù)理解”，成為真正的生產(chǎn)力。

正如銀河通用機(jī)器人創(chuàng)始人、CTO王鶴所說：

• 如果大模型提倡的是智能即產(chǎn)品，那么具身智能提倡的就是生產(chǎn)力即產(chǎn)品。

最后，讓我們回到開頭的問題：靈巧手和夾爪的區(qū)別是什么？

——生產(chǎn)力。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2510.08556

項(xiàng)目網(wǎng)站：https://meowuu7.github.io/DexNDM/