人形机器人「通用临界点」：当灵巧手握住万亿市场

 

当AI从云端走向实体，具身智能正逐渐成为通往下一代通用人工智能的关键路径。在这一演进过程中，灵巧手作为“通用机器人”实现复杂操作与自然交互的核心执行器，正迎来前所未有的技术突破与商业想象空间。

过去，灵巧手更多是实验室中的符号——高自由度、仿生结构、极高成本；而如今，伴随软硬协同能力的提升、控制算法的不断演进、触觉与多模态感知的加速融合，灵巧手正逐步从科研走向应用的临界点。一方面，它是工业自动化对“异形抓取”“多任务执行”能力的新需求延伸；另一方面，它也是服务机器人在家庭、医疗、养老等场景中迈向“真实可用”的关键一环。

值得注意的是，这一领域正快速演变为全球技术博弈与资本布局的热点。从Shadow Robot与DeepMind合作攻克多任务抓取，到中国本土初创企业灵心巧手凭借超高自由度结构在仿生手赛道突围，一批聚焦结构创新、感知控制一体化的新兴力量，正在不断刷新我们对“灵巧”这一词的理解。

我们希望通过本报告，为关注具身智能、机器人末端执行器、智能制造升级的产业人士与投资机构，提供一份具备前瞻视角与产业落点的深度参考。本篇报告将围绕以下三大维度系统展开：

产业定义与技术演进

应用场景与商业趋势

竞争格局与资本判断

 行业定义与边界：

灵巧手，是具身智能的末端革命

在具身智能（Embodied AI）逐步成为新一代人工智能落地核心路径的背景下，“灵巧手”（Dexterous Hand）这一原本存在于科研语境中的子系统，正日益走向聚光灯下。作为机器人感知—决策—执行闭环中的末端执行器，灵巧手的本质不止于“抓取”，而在于模仿人类手部的高自由度运动、灵活操控与多模态反馈能力，实现对复杂环境的适应与精细操作。

1.1 灵巧手是具身智能的重要一环

相较于传统工业机械臂仅承担“搬运”与“位移”任务，具身智能强调的是感知—认知—动作的耦合能力。在这一系统中，灵巧手既是机器人“理解世界”的终端入口（通过触觉/反馈/协同感知），也是其“改造世界”的关键出口（完成复杂交互任务）。这一变化，使得灵巧手不再只是机械执行单元，而是AI认知能力落地的边界延伸。

目前灵巧手主要分为两大技术路径：

刚性结构机械手（如三指/五指刚性多关节抓取器）：主要面向工业制造与物流搬运等场景，强调结构强度、速度与可控性。

柔性仿生手（如软体驱动+传感融合）：主要面向服务、家用与医疗领域，强调仿人性、多自由度、触觉与安全性。

1.2 技术演进催生边界拓展

灵巧手的发展并非孤立发生，而是得益于多项底层技术的集体成熟：

结构与材料工程：从刚性金属臂到软体聚合物、碳纤维复合结构，使灵巧手既具柔性又兼具强度；

控制与算法突破：强化学习、多模态协同控制、端到端神经控制模型的兴起，让灵巧手具备“学习”抓取的能力；

传感器融合：高精度力觉、触觉、温度、位姿等传感器集成在指尖，使抓取过程趋于“可感知”而非“盲操控”。

由此，灵巧手的行业边界开始从早期的“机器人末端”逐步扩展为一套融合材料学、感知科学、AI控制与系统集成的复合技术集群。

1.3 行业定位：从组件到能力平台

当前市场对灵巧手的认知，正从单一硬件组件向“平台型能力模块”演进。尤其在通用型人形机器人、服务机器人、康复医疗设备等方向中，灵巧手往往与视觉系统、控制算法、整机系统形成深度绑定，成为价值链中的“高溢价”单元。

同时，伴随AI模型本体向多模态认知与多任务控制进化，灵巧手也承担起“跨任务通用操作能力”的验证载体。在这层意义上，它不仅是硬件，更是验证“类人智能”能否真正落地的重要门槛。 

 核心技术栈：

结构、感知与控制的“三体协同”

灵巧手作为具身智能中最复杂的硬件单元之一，其技术壁垒远超普通机械执行器。它不是简单的“机械结构堆叠”，而是一套由高自由度结构设计、柔性与触觉传感、智能控制算法共同驱动的复杂系统，涉及材料科学、机器人学、人工智能和神经控制等多个交叉领域。

2.1 高自由度结构设计：从仿形到仿机理

人形机器人必须具备类人的感官能力，能够实时感知外部环境与自身状态。其主要包含：

视觉感知：通过双目摄像头、3D深度传感器实现对空间结构、物体类别与运动轨迹的识别，是导航、抓取和交互的基础。

听觉系统：麦克风阵列结合语音识别模型，用于理解人类语言，实现自然语言交互。

触觉与力觉：在手掌、手指、足底等部位部署多点压力传感器与力矩传感器，辅助精细操作与运动控制。

本体感知：惯性测量单元（IMU）、角度编码器、温度电流传感器等，用于实时监测机器人自身状态，是实现动态稳定的关键。

2.2 触觉与柔性传感：让手“有感觉”

灵巧手的突破，不仅在于“如何动得像人类”，更关键在于“是否能像人类一样感知物体”。这一层能力，主要依赖于多模态传感器的集成：

力/压力传感器：实现对接触面分布、夹持力度的实时监控；

触觉传感器：通过柔性材料集成微型电容/电阻器件，捕捉纹理、滑动等微观变化；

位姿与温度传感器：帮助判断手指相对位置及被操作物体特征。

例如，MIT Media Lab开发的GelSight指尖传感器，能精确获取接触表面三维形貌，为灵巧抓取提供类人“触感”；而Shadow Robot新一代Dexterous Hand亦在指尖植入多通道力觉传感模块，使AI能够通过“反馈”完成调整。

2.3 控制算法：从预设指令到端到端学习

结构与感知的进步为控制提供了“基础设施”，而灵巧控制能力的演进，是该领域最具AI色彩、也是技术门槛最高的部分，当前主流控制策略分为以下三类：

传统运动规划法：通过设定路径点或关节角度，完成规则任务，但缺点是泛化能力弱；

基于模仿学习：让灵巧手“学习人类操作轨迹”，提取高维控制策略（如DexMV、DemoStart）；

强化学习（RL）+仿真迁移：在模拟环境中训练大规模策略模型，再迁移到实体手上执行（典型如OpenAI Five Fingers、NVIDIA DexMimic）。

强化学习与触觉/视觉的融合控制，是目前研究热点。例如DeepMind与Shadow合作开发的DEX-EE系统，实现了通过多模态数据支持的“自主抓取优化”，无需人工定义动作细节，即可完成多个不规则物体的高精度抓取。

此外，控制系统正逐步从单纯执行器控制，向脑手一体的策略网络迁移，未来或将接入大语言模型，形成“意图理解—路径规划—动作执行”完整链条。

 应用场景与发展趋势：

从工业刚需到服务革命的桥梁

灵巧手的价值，不仅体现在技术复杂性上，更体现在它对于多样化应用场景的适配能力上。正是“能用”和“好用”两个维度的不断拉升，使其逐步从实验室中走出，进入真实产业体系，并成为连接工业自动化与服务机器人两大赛道的关键节点。 

3.1 工业应用：补齐异形与多任务自动化的“最后一公里”

在工业领域，灵巧手主要承担异形工件抓取、精细装配、非结构化场景作业等任务，解决传统夹爪难以胜任的“最后一公里”，典型场景包括：

物流分拣：灵巧手可自动识别不同形状/材质/尺寸的包裹，并进行快速分拣（如RightHand Robotics的软体抓取方案）；

电子制造：在精密装配环节中代替人工操作，对微小、易碎、高价值组件进行安全高效处理；

工业协作臂：配合六轴/七轴协作机器人执行多任务作业，提高工作站柔性。

值得注意的是，工业界对灵巧手的接受度正在提升，尤其在制造环节复杂化、人工替代意愿增强的背景下，其部署ROI正在逐步缩短。随着仿真训练效率提高、控制算法通用性增强，灵巧手将在工业场景中进一步释放生产力。

3.2 服务与医疗：通向家庭、康复、远程操作的新界面

相比工业刚需，服务与医疗领域赋予了灵巧手更深远的社会意义，也带来了更高的技术挑战，关键方向包括：

家庭机器人：在厨房、客厅、卫生间等空间内完成“洗、切、收、拿”等日常动作；

康复假肢：为截肢者提供精准、灵敏、可控制的仿生手臂，强调人机协同与可穿戴性；

远程医疗/空间作业：通过远程灵巧手术、太空维修操作等场景，提高精准度与安全性。

当前灵巧手在To C应用中最大挑战在于：成本控制、可靠性、安全性。不过，随着软体材料成本下降、国产化控制系统逐步替代高端进口部件，这一趋势正快速改善。

特别是在老龄化社会与家庭护理需求上升的背景下，灵巧手被视为“下一代家庭助理机器人”的核心部件，是To C市场爆发前夜的重要技术储备。

3.3 场景趋势判断：To B现实落地、To C未来确定

To B 是当前现实，To C 是未来确定性。

灵巧手技术具备极强的跨场景迁移性，不同于专用型夹具，灵巧手在完成抓取、旋转、精密操作等任务时，能够在多个任务之间实现复用与泛化。这一特性，正是支撑其“从组件向平台”跃迁的关键。

因此，当前产业化路径更聚焦于高附加值的B端工业场景，以验证其稳定性、降低边际成本；而中长期来看，家庭、医疗、养老等C端应用，将是灵巧手构建技术护城河与用户生态的重要方向。

 全球与中国竞争格局：

高速同步推进中的“硬件＋算法”较量

 

全球范围内，灵巧手机器人赛道正呈现以下三轨竞争格局：海外技术深耕+科研合作主导、国内结构创新快速追赶、平台整合与商业化加速。

4.1 国外领军企业与科研协作

Shadow Robot（英国）+ DeepMind（Google）

2024年推出的三指“DEX‑EE”系列，专为大规模强化学习实验设计，具有高速度（500 ms闭合）、高力度（10 N），并集成高带宽扭矩闭环与多通道触觉传感，是当前最成熟的科研级灵巧手系统之一。

不仅支持ROS生态，并以模块化设计便于维护，Shadow Robot还与DeepMind协同开发“DemoStart”与“ALOHA Unleashed”等端到端控制系统，推动仿真训练到真实迁移。

4.2 中国初创与制造巨头共舞

灵心巧手（Linker Hand）

拥有高达42自由度的柔性仿生结构，融合软硬体设计思路，已实现模块化与批量生产。该产品面向服务级需求，正在形成国内领先的量产能力，并吸引亿元级种子轮融资关注。

帕西尼、智元科技、兆威机电等大型企业，则在工业级机械手或控制模块上持续布局，侧重稳定性与集成度。

4.3 格局对比与布局趋势

4.4 中国灵巧手赛道融资概览 

灵巧手作为机器人“最后一厘米”的核心部件，近年来吸引了资本极大关注：

灵心巧手（北京）科技有限公司于2025年4月完成超1亿元人民币种子轮融资，由红杉种子基金、万凯新材领投，力合资本、华仓资本等跟投。这轮融资创下该细分赛道迄今最大种子轮纪录，资金主用于底层技术研发、产品迭代和量产能力提升。

因时机器人、帕西尼、上海傲意科技以及戴盟机器人等均完成亿元级融资，平台布局向研究级灵巧手方向深化 。

多家聚焦触觉传感器与仿灵巧执行器的初创企业—如纬钛科技（GelFinger）、千觉机器人—也于2024-2025年间完成数千万元至亿元不等的天使+/A轮融资，强调在多模态感知方向上的技术积累。

4.5 核心企业对比与技术路线图

4.6 资本偏好与投资逻辑

目前，资本流向与产业方向呈现一致趋势：

核心技术突破领先优势：如Linker Hand的自由度领先（全球最高）、GelFinger等视觉触觉感知融合均为资本重点；

平台能力＋量产路径清晰：同时具备硬件模块与云端智脑／数字孪生平台的企业更受机构偏好；

产业链整合弹性强：触觉元件与执行器上的布局，具备上游技术兼容性与商业扩展空间，增强技术壁垒与收入多元化潜力。

 融资趋势与机会判断：

资本走在科研之后，产业走在想象之前

5.1 投融资热度上升，技术型项目成主力

2024年以来，灵巧手相关赛道的融资事件显著增多，主要集中在以下三类企业：

技术平台型初创企业，如灵心巧手、因时机器人等，拥有高自由度结构、算法集成、模组化量产能力；

单项突破型企业，如纬钛科技、戴盟机器人等专注触觉传感器与软体执行器；

系统集成型企业，如傲意科技，将灵巧手整合入人形机器人/工业协作系统中形成落地方案。

据不完全统计，仅2024年，灵巧手及相关执行器赛道国内已发生20余起融资事件，披露金额超30亿元人民币，主要集中在种子轮至A轮，反映出投资机构对技术可行性与早期技术护城河的高度关注。

从LP结构来看，科技母基金+产业资本+头部FA机构共同参与，资金目标清晰，偏向支持具备原创能力、具身智能方向明确、已有POC验证的技术公司。

5.2 投资逻辑：从技术突破到应用验证，再到系统闭环

灵巧手赛道的投资判断标准，正在逐步清晰，主要围绕三类核心维度：

（1）技术突破能力

是否掌握高自由度结构设计能力（20+ DOF）；

是否具备自主控制算法与多模态融合能力；

是否能实现软硬件一体化、自主控制板卡、自研驱动等关键部件闭环。

（2）落地验证能力

是否已有工业或医疗场景的POC应用；

是否完成超5家客户部署或有头部合作方（如机器人整机厂）；

模块化能力是否强、是否可进入标准化量产路径。

（3）系统集成协同性

是否与视觉系统、大模型、整机控制系统形成数据/控制闭环；

是否有面向未来通用机器人系统的兼容性与扩展性。

可以说，单点技术突破已不再足够，资本更倾向于“具备系统思维、已初步验证应用、并能够走向批量交付路径”的企业。

5.3 机会判断：三条路径，三类潜力玩家

基于行业趋势与融资行为的观察，我们认为灵巧手未来的成长机会主要集中在以下三条路径：

特别是柔性仿生手与AI控制系统的融合方向，有望成为下一阶段的爆发口。随着大模型的控制能力被引入机器人系统，灵巧手将从“动作执行器”演变为“智能交互器”，具备更高系统价值。

 万创判断：

我们为什么关注“通用型人形机器人”

在“机器人从实验室走向生活”的宏大进程中，灵巧手的价值边界已不再局限于执行器本身，而是成为AI认知能力落地、复杂任务自主完成、通用机器人产品化过程中的关键一环。作为一家长期专注于硬科技与智能制造方向的财务顾问机构，我们在研究与项目筛选中逐渐形成了以下三方面的投资判断逻辑：

6.1 投资判断标准：三问灵巧手

我们在初步研判灵巧手类企业时，会从以下维度进行快速判断：

第一问：是否具备“可量产”的工程化能力？

技术是否已实现从实验样机到可批量生产的转化？软硬一体的控制板、电机、驱动系统是否自主可控？是否已有稳定的模组交付体系？

第二问：是否完成“真实客户”的应用验证？

已有的应用场景是否超过POC层级？是否有来自工业制造/服务/医疗等领域的实际订单或嵌入式合作？是否验证了使用频率、稳定性与安全性？

第三问：是否具备“向系统集成进化”的平台潜力？

灵巧手是否与整机控制、大模型决策系统形成初步协同？是否为人形机器人/服务机器人提供接口标准？是否具有构建自有“数据闭环”能力？

企业如果能在这三问中至少回答“两个是”，则具备进入下一轮深度尽调的可能。

6.2 服务经验与筛选路径：建议初创企业聚焦两点突破

我们在支持相关企业进行融资与发展路径设计时，建议其在早期阶段聚焦以下两个关键突破点：

技术侧：从单指仿生到“手内操作”的控制闭环

初创期不必一开始就追求全五指仿真结构，可先聚焦于“抓+旋转+传感”三类功能闭环构建，通过单指模块完成基础结构设计+触觉控制协同。

商业侧：优先绑定一个强关联场景进行深度合作

无论是家庭机器人（如厨房作业）、工业分拣、或康复假肢，均应选择单点场景快速构建案例、形成示范客户与使用数据沉淀，避免泛用性困境。

灵巧手企业常常具备极强的工程导向与科研基因，而融资端对“商业路径清晰度”提出的要求，往往决定了其从A轮起是否具备“故事+实证”的双轨能力。

6.3 “最后一厘米”的资本公式：灵巧手的投资判断边界

在具身智能落地的完整路径中，灵巧手承担的是“最后一厘米”的关键职能——即，从AI感知/决策到物理世界实际操控之间的临界节点。在一级市场的视角下，我们用一个简化的表达来界定它的投资价值：

ROI ≈ (ΔT × ΔC) / Cunit

— 其中：

• ΔT = 被替代或节省的人力时间成本（Time saved）

• ΔC = 被扩展的任务复杂度（Complexity gain）

• Cunit = 单模组/单台系统的制造与维护成本

当一项技术既能释放人工重复劳动，又能承担更复杂、更精细的任务操作，同时具备可控的单价成本，就具备形成规模化商用的基本闭环。而灵巧手，正处在这一“多因变量临界突破”的交汇点上。

目前阶段，行业中已出现数家团队在ΔT 和 ΔC 两端持续拓展（如高自由度控制、感知-决策融合等），同时在成本侧借助平台模组化实现边际下探，这使得 ROI 在更多场景中具备“从负转正”的潜力拐点。

从投融资的角度，我们将灵巧手定义为：少数具备同时打通“技术边界、产品形态与商业闭环”的新型底层模块型资产，是具身智能链条中值得重点布局的“战略组件”。

结尾

从人类双手的复杂结构中汲取灵感，灵巧手正在成为“具身智能”迈向实用化的前沿阵地。它不仅代表着机器人对于物理世界更深层次的理解与操控，也连接着AI能力从“算力”走向“执行力”的关键通道。今天的灵巧手，可能还多用于工业分拣、康复辅具或科研仿真实验中；但在不远的将来，它将成为服务机器人走入千家万户、成为日常助手的基础模块。我们相信，真正的智能革命，不会止步于“能理解你”，而将始于“能为你做”。而那一双灵巧的手，或许就是AI与人类关系真正改变的起点。

本文来自微信公众号“万创投行”，作者：万创研究院，36氪经授权发布。