灵巧手的革命主要围绕银河通用的灵巧手神经动力学模型DexNDM展开。DexNDM通过真实数据训练,使灵巧手实现从简单运动到复杂工具使用的飞跃,具备跨类别、跨尺寸的稳定旋转能力。其关节级神经动力学模型提升了对多种物体和姿态的泛化能力,显著提高了学习效率。DexNDM的训练遵循“从专家到通才”原则,增强了操作的灵活性与智能。未来,灵巧手将在工业装配等领域得到广泛应用,成为人类工作的合作伙伴,推动生产力发展。

灵巧手的革命:从夹爪到智能操作
在现代机器人技术中,灵巧手的出现让我们看到了无限的可能性。如果一个灵巧手无法熟练使用工具,那它与咸鱼(夹爪)又有什么区别呢?别担心,银河通用的灵巧手神经动力学模型 DexNDM 带来了改变,赋予了机器人全新的能力。
DexNDM 的突破
这位正在拧螺丝的“老师傅”正是 DexNDM 的杰作。在 DexNDM 的支持下,灵巧手实现了从“会动”到“会用”的飞跃。通过偏向真实数据的训练,DexNDM 不再依赖于成功示例,成功弥合了模拟与现实之间的鸿沟,让通用灵巧手能够稳定地对多种物体进行旋转操作。
跨物体精准操控
无论是微小的零件,还是大型书本、长棍以及复杂的几何体,DexNDM 首次实现了跨类别、跨尺寸、跨姿态的稳定旋转。这种任意姿态的多轴旋转能力让灵巧手无论手掌朝上、朝下或侧向,都能沿任意轴向进行稳定、持续的旋转。这样的进步不仅提升了操作的灵活性,更为未来的工业应用铺平了道路。
高灵巧性与高鲁棒性
DexNDM 的灵巧手能够自如地抓取、转动、拧动各种工具,胜任复杂的任务,如拧螺丝和家具组装。这种能力的实现,意味着灵巧手不仅仅是一个工具,而是一个具备高度智能的操作单元。
弥合 Sim2Real 的鸿沟
DexNDM 的核心在于其关节级神经动力学模型,与以往的整手建模方式不同,它将手与物体的交互拆解至关节级别,从而提升了模型在多种物体和姿态下的泛化能力。通过自动化的数据收集策略,机器人可以在无须人工干预的情况下生成丰富的接触数据,显著提高了学习效率。
从操作到智能
DexNDM 的训练流程遵循“从专家到通才”的原则,先训练多个专家策略,再将其融合为一个通用策略,这样便能在多任务、多形态下实现稳定的操作。这种灵活的策略不仅提升了操作的多样性,更为机器人赋予了更高的智能。
未来展望
随着 DexNDM 的发展,灵巧手将逐步从简单的抓取动作迈向更复杂的工具使用和任务理解。我们期待在不久的将来,灵巧手能在工业装配、家具组装等多种场景中实现大规模部署,真正成为生产力的推动者。
正如银河通用的创始人所言,具身智能所倡导的,就是将生产力转化为实际的行动。灵巧手的进步不仅仅是技术上的突破,更是人类智慧与机器智能结合的体现。未来的机器人,将不仅仅是执行命令的工具,而是能够理解和参与到人类工作中的合作伙伴。
让我们一起期待灵巧手在各个领域的应用,让科技为我们的生活带来更多的便利与可能性!











