银河通用机器人首次破解手掌任意旋转难题，未来科技大揭秘！

灵巧手的崛起：从“夹爪”到“能用”的转变

如果灵巧手无法熟练运用工具，那么与咸鱼（夹爪）又有什么区别呢？别急！如今，能够拧螺丝、挥舞锤子，并灵活操控各种工具的灵巧手正悄然来到我们的生活中。这一切的背后，离不开银河通用最新推出的灵巧手神经动力学模型DexNDM的支持。

在DexNDM的加持下，灵巧手的功能实现了质的飞跃。通过对真实数据的深度训练，无需依赖成功示例，DexNDM成功弥合了Sim2Real的鸿沟，首次使通用灵巧手能够稳定地对多种物体进行多姿态、多轴向的旋转操作。这一进展，无疑让我们离流水线和厨房中的智能机器人更近了一步。

DexNDM的核心突破在于实现了手掌任意朝向物体的旋转限制，成功达成了跨物体、跨姿态的稳定手内旋转与工具操作。具体来说，DexNDM能够在极具挑战的手腕姿态下（如手掌朝下或侧向），实现长物体沿长边的连续旋转，以及小物体在多种转轴下的稳定旋转。这一特性使得DexNDM在操作对象上具有极大的灵活性，能够处理从小型物体到复杂结构的多种物品。

那么，DexNDM是如何实现这一突破的呢？关键在于其关节级神经动力学模型（JOINT-WISE NEURAL DYNAMICS MODEL）。与以往整手建模的方式不同，DexNDM将复杂的手–物交互拆解到关节级别，让每个关节独立预测自身的下一状态，从而完成整手的运动预测。这种细致的分解不仅大幅提升了数据利用效率，同时增强了模型在不同物体和姿态下的泛化能力。

为了学习到具有良好泛化性的动力学模型，研究团队开发了一套全自动数据收集策略。在任务无关的随机扰动下，机器人能够自主生成丰富的接触数据，无需人工干预，避免了频繁的“翻车”情况。这使得模型能够在低成本、可扩展的数据上学习到足够丰富的交互动力学。

在策略学习方面，DexNDM采用了“从专家到通才”的训练流程：首先针对不同长宽比与几何复杂度的物体训练多个专家策略，随后将其融合形成一个统一的通用策略，从而实现跨任务、跨形态的稳定操作。仿真与真实环境的测试表明，DexNDM的操作灵活性、鲁棒性与泛化能力得到了显著提升。

更值得一提的是，DexNDM的通用旋转策略被接入了遥操作系统。操作者只需通过VR控制器给出高层指令，DexNDM便能够自主完成手指层面的精细控制。这种方式有效克服了传统遥操作中人手与机械手在自由度、传感和动力学上的不匹配问题。

借助DexNDM，机器人不仅能“抓得稳、放得准”，还能完成复杂的手–物–物交互，实现工具使用与长程装配等任务，真正向“能转能用”的灵巧操作迈进。

在机器人能力的整体框架中，运动能力与操作能力是两个重要的维度。运动能力是我们熟悉的“跑”“跳”“翻”，而操作能力则是指机器人真正“动手干活”的能力，包括抓取、放置、旋转等多种复杂动作。尽管目前许多末端执行器在抓取任务上表现良好，但简单的抓取应用仍然局限于上下料、分拣等场景，未能触及真正的工业级生产力。因此，灵巧操作必须从“能抓能放”迈向“能转能用”，以实现更复杂的动作。

正如机器人先驱Rodney Brooks所言，灵巧操作是通用机器人部署中最艰难的前沿。灵巧手虽然提供了比夹爪更高的自由度，但也带来了成倍的控制难度。马斯克曾强调，人类的手极其精密复杂，若要造出真正通用的人形机器人，必须先解决手的问题。因此，攻克灵巧手的精细操作，尤其是手内旋转与工具使用能力，是实现真正通用灵巧操作的关键。

DexNDM的突破在于同时解决了“旋转”和“使用”两大难题，既能实现高精度的手内旋转，也能灵活处理多种工具的操作任务。这一进展不仅推动了机器人从简单能力向精细操作能力的跨越，也为具身智能的落地奠定了基础。

然而，要实现这一目标并不容易。在拧螺丝等场景中，灵巧手无法像手掌朝上那样依赖重力来稳定物体。因此，模型必须精确控制更多的自由度，以协调姿态、力与接触。许多以往的手内操作方法只能处理特定物体或固定姿态，难以推广至更广泛的场景。

在这样的背景下，DexNDM实现了实质性的飞跃，首次构建了能够跨物体类别、跨姿态任务的通用手内操作策略。这不仅为遥操作系统的数据生成与策略迁移提供了坚实基础，更为灵巧操作的工业化落地奠定了条件。

随着DexNDM的应用，灵巧操作正逐步从机械重复劳动者进化为真正具备操作智慧的“生产力单元”。借助这一底层能力，机器人不再局限于演示性的“抓取放置”，而能够在工业装配、家具组装等多场景中实现可扩展部署，持续提升实际生产力。

在典型的装配任务中，灵巧手的能力已初现端倪：它能够在手内微调螺丝刀的姿态，精准施力，将电路板核心部件固定；在安装音量旋钮时，五指协同稳握，流畅完成大角度旋转；在安装装饰性部件时，灵巧手巧妙调整小锤的握姿，精准敲入铆钉。这些展示不仅体现了从手内旋转到多指协调的全链路灵巧控制，更标志着灵巧操作正在向“使用工具”与“任务理解”迈进。

正如银河通用机器人创始人王鹤所言：“如果大模型提倡的是智能即产品，那么具身智能提倡的就是生产力即产品。”在此背景下，灵巧手与夹爪的区别愈发明显——那就是生产力的实现与提升。

通过DexNDM，我们看到了灵巧手技术的未来，也看到了它在推动智能机器人走向更高维度的巨大潜力。