2025年，被行业普遍视为人形机器人从实验室走向工厂的元年。
当机器人已经能够稳步走入生产线，开始承担搬运、分拣与质检等任务时，挑战的重心也发生了根本性的转移。问题不再是“能否稳定行走”，而是“能否精细操作”。
仿人的“灵巧手”技术，由此成为决定其能否真正融入生产流程的最后、也是最关键的一英寸。
一个信号来自特斯拉。根据科技媒体The Information的报道，该公司原计划今年量产至少5000台Optimus机器人，后因工程师反对下调至2000台。然而，由于手部和前臂的设计存在严重技术难题，工程团队迟迟无法实现类人级别的灵活操作，已暂时停产并积压了大量没有安装手部的机体。
“（机器人）手部还是缺非常好的硬件。”灵初智能COO孟福刚近日在接受采访时坦言。
他的判断，为特斯拉遇到的困境提供了一个来自产业内部的注脚：机器人的胳膊、关节和移动能力已基本能满足应用场景的需求。但手，这个实现精细操作的核心部件，仍是硬件层面尚未被攻克的短板。
无法复刻的精密
在机械设计上，复刻人手的灵巧性，本身就是一个巨大的工程难题。
人手拥有超过二十个骨骼自由度，是精密机械、柔性电子与智能算法的集大成者。为了模仿这种复杂性，灵巧手需要在手掌大小的空间内，密集地集成数十个微型电机、传感器和传动部件。
“手部硬件上的技术路径到底是什么，是腱绳、直驱还是连杆驱动，目前还在进行一系列的尝试。”孟福刚指出。这种不确定性，本身就说明了技术路线尚未收敛。
更具体的挑战在于自由度的鸿沟。
人类的手部与腕部共拥有24个自由度，每一个末端关节都能独立运动。而目前市面上的灵巧手，虽然在形态上仿照人手，但其主动自由度通常只有6个。其余大部分手指末端的运动，是由少数电机被动耦合驱动的，缺乏独立的精细控制能力。
这正是实现一系列精细化操作所面临的主要障碍。
更深层次的挑战，则在于智能控制系统与感知能力的缺失。当前绝大多数灵巧手仍缺乏足够灵敏的触觉反馈系统。它们无法像人类的手指那样，通过细微的力反馈来实时调整抓取力度与姿态。
这就使得机器人难以处理易碎物品，或是在需要触觉引导的精密装配任务中表现出色。
数据的解法
要突破灵巧手的技术瓶颈，关键在于数据。
孟福刚强调，当前无论是高质量的人类操作数据，还是机器人的真机运行数据，都极为缺乏。
在他看来，要达到理想状态，预计需要积累约200万小时的人类操作数据。如果能够持续投入进行数据采集，到明年下半年，灵巧手产品有望在应用层面实现一系列精细化操作的突破。
“（机器人）做一些大的动作，用夹爪单独进行取放，这个路径已经解决了。但是要做非常精细化的，比如说拿笔去写字等，（对机器人来说）就有点复杂了。”
这是一个清晰的现状判断：宏观的抓取任务已经不成问题，但微观的、需要指尖协同的精细任务，依然是难以逾越的障碍。
三年的等待
对于整个行业而言，灵巧手的瓶颈，直接决定了人形机器人商业化落地的节奏。
当理想情况下，市场预测2025至2035年人形机器人销量的复合年均增长率可达94%，并在2035年形成1540亿美元的市场规模时，一个硬件上的短板，可能会让所有乐观的预测都推迟兑现。
“我们对行业的判断，还需要等待三年，才能有大规模的落地应用。”孟福刚给出了一个具体的时间表。
这个判断，为行业的狂热注入了一剂冷静剂。它意味着，在未来三年内，人形机器人的应用场景，可能仍将局限于对灵巧手要求不高的领域，如物流搬运、巡检等。而那些真正能够体现其“人形”优势的复杂装配、精细服务等场景，仍需等待手部技术的成熟。
从后空翻的跑酷，到产线上的操作，人形机器人的进化来到了一个关键的节点。它的双腿已经跑了起来，但它的双手，还未能真正开始工作。
这场价值千亿美元的产业革命，最终的引爆点，或许就系于一个指尖的灵活转动。而解锁这一切的钥匙，就藏在那200万小时的、尚未被采集的真实世界数据之中。
