Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服！神经网络架构不变，只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服！神经网络架构不变，只增加数据集就搞定Figure人形机器人首秀，靠神经网络叠衣服！ 在没有任何架构改变、仅增加了数据的情况下，就让原本在物流场景干活的它，轻松习得了新技能。
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10502 点击 2025-08-14 12:37
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Figure人形机器人首秀，靠神经网络叠衣服！ 在没有任何架构改变、仅增加了数据的情况下，就让原本在物流场景干活的它，轻松习得了新技能。
在「用进废退」原则的驱动下，拇指逐渐变长且肌肉发达，能够与其他手指精准对握，实现精细操作。手部由多个关节组成，具有高度灵活性，可完成捏、握、夹等多种动作。此外，手部皮肤富含触觉感受器，能够感知压力、温度和纹理等信息，为操作提供精准反馈。
每只手21个自由度，支持16主动自由度，具备高精度操作能力。
近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力，不仅具有重要的研究与应用价值，也是迈向通用人工智能的关键一步。
从炫技走向应用，“灵巧手”成机器人关键拼图
本期，我们邀请到了灵巧手公司 Dexmate 的创始人陈涛和秦誉哲。两位分别在上海交通大学、麻省理工学院（MIT）、卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等知名院校的顶尖实验室积累了丰富的研究经验。这些经历不仅为他们提供了扎实的技术基础，也让他们对产业需求有了深入的理解。
只凭同一个原生机器人大模型，五指灵巧手就能学会100多个复杂操作任务。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
马斯克亲自站台，2000多万网友热闹围观Optimus新灵巧手整活——
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。