人形機器人「通用臨界點」：當靈巧手握住萬億市場

 

當AI從雲端走向實體，具身智能正逐漸成為通往下一代通用人工智能的關鍵路徑。在這一演進過程中，靈巧手作為「通用機器人」實現複雜操作與自然交互的核心執行器，正迎來前所未有的技術突破與商業想象空間。

過去，靈巧手更多是實驗室中的符號——高自由度、仿生結構、極高成本；而如今，伴隨軟硬協同能力的提升、控制算法的不斷演進、觸覺與多模態感知的加速融合，靈巧手正逐步從科研走向應用的臨界點。一方面，它是工業自動化對「異形抓取」「多任務執行」能力的新需求延伸；另一方面，它也是服務機器人在家庭、醫療、養老等場景中邁向「真實可用」的關鍵一環。

值得注意的是，這一領域正快速演變為全球技術博弈與資本佈局的熱點。從Shadow Robot與DeepMind合作攻克多任務抓取，到中國本土初創企業靈心巧手憑藉超高自由度結構在仿生手賽道突圍，一批聚焦結構創新、感知控制一體化的新興力量，正在不斷刷新我們對「靈巧」這一詞的理解。

我們希望通過本報告，為關注具身智能、機器人末端執行器、智能製造升級的產業人士與投資機構，提供一份具備前瞻視角與產業落點的深度參考。本篇報告將圍繞以下三大維度系統展開：

產業定義與技術演進

應用場景與商業趨勢

競爭格局與資本判斷

 行業定義與邊界：

靈巧手，是具身智能的末端革命

在具身智能（Embodied AI）逐步成為新一代人工智能落地核心路徑的背景下，「靈巧手」（Dexterous Hand）這一原本存在於科研語境中的子系統，正日益走向聚光燈下。作為機器人感知—決策—執行閉環中的末端執行器，靈巧手的本質不止於「抓取」，而在於模仿人類手部的高自由度運動、靈活操控與多模態反饋能力，實現對複雜環境的適應與精細操作。

1.1 靈巧手是具身智能的重要一環

相較於傳統工業機械臂僅承擔「搬運」與「位移」任務，具身智能強調的是感知—認知—動作的耦合能力。在這一系統中，靈巧手既是機器人「理解世界」的終端入口（通過觸覺/反饋/協同感知），也是其「改造世界」的關鍵出口（完成複雜交互任務）。這一變化，使得靈巧手不再只是機械執行單元，而是AI認知能力落地的邊界延伸。

目前靈巧手主要分為兩大技術路徑：

剛性結構機械手（如三指/五指剛性多關節抓取器）：主要面向工業製造與物流搬運等場景，強調結構強度、速度與可控性。

柔性仿生手（如軟體驅動+傳感融合）：主要面向服務、家用與醫療領域，強調仿人性、多自由度、觸覺與安全性。

1.2 技術演進催生邊界拓展

靈巧手的發展並非孤立發生，而是得益於多項底層技術的集體成熟：

結構與材料工程：從剛性金屬臂到軟體聚合物、碳纖維複合結構，使靈巧手既具柔性又兼具強度；

控制與算法突破：強化學習、多模態協同控制、端到端神經控制模型的興起，讓靈巧手具備「學習」抓取的能力；

傳感器融合：高精度力覺、觸覺、温度、位姿等傳感器集成在指尖，使抓取過程趨於「可感知」而非「盲操控」。

由此，靈巧手的行業邊界開始從早期的「機器人末端」逐步擴展為一套融合材料學、感知科學、AI控制與系統集成的複合技術集羣。

1.3 行業定位：從組件到能力平臺

當前市場對靈巧手的認知，正從單一硬件組件向「平臺型能力模塊」演進。尤其在通用型人形機器人、服務機器人、康復醫療設備等方向中，靈巧手往往與視覺系統、控制算法、整機系統形成深度綁定，成為價值鏈中的「高溢價」單元。

同時，伴隨AI模型本體向多模態認知與多任務控制進化，靈巧手也承擔起「跨任務通用操作能力」的驗證載體。在這層意義上，它不僅是硬件，更是驗證「類人智能」能否真正落地的重要門檻。 

 核心技術棧：

結構、感知與控制的「三體協同」

靈巧手作為具身智能中最複雜的硬件單元之一，其技術壁壘遠超普通機械執行器。它不是簡單的「機械結構堆疊」，而是一套由高自由度結構設計、柔性與觸覺傳感、智能控制算法共同驅動的複雜系統，涉及材料科學、機器人學、人工智能和神經控制等多個交叉領域。

2.1 高自由度結構設計：從仿形到仿機理

人形機器人必須具備類人的感官能力，能夠實時感知外部環境與自身狀態。其主要包含：

視覺感知：通過雙目攝像頭、3D深度傳感器實現對空間結構、物體類別與運動軌跡的識別，是導航、抓取和交互的基礎。

聽覺系統：麥克風陣列結合語音識別模型，用於理解人類語言，實現自然語言交互。

觸覺與力覺：在手掌、手指、足底等部位部署多點壓力傳感器與力矩傳感器，輔助精細操作與運動控制。

本體感知：慣性測量單元（IMU）、角度編碼器、温度電流傳感器等，用於實時監測機器人自身狀態，是實現動態穩定的關鍵。

2.2 觸覺與柔性傳感：讓手「有感覺」

靈巧手的突破，不僅在於「如何動得像人類」，更關鍵在於「是否能像人類一樣感知物體」。這一層能力，主要依賴於多模態傳感器的集成：

力/壓力傳感器：實現對接觸面分佈、夾持力度的實時監控；

觸覺傳感器：通過柔性材料集成微型電容/電阻器件，捕捉紋理、滑動等微觀變化；

位姿與温度傳感器：幫助判斷手指相對位置及被操作物體特徵。

例如，MIT Media Lab開發的GelSight指尖傳感器，能精確獲取接觸表面三維形貌，為靈巧抓取提供類人「觸感」；而Shadow Robot新一代Dexterous Hand亦在指尖植入多通道力覺傳感模塊，使AI能夠通過「反饋」完成調整。

2.3 控制算法：從預設指令到端到端學習

結構與感知的進步為控制提供了「基礎設施」，而靈巧控制能力的演進，是該領域最具AI色彩、也是技術門檻最高的部分，當前主流控制策略分為以下三類：

傳統運動規劃法：通過設定路徑點或關節角度，完成規則任務，但缺點是泛化能力弱；

基於模仿學習：讓靈巧手「學習人類操作軌跡」，提取高維控制策略（如DexMV、DemoStart）；

強化學習（RL）+仿真遷移：在模擬環境中訓練大規模策略模型，再遷移到實體手上執行（典型如OpenAI Five Fingers、NVIDIA DexMimic）。

強化學習與觸覺/視覺的融合控制，是目前研究熱點。例如DeepMind與Shadow合作開發的DEX-EE系統，實現了通過多模態數據支持的「自主抓取優化」，無需人工定義動作細節，即可完成多個不規則物體的高精度抓取。

此外，控制系統正逐步從單純執行器控制，向腦手一體的策略網絡遷移，未來或將接入大語言模型，形成「意圖理解—路徑規劃—動作執行」完整鏈條。

 應用場景與發展趨勢：

從工業剛需到服務革命的橋樑

靈巧手的價值，不僅體現在技術複雜性上，更體現在它對於多樣化應用場景的適配能力上。正是「能用」和「好用」兩個維度的不斷拉昇，使其逐步從實驗室中走出，進入真實產業體系，併成為連接工業自動化與服務機器人兩大賽道的關鍵節點。 

3.1 工業應用：補齊異形與多任務自動化的「最后一公里」

在工業領域，靈巧手主要承擔異形工件抓取、精細裝配、非結構化場景作業等任務，解決傳統夾爪難以勝任的「最后一公里」，典型場景包括：

物流分揀：靈巧手可自動識別不同形狀/材質/尺寸的包裹，並進行快速分揀（如RightHand Robotics的軟體抓取方案）；

電子製造：在精密裝配環節中代替人工操作，對微小、易碎、高價值組件進行安全高效處理；

工業協作臂：配合六軸/七軸協作機器人執行多任務作業，提高工作站柔性。

值得注意的是，工業界對靈巧手的接受度正在提升，尤其在製造環節複雜化、人工替代意願增強的背景下，其部署ROI正在逐步縮短。隨着仿真訓練效率提高、控制算法通用性增強，靈巧手將在工業場景中進一步釋放生產力。

3.2 服務與醫療：通向家庭、康復、遠程操作的新界面

相比工業剛需，服務與醫療領域賦予了靈巧手更深遠的社會意義，也帶來了更高的技術挑戰，關鍵方向包括：

家庭機器人：在廚房、客廳、衞生間等空間內完成「洗、切、收、拿」等日常動作；

康復假肢：為截肢者提供精準、靈敏、可控制的仿生手臂，強調人機協同與可穿戴性；

遠程醫療/空間作業：通過遠程靈巧手術、太空維修操作等場景，提高精準度與安全性。

當前靈巧手在To C應用中最大挑戰在於：成本控制、可靠性、安全性。不過，隨着軟體材料成本下降、國產化控制系統逐步替代高端進口部件，這一趨勢正快速改善。

特別是在老齡化社會與家庭護理需求上升的背景下，靈巧手被視為「下一代家庭助理機器人」的核心部件，是To C市場爆發前夜的重要技術儲備。

3.3 場景趨勢判斷：To B現實落地、To C未來確定

To B 是當前現實，To C 是未來確定性。

靈巧手技術具備極強的跨場景遷移性，不同於專用型夾具，靈巧手在完成抓取、旋轉、精密操作等任務時，能夠在多個任務之間實現複用與泛化。這一特性，正是支撐其「從組件向平臺」躍遷的關鍵。

因此，當前產業化路徑更聚焦於高附加值的B端工業場景，以驗證其穩定性、降低邊際成本；而中長期來看，家庭、醫療、養老等C端應用，將是靈巧手構建技術護城河與用户生態的重要方向。

 全球與中國競爭格局：

高速同步推進中的「硬件＋算法」較量

 

全球範圍內，靈巧手機器人賽道正呈現以下三軌競爭格局：海外技術深耕+科研合作主導、國內結構創新快速追趕、平臺整合與商業化加速。

4.1 國外領軍企業與科研協作

Shadow Robot（英國）+ DeepMind（Google）

2024年推出的三指「DEX‑EE」系列，專為大規模強化學習實驗設計，具有高速度（500 ms閉合）、高力度（10 N），並集成高帶寬扭矩閉環與多通道觸覺傳感，是當前最成熟的科研級靈巧手系統之一。

不僅支持ROS生態，並以模塊化設計便於維護，Shadow Robot還與DeepMind協同開發「DemoStart」與「ALOHA Unleashed」等端到端控制系統，推動仿真訓練到真實遷移。

4.2 中國初創與製造巨頭共舞

靈心巧手（Linker Hand）

擁有高達42自由度的柔性仿生結構，融合軟硬體設計思路，已實現模塊化與批量生產。該產品面向服務級需求，正在形成國內領先的量產能力，並吸引億元級種子輪融資關注。

帕西尼、智元科技、兆威機電等大型企業，則在工業級機械手或控制模塊上持續佈局，側重穩定性與集成度。

4.3 格局對比與佈局趨勢

4.4 中國靈巧手賽道融資概覽 

靈巧手作為機器人「最后一釐米」的核心部件，近年來吸引了資本極大關注：

靈心巧手（北京）科技有限公司於2025年4月完成超1億元人民幣種子輪融資，由紅杉種子基金、萬凱新材領投，力合資本、華倉資本等跟投。這輪融資創下該細分賽道迄今最大種子輪紀錄，資金主用於底層技術研發、產品迭代和量產能力提升。

因時機器人、帕西尼、上海傲意科技以及戴盟機器人等均完成億元級融資，平臺佈局向研究級靈巧手方向深化 。

多家聚焦觸覺傳感器與仿靈巧執行器的初創企業—如緯鈦科技（GelFinger）、千覺機器人—也於2024-2025年間完成數千萬元至億元不等的天使+/A輪融資，強調在多模態感知方向上的技術積累。

4.5 核心企業對比與技術路線圖

4.6 資本偏好與投資邏輯

目前，資本流向與產業方向呈現一致趨勢：

核心技術突破領先優勢：如Linker Hand的自由度領先（全球最高）、GelFinger等視覺觸覺感知融合均為資本重點；

平臺能力＋量產路徑清晰：同時具備硬件模塊與雲端智腦／數字孿生平臺的企業更受機構偏好；

產業鏈整合彈性強：觸覺元件與執行器上的佈局，具備上游技術兼容性與商業擴展空間，增強技術壁壘與收入多元化潛力。

 融資趨勢與機會判斷：

資本走在科研之后，產業走在想象之前

5.1 投融資熱度上升，技術型項目成主力

2024年以來，靈巧手相關賽道的融資事件顯著增多，主要集中在以下三類企業：

技術平臺型初創企業，如靈心巧手、因時機器人等，擁有高自由度結構、算法集成、模組化量產能力；

單項突破型企業，如緯鈦科技、戴盟機器人等專注觸覺傳感器與軟體執行器；

系統集成型企業，如傲意科技，將靈巧手整合入人形機器人/工業協作系統中形成落地方案。

據不完全統計，僅2024年，靈巧手及相關執行器賽道國內已發生20余起融資事件，披露金額超30億元人民幣，主要集中在種子輪至A輪，反映出投資機構對技術可行性與早期技術護城河的高度關注。

從LP結構來看，科技母基金+產業資本+頭部FA機構共同參與，資金目標清晰，偏向支持具備原創能力、具身智能方向明確、已有POC驗證的技術公司。

5.2 投資邏輯：從技術突破到應用驗證，再到系統閉環

靈巧手賽道的投資判斷標準，正在逐步清晰，主要圍繞三類核心維度：

（1）技術突破能力

是否掌握高自由度結構設計能力（20+ DOF）；

是否具備自主控制算法與多模態融合能力；

是否能實現軟硬件一體化、自主控制板卡、自研驅動等關鍵部件閉環。

（2）落地驗證能力

是否已有工業或醫療場景的POC應用；

是否完成超5家客户部署或有頭部合作方（如機器人整機廠）；

模塊化能力是否強、是否可進入標準化量產路徑。

（3）系統集成協同性

是否與視覺系統、大模型、整機控制系統形成數據/控制閉環；

是否有面向未來通用機器人系統的兼容性與擴展性。

可以説，單點技術突破已不再足夠，資本更傾向於「具備系統思維、已初步驗證應用、並能夠走向批量交付路徑」的企業。

5.3 機會判斷：三條路徑，三類潛力玩家

基於行業趨勢與融資行為的觀察，我們認為靈巧手未來的成長機會主要集中在以下三條路徑：

特別是柔性仿生手與AI控制系統的融合方向，有望成為下一階段的爆發口。隨着大模型的控制能力被引入機器人系統，靈巧手將從「動作執行器」演變為「智能交互器」，具備更高系統價值。

 萬創判斷：

我們為什麼關注「通用型人形機器人」

在「機器人從實驗室走向生活」的宏大進程中，靈巧手的價值邊界已不再侷限於執行器本身，而是成為AI認知能力落地、複雜任務自主完成、通用機器人產品化過程中的關鍵一環。作為一家長期專注於硬科技與智能製造方向的財務顧問機構，我們在研究與項目篩選中逐漸形成了以下三方面的投資判斷邏輯：

6.1 投資判斷標準：三問靈巧手

我們在初步研判靈巧手類企業時，會從以下維度進行快速判斷：

第一問：是否具備「可量產」的工程化能力？

技術是否已實現從實驗樣機到可批量生產的轉化？軟硬一體的控制板、電機、驅動系統是否自主可控？是否已有穩定的模組交付體系？

第二問：是否完成「真實客户」的應用驗證？

已有的應用場景是否超過POC層級？是否有來自工業製造/服務/醫療等領域的實際訂單或嵌入式合作？是否驗證了使用頻率、穩定性與安全性？

第三問：是否具備「向系統集成進化」的平臺潛力？

靈巧手是否與整機控制、大模型決策系統形成初步協同？是否為人形機器人/服務機器人提供接口標準？是否具有構建自有「數據閉環」能力？

企業如果能在這三問中至少回答「兩個是」，則具備進入下一輪深度盡調的可能。

6.2 服務經驗與篩選路徑：建議初創企業聚焦兩點突破

我們在支持相關企業進行融資與發展路徑設計時，建議其在早期階段聚焦以下兩個關鍵突破點：

技術側：從單指仿生到「手內操作」的控制閉環

初創期不必一開始就追求全五指仿真結構，可先聚焦於「抓+旋轉+傳感」三類功能閉環構建，通過單指模塊完成基礎結構設計+觸覺控制協同。

商業側：優先綁定一個強關聯場景進行深度合作

無論是家庭機器人（如廚房作業）、工業分揀、或康復假肢，均應選擇單點場景快速構建案例、形成示範客户與使用數據沉澱，避免泛用性困境。

靈巧手企業常常具備極強的工程導向與科研基因，而融資端對「商業路徑清晰度」提出的要求，往往決定了其從A輪起是否具備「故事+實證」的雙軌能力。

6.3 「最后一釐米」的資本公式：靈巧手的投資判斷邊界

在具身智能落地的完整路徑中，靈巧手承擔的是「最后一釐米」的關鍵職能——即，從AI感知/決策到物理世界實際操控之間的臨界節點。在一級市場的視角下，我們用一個簡化的表達來界定它的投資價值：

ROI ≈ (ΔT × ΔC) / Cunit

— 其中：

• ΔT = 被替代或節省的人力時間成本（Time saved）

• ΔC = 被擴展的任務複雜度（Complexity gain）

• Cunit = 單模組/單台系統的製造與維護成本

當一項技術既能釋放人工重複勞動，又能承擔更復雜、更精細的任務操作，同時具備可控的單價成本，就具備形成規模化商用的基本閉環。而靈巧手，正處在這一「多因變量臨界突破」的交匯點上。

目前階段，行業中已出現數家團隊在ΔT 和 ΔC 兩端持續拓展（如高自由度控制、感知-決策融合等），同時在成本側藉助平臺模組化實現邊際下探，這使得 ROI 在更多場景中具備「從負轉正」的潛力拐點。

從投融資的角度，我們將靈巧手定義為：少數具備同時打通「技術邊界、產品形態與商業閉環」的新型底層模塊型資產，是具身智能鏈條中值得重點佈局的「戰略組件」。

結尾

從人類雙手的複雜結構中汲取靈感，靈巧手正在成為「具身智能」邁向實用化的前沿陣地。它不僅代表着機器人對於物理世界更深層次的理解與操控，也連接着AI能力從「算力」走向「執行力」的關鍵通道。今天的靈巧手，可能還多用於工業分揀、康復輔具或科研仿真實驗中；但在不遠的將來，它將成為服務機器人走入千家萬戶、成為日常助手的基礎模塊。我們相信，真正的智能革命，不會止步於「能理解你」，而將始於「能為你做」。而那一雙靈巧的手，或許就是AI與人類關係真正改變的起點。

本文來自微信公眾號「萬創投行」，作者：萬創研究院，36氪經授權發佈。