星动纪元灵巧手助力全球机器人厂商、科研机构突破具身操作界限！

ITBEAR科技资讯 时间：2025-12-18 发表评论

全球机器人厂商共同选择

“中国手” 突破具身灵巧操作上限

星动纪元五指灵巧手星动XHAND1凭借全直驱技术的卓越性能优势，已成为全球机器人厂商的共同选择——美国具身智能独角兽Skild AI、韩国Rainbow Robotics、英国Extend Robotics、Discover Robotics，以及英国Humanoid AI新一代人形机器人HMND 01等均采用星动XHAND1作为核心末端执行器之一突破具身灵巧操作能力上限。

星动XHAND1以“好用、耐用、精准、可反哺具身大脑研究” 的核心特性，不仅可适配工业级高强度作业需求，同时能满足算法驱动型企业的高质量数据采集诉求，推动全球人形机器人从 “能走、能跳” 向 “会做、会干活” 的关键跨越。

全球顶尖科研机构的共同选择

“中国手” 突破具身智能操作范式

1. 伯克利：突破仿真瓶颈！让机器人拿捏拧螺丝、上螺母

论文名称：《Learning Dexterous Manipulation Skills from Imperfect Simulations（DexScrew）》

图注：DexScrew 三阶段工作流程 —— 从仿真训练（A）到真实数据采集（B），再到行为克隆训练（C），实现 “简化仿真→真实校准” 的闭环。

论文概述：

研究背景：灵巧操作的仿真训练面临复杂接触动力学与触觉反馈难以精准模拟的痛点，导致仿真到现实的迁移存在显著鸿沟，低质量、高噪声数据进一步制约工业真实场景落地。

核心思路：论文提出三阶段DexScrew框架，融合强化学习与模仿学习优势——先以简化物体模型在仿真中训练旋转技能基元，再通过该基元辅助遥操作采集真实世界触觉+本体感受数据，最后基于行为克隆训练融合多模态信息的策略。

关键效果：在螺丝拧紧与螺母紧固任务中，面对未见过的物体形状和外部干扰仍保持高鲁棒性，数据完整性仅 60% 时螺丝拧紧成功率达 92%，显著超越直接仿真训练方案。

星动 XHAND1 价值与优势：

全直驱，便于仿真训练策略，便于sim2real；

全直驱关节，可反驱，响应速度快，可实时微调补偿仿真与真实数据的偏差；

每个指端有270 环绕包裹120点触觉阵列，实现高分辨率触觉反馈，捕捉操作中细微的力变化信号，为行为克隆策略提供关键接触信息，支撑复杂装配任务的力控闭环调节。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2512.02011

2. 字节Seed：效率提升 25%——臂-手协同的数采革命

论文名称：《End-to-End Dexterous Arm-Hand VLA Policies via Shared Autonomy》

图注：触觉增强的DexGrasp-VLA 策略通过共享自主框架高效采集数据，结合臂手特征增强模块训练端到端策略，并通过纠正性人机闭环实现持续优化。

论文概述：

研究背景：VLA模型规模化训练依赖海量灵巧操作数据，但传统数据采集模式存在 “高成本、低效率” 瓶颈并且机械臂与灵巧手的运动特性存在本质上的差异，传统一刀切的控制模式难以兼顾两者需求。

核心思路：提出 “臂-手共享自主框架”，采用 “人类VR控制机械臂+星动XHAND1自主控制手指” 的分工模式，融合指尖 270 环提出了共享自主 (Shared Autonomy) 框架，通过合理划分人类操作员与自主AI系统的控制职责——人通过VR遥操作控制机械臂 (负责高层定位和避障)，DexGrasp-VLA 自主控制灵巧手 (负责精细抓握)，消除了同时遥操作臂和灵巧手的需求，大幅降低操作员认知负荷，有效解决了机器人部署中最关键的数据采集成本问题。

关键效果：数据采集效率相较于“人类同时遥操作臂+手”的基线提升25%，50余种日常物体抓取成功率从21%跃升至90%，成功实现清桌、分拣等复杂端到端臂-手协同操作。

星动XHAND1价值与优势：

每个指端有270 环绕包裹的120点触觉阵列，可实时反馈多方向接触力信息，协助LSTM算法形成自适应抓取的助手（Copilot）；

全直驱，每个关节可独立控制，让自适应抓取成功率更高；

全直驱，兼容反驱，降低学习难度，和数据要求量，同时对误差容忍度高。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2511.00139

3. 同济大学、清华大学、上海交通大学、香港大学、上海期智研究院、上海人工智能实验室：KineDex框架手把手教灵巧手做任务

论文名称：《KineDex: Learning Tactile-Informed Visuomotor Policies for Dexterous Manipulation via Kinesthetic Teaching》

论文概述：

研究背景：生活化灵巧操作（如拧瓶盖、挤牙膏）需适配多样场景与物体，但传统遥操作数据采集速度慢、成本高，且难以捕捉自然操作的细微动作与力反馈。

核心思路：研发 KineDex 框架，创新 “手把手示教” 模式 —— 操作者直接穿戴星动 XHAND1 执行生活化任务，同步采集触觉、视觉、本体感受多模态数据，通过图像修复技术移除人体干扰，实现低成本、高质量数据积累。

关键效果：9 项生活化任务平均成功率达 74.4%，数据采集速度较传统遥操提升2倍

图注：KineDex通过拖动示教采集富含触觉信息的演示数据，并在策略训练前通过图像修复去除操作者手部造成的视觉遮挡。训练得到的策略以视觉和触觉信息为输入，预测关节位置与接触力，并通过力控实现鲁棒的操控。

星动XHAND1价值与优势：

与人手大小相仿，可精准复现人手操作，可使用人类工具并支持手内操作；

全直驱，能快速响应能与操作者精准同步完成操作动作，保证高质量数据采集；

每个指端有270 环绕包裹的120点触觉阵列，可实时反馈多方向接触力信息，为训练触觉感知增强的视觉-运动策略提供高质量数据；

可反驱特性，拖动过程无卡滞 / 强阻力，避免关节损坏，小误差下也能顺畅操作，提升示教过程的容错性，降低示教的操作门槛；便于记录精细的手内操作、工具交互等复杂动作轨迹，拓展示教的适用场景。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2505.01974

4. 斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达：DexUMI框架让数采效率提升3.2倍！

论文名称：《DexUMI: Using Human Hand as the Universal Manipulation Interface for Dexterous Manipulation》

图注：经过优化的外骨骼设计与星动XHAND1保持相同的关节到指尖位置映射，同时兼顾可穿戴性。该外骨骼利用编码器精确捕捉关节动作，并配备 150 对角视野摄像头来记录信息丰富的视觉观测。此外，一部 iPhone被刚性固定，用于通过ARKit追踪手腕姿态。

论文概述：

研究背景：灵巧操作技能的跨场景迁移面临 “场景差异大、数据泛化难” 的核心问题，且传统数据采集模式效率低下，难以支撑跨场景训练。

核心思路：基于DexUMI框架，以人手自然接口高效采集多样化操作数据，结合星动XHAND1的多模态感知能力提取场景无关的技能特征，实现跨场景技能迁移与多平台适配。

关键效果：数据采集效率提升3.2倍，并在包含长期任务和多指接触复杂任务在内的四项任务中，取得了平均86%的成功率。成功实现洗碗、采茶、做早餐等复杂任务的技能迁移。

星动XHAND1价值与优势：

全直驱结构通过消除传动迟滞与回差，使关节角度在整个长序列中保持可预测、可重复的映射，便于习得长序列动作。

反驱容忍位控精度误差，提升推理成功率；

每个指端有270 环绕包裹的120点触觉阵列，可实时反馈多方向接触力信息，使得星动XHAND1在数据采集过程中能够更全面、细致地感知外界环境，所采集的数据更加丰富和完整，为后续的分析和应用提供了更有力的支持；

星动XHAND1的URDF准确，根据此搭建的手套的绝对定位更加准确；

全直驱带来的高稳定性，高可靠性：据悉，在DexUMI研究报告工作仅仅使用一只星动XHAND1就完成了研发，数据采集，推理等全部的工作；

具备强大的负重能力与精细操作能力，可胜任不同形态物品的抓握和操作。其最大负重达25kg，单手最大抓握力为80N，能够满足各种复杂任务的需求，从精细操作到重物搬运，均能轻松应对，为数据采集提供了多样化的应用场景。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2505.21864

5. 斯坦福、英伟达：双手灵巧操作的功能重定向

论文名称：《DexMachina: Functional Retargeting for Bimanual Dexterous Manipulation》

图注：DexMachina 是一种基于课程学习的强化学习（RL）算法，用于功能性重定向任务。首先处理密集跟踪的人类手部演示数据，提取参考机器人关节与关键点，以及物体网格顶点上的近似接触位置；这些信息会被用来定义辅助奖励，与任务奖励配合使用。接着，通过虚拟物体控制器引入自动课程学习机制：训练初期，物体自主移动以匹配演示动作；随着RL训练推进，该辅助控制会逐渐减弱，让策略逐步接管操作任务。

论文概述：

研究背景：针对涉及铰接目标的长时域双手操作任务，由于动作空间巨大、时空不连续性以及人手与机器人手之间的具身差异，这项任务极具挑战性。

核心思路：面对高维动作空间、接触序列复杂、以及人机手形态差异等挑战，DexMachina 采用自适应课程学习，即渐进式“接管”策略：

阶段一：虚拟控制器主导：先让虚拟力自动驱动物体接近目标轨迹，灵巧手只需“跟着动”。

阶段二：逐步减弱辅助：随着策略学习稳定，虚拟控制器的力量逐渐衰减，灵巧手开始“接管”控制。

阶段三：完全自主操作：最终仅靠灵巧手自身策略完成复杂、长时序的双手操作任务。

关键效果：论文通过自建仿真基准测试（含多类铰接物体任务，如拧螺丝、开关门等），验证 DexMachina 在长时域双手操作中的成功率显著高于传统强化学习（RL-Only）、直接姿态重定向（Retarget-Only）等基线方法，尤其在 “时空不连续场景”（如物体交接、力切换）中，成功率提升30%以上。

星动XHAND1价值与优势：

与人手大小相仿，可精准复现人类操作，可使用人类工具并支持手内操作，还原真实的手 - 物接触点；

全直驱设计带来响应速度快，不仅能保障双手操作时序更同步，更可实时微调补偿仿真与真实数据的偏差。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2505.24853

6. 清华大学、星动纪元：机器人界SORA，首个AIGC生成式机器人大模型

论文名称：《Video Prediction Policy: A Generalist Robot Policy with Predictive Visual Representations》入选 ICML 2025 Spotlight（具身智能顶会最高荣誉之一，提名率仅2.6%）

图文：VPP分成两阶段的学习框架，最终实现基于文本指令的视频动作生成。第一阶段利用视频扩散模型学习预测性视觉表征；第二阶段通过 Video Former 和 DiT 扩散策略进行动作学习。

论文概述：

研究背景：传统通用机器人策略多依赖即时视觉反馈，难以应对长时序、动态变化的操作场景，在复杂任务中因缺乏对未来环境与物体状态的预判，易出现操作失准、鲁棒性不足的问题，制约其在多样化场景中的泛化应用。

核心思路：提出基于预测性视觉表征的通用机器人策略框架，通过学习预测未来视觉序列，提前感知环境动态与物体状态变化，结合星动XHAND1的多模态感知与精准控制能力，构建 “感知-预测-控制” 闭环，实现对复杂动态任务的自适应操作。

关键效果：在抓取、装配、生活化灵巧操作等多类任务中展现强泛化性，未来视觉状态预测准确率超85%，面对动态干扰（如物体轻微位移、环境光照变化）时操作成功率较传统即时反馈策略提升30%以上，支持跨场景、跨物体的通用化操作。在真实世界的测试中，VPP能使用一个网络完成100+种复杂灵巧操作任务。

星动XHAND1价值与优势:

与人手大小相仿，可精准复现人手操作，可使用人类工具并支持手内操作；

全直驱，每个关节独立控制，让自适应抓取成功率更高；

全直驱带来的高稳定性，高可靠性，保障实验过程的稳定可靠。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2412.14803

灵巧手

是打开具身通用操作的关键秘钥

五指灵巧手：具身智能的核心入口

星动纪元认为五指灵巧手是机器人与物理世界交互的 “最后一公里”，其操作精度、感知能力直接决定具身智能的落地边界——作为连接算法创新与现实应用的关键载体，五指灵巧手的性能突破是具身智能从实验室走向产业化的核心前提。

星动XHAND1——解开具身智能通用操作的关键秘钥

全直驱技术优势：12个独立自由度完全解耦，不仅与人手大小相当，能够精准复现人手的复杂操作，可使用人类工具并支持手内操作，给予AI算法开发 “真正的自由”，支持强化学习、模仿学习等前沿算法深度开发；此外，全直驱驱动方式让灵巧手力量更大，星动XHAND1的最大负重达25kg，最大握力达80N，远超同尺寸的连杆和绳驱方案。

可反驱性：可返驱使得机器人在受到外力时能够灵活调整姿态，不仅提升了机器人的容错率，还为模型提供了更丰富的训练场景。

感知反馈能力：星动XHAND1的每个手指指端都配备了270 环绕指尖的高分辨率触觉阵列传感器，能够感知三维力和温度信息，使其能够调整抓取力度，避免损坏物体。这种高精度的触觉反馈不仅提升了模型在复杂操作任务中的性能，还为模型在处理未知物体时提供了更多的探索能力。电流感知和星动XHAND1的高分辨率3D触觉传感相结合，提供了独特的混合感知能力，也大幅提升智能抓握性能。