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重啟機器人項目,小米既要又要

2026-04-08 16:00
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作者 | 毛心如

過去幾年,每當國外大廠秀出最新的機器人 Demo,評論區總有人在問:國內的公司做到哪了?

而小米,恰好就是其中最容易被拿來比較的一家。

時間倒回到 2021 年,馬斯克高調宣布入局人形機器人,一度引發了全球科技圈的焦慮性跟進。

彼時的小米,同樣選擇了一條高舉高打的激進路線,四足機器人鐵蛋和人形機器人鐵大接連快速亮相。

怕錯過先機的緊迫感,讓小米在機器人賽道上起步時,充滿了智能手機時代的快節奏。

然而,熱鬧過后,市場反響平平,商業化路徑也始終模糊不清。

2026 年的今天,整個行業早就開始冷靜下來,重新審視人形機器人這場馬拉松的真正節奏。它不需要曇花一現的 Demo 秀,而是一場腳踏實地的內功修煉。

小米,也開始從展示能力轉向構建能力,從外放轉向內斂,從追風口轉向練內功。

3 月初,小米汽車工廠迎來了一位特殊的實習生,它使用著連桿方案的靈巧手,在自攻螺母工站連續作業 3 小時;3 月底,小米又發布了一款采用腱繩方案的全掌觸覺仿生手。

在短短一個月內,兩款技術路徑截然不同的靈巧手先后亮相,這背后,是小米機器人戰略從高舉高打到工程落地的一次深刻轉身。

它正在用實際行動證明,自己已成為具身智能賽道不容小覷的選手。

一個月展出兩款靈巧手

在人形機器人的整機結構中,靈巧手占據至關重要的地位。

它是機器人與真實世界交互的最終執行器,也是衡量一臺機器人是否具備類人通用能力的核心指標。

換句話講,靈巧手的實力,直接決定機器人能不能干活、能不能干好活,所以小米把這回修煉內功的核心發力點瞄準了靈巧手。

當下對于靈巧手而言,還不存在一種通吃所有場景的完美方案。不同的傳動方式,對應著不同的性能取舍和應用場景。

從整個靈巧手行業來看,雙路線布局早已成為靈巧手領域的主流選擇。

集成第三方靈巧手的機器人整機廠,會主動采購不同技術路線的靈巧手適配不同任務。

專業靈巧手廠商,也會同時維護多條產品線,滿足工業、服務等不同場景需求。

像目前產品布局以連桿方案為主的因時機器人、臨界點都已經在拓展腱繩方案靈巧手,而靈心巧手更是已經完成直驅、連桿、腱繩三種方案的量產落地。

在 3 月小米展示的兩篇技術分析中,就出現了連桿驅動和腱繩驅動兩種技術路線的靈巧手。

這兩種方案是當下靈巧手最熱的兩大技術路徑,前者偏向現在就能落地,后者瞄準理論性能上限。

Xiaomi CyberOne 是最新展出的腱繩方案靈巧手,目的在于將作業成功率提升至接近 100%。

腱繩傳動,簡單來說就是用腱繩來模擬人體肌腱來驅動手指運動,將電機等驅動單元后置。這種設計帶來了兩大優勢:

首先,手指末端的慣量大幅降低,使機器人能夠實現更柔順的力控,理論上可以復現人類手部絕大部分的精細動作。

其次,由于驅動單元后置,手指本身可以做得更纖細、更擬人。

小米公布的參數也印證了這一點,新版靈巧手壓縮了 60% 的體積,讓其完全與人手尺寸一致,同時還增加了 64% 的自由度。

除此之外,全掌觸覺傳感器覆蓋面積也增加到 8200 平方毫米。

這些指標意味著,這款腱繩手不僅在形態上更接近人手,在運動能力和感知能力上也在向類人通用操作靠近。

當然,腱繩方案并不是完美的。

它面臨著腱繩蠕變形變、壽命較短、張緊結構復雜等痛點,同時高自由度還帶來電機數量增加、熱量集聚以及過熱導致的力控漂移或部件老化的挑戰。

所以小米在這些痛點上做了針對性改造。

通過反復迭代腱繩、彈簧、套管等核心小零件,將抓握循環壽命推至 15 萬次以上。

其次,引入仿生汗腺主動散熱系統。在前臂加入液冷循環通道,將電機熱量轉移至蒸發區,通過水分蒸發主動散熱,讓手部能在高負載下連續穩定工作。

憑借模擬人體汗腺蒸發吸熱的自然機制,把被動散熱升級為主動循環降溫,既不明顯增加重量,又解決了高自由度帶來的熱管理難題。

同時這也意味著,在高負載、長周期的工業場景中,電機不會因為熱失控而被迫降頻,連續作業時長得到了根本保障。

而連桿傳動通過剛性機械連接傳遞動力,結構可靠、成本可控、負載能力強,特別適合當前工廠級高節拍任務。

小米 3 月初在工廠實現雙側同時安裝成功率 90.2%、完全滿足最快 76 秒的生產節拍的機器人用的就是這種方案。

它不需要完全與人手對齊自由度個數,也不過分追求仿生外形,核心指標是操作可靠性、成功率和節拍速度。

基于模型訓練和特定的、適配的工序選擇,連桿傳動靈巧手就已經能在工廠投入實際應用,不僅能夠發揮產業價值,同時也能快速積累真實工廠數據,為后續迭代打基礎。

在靈巧手行業開始涌現共識、發展路徑逐步收斂的當下,小米在靈巧手技術路徑上選擇兩條腿走路是最理性的選擇。

連桿手讓機器人先走進工廠、產生價值,腱繩手布局未來,讓機器人逐步逼近人手能力,真正干活。

這種不追求單一最優解,根據場景匹配技術的思路,正在推動著小米機器人業務走向產業化落地。

觸覺方案追平行業進度

連桿與腱繩的雙線并跑,解決了靈巧手怎么動的物理執行問題,要想真正走向類人操作,就必須跨過最難、也最具挑戰性的那一關,機器人怎么感覺到。

這恰恰是具身智能最核心的瓶頸,觸覺,也是小米修煉內功繞不開的一道坎。

在提升靈巧手作業成功率的過程中,小米遇到了另外兩個核心難題。

第一個難題是觸覺感知的覆蓋問題,在視覺被遮擋的場景下,機器人需要依靠觸覺來完成掌內操作,但市面上很難找到能夠提供全掌觸覺覆蓋的靈巧手方案。

第二個難題是數據獲取效率問題,觸覺數據的采集極度依賴遙操作,而傳統遙操作方式的效率極低,難以支撐大規模模型訓練。

觸覺,無論對于靈巧手還是模型訓練而言,都是一個繞不過去的瓶頸。

在光線變化、物體遮擋、透明材質等場景下,純憑視覺會存在天然局限,而觸覺就是彌補這些盲區的關鍵感知維度。

這一點,也成為了業內的共識。

舞肌科技創始人潘韞哲曾表示,觸覺是一個被低估的問題,也是具身智能的最后一公里。有了觸覺,可以解決 100% 的問題;沒有觸覺,只能解決 30%,而且完成的速度只有 30-50%。

小米的解決方案,用一個詞概括就是,外置。

小米沒有選擇將觸覺傳感器直接集成進靈巧手,而是研發了一款人手和靈巧手都能佩戴的觸覺手套。

這個思路的高明之處在于,它把觸覺感知從硬件組件重新定義為數據采集工具。

當人類佩戴觸覺手套進行操作時,系統可以高效采集到高質量的觸覺-動作對應數據,采集效率遠高于傳統的遙操作方式。

同時,手套作為外設,即便磨損也可以單獨更換,大幅降低了維護成本。

國內像舞肌科技已經在 2025 年推出了觸覺手套,而今年也有許多玩家正在布局觸覺手套。

智元旗下靈巧手公司臨界點負責人熊坤表示,2026 年觸覺仿生手套將有機會面世,并初步達到小規模量產水平。

國內觸覺傳感器頭部玩家他山科技也表示,其對觸覺手套持看好態度,內部也在研發階段,未來觸覺傳感器和觸覺手套應該是并存狀態。

傳統指尖觸覺傳感器,追求的是精度和集成度。

它的優勢在于數據直接對應執行器,沒有信號損失,理論上可以做到極高的力覺分辨率。

但代價也同樣明顯,集成難度大,手指關節布線復雜,一旦損壞維修成本極高,同時覆蓋面積有限,難以實現全手掌大面積感知。

最重要的是,數據采集效率低,要讓機器人學會一個新動作,必須讓機器人本體反復試錯。

而小米的觸覺手套方案追求的是數據效率和維護性。

它的優勢在于能夠采集人類操作中包含的先驗知識,人類對力度的直覺判斷、對物體材質的適應策略,都可以通過手套直接捕獲并用于訓練模型。

同時,手套作為外設降低了本體硬件的維護成本,磨損了可以直接更換。

但劣勢也很明顯,人類手感與機器人執行任務存在天然差異,目前大部分觸覺手套都是織物形態,本質上是壓阻方案,數據穩定性、一致性還不夠好。

為了增強數據一致性,小米做了兩件事:

一是將仿生手設計成與人手 1:1 比例、近似構型,在各方面盡量對標人手,減少仿真和真機差異。

二是開源了觸覺感知模型 TacRefineNet 及相關代碼,希望通過社區力量加速算法迭代。

這一整套設計邏輯的背后,也是小米對具身智能發展瓶頸的清醒判斷。

當前階段,限制靈巧手能力提升的最大瓶頸不是硬件性能,而是高質量物理交互數據的匱乏。

小米的選擇,不是盲目在硬件上堆料秀肌肉,而是通過高效的數據采集工具,快速補齊模型訓練的短板。

這種精準發力、務實補弱的思路,正是其內功修煉的關鍵,也讓其在觸覺方案上快速追平行業進度,成為具身智能賽道的有力競爭者。

造機器人,小米不再激進

透過靈巧手這個切面,可以發現小米機器人的戰略姿態也已發生了一次靜默轉身。

回望 2022 年小米發布的人形機器人鐵大,不僅沒有配備現在性能更優的 VLA、世界模型等先進算法,末端也只是簡單的夾爪,離類人目標相去甚遠。

如果說幾年前的小米是在秀肌肉,快速發布鐵蛋、鐵大,搶占賽道先機;那么現在的小米正在練內功,扎進工廠、迭代硬件、積累數據、解決真問題。

人形機器人沒有捷徑,更無法靠完美主義一蹴而就,現在的人形機器人不像手機,也不像汽車。

手機和汽車是已經擁有完整產業鏈、成熟供應鏈和清晰商業閉環的行業,而具身智能還在無人區里摸索。

這是一個不能急、也急不來的領域。在當下,需要先找到產品如何實現 POC 以及 PMF。

顯然,小米已經意識到了這一點。

今年 3 月,雷軍在兩會建議中明確提出,力爭到 2027 年人形機器人實現特定工業場景下 MTBF(平均無故障工作時間)突破 1 萬小時、任務成功率超過 99%。

不談機器人能實現什么炫酷操作,也不談人形機器人的 ChatGPT 時刻何時到來,這份數據只是對可靠性、穩定性和工業落地能力的追求。

與此同時,面對行業公認的瓶頸之一,靈巧手項目,小米也引入了一個關鍵人物,前特斯拉 Optimus 靈巧手負責人盧澤宇,由其負責小米靈巧手的技術路徑收斂和工程化落地。

在特斯拉工作的兩年多時間內,盧澤宇深度參與了 Optimus 的靈巧手研發,包括觸覺傳感器開發、靈巧抓取與操作、手部結構設計等。

引入有經驗的人,不僅是小米規避走彎路的最佳選擇,同時也顯現出小米對于造好靈巧手、造好人形機器人整機,讓機器人真正能量產、能干活的決心。

與此同時,小米對人形機器人業務的速度和節奏也有了重新定義。雷軍曾公開表示,預計未來 5 年會有大批量人形機器人進入小米工廠干活。

5 年,這個時間跨度放在小米的其他業務身上是難以想象的。

在手機業務上,小米基本上保持著一年一旗艦的快節奏;在汽車業務上,小米從發布到交付也創造了行業紀錄。

但在人形機器人上,雷軍給了一個 5 年的預期,這是一種清醒。

畢竟,跟同類的大廠對比,小米在機器人領域的布局已經算得上跑在前面了,既有對全產業鏈的投資布局,也有對硬件和軟件的持續深耕。

但更重要的是,小米也正在摸索一套屬于自己的人形機器人方法論。

在三月展出的兩次機器人成果中,靈巧手升級的同時,機器人本體也出現了新的結構設計,小米正在持續進行從本體到末端執行器的迭代。

而迭代的方向,一直很清晰,就是先從自身最熟悉的制造場景切入,讓機器人先在工廠實現價值,在真實工況中迭代硬件、優化算法、積累數據,逐步擴展能力邊界。

正如雷軍所言,可能大家現在看著還覺得有點笨拙,但這的確是個非常有意義的開始。

對于小米來說,這種「笨拙」恰恰是對過去激進打法的一次校準。

當潮水退去,小米已經在重新構建一條難以復制的護城河。從引進頂尖的工程人才,到雙線并行的硬件布局;從務實的數據采集策略,再到用自家造車工廠作為最佳試驗田的閉環生態。

這不再是那個依靠流量風口快速試錯的小米,而是一個深刻洞悉了工業制造客觀規律、懂得克制與蟄伏的硬核巨頭。

在具身智能這場馬拉松中,起跑的速度從來不是決定勝負的關鍵。誰能沉下心來解決真問題,誰才能真正走到最后。

       原文標題 : 重啟機器人項目,小米既要又要

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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