单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体在灵巧手通用抓取的研究中，由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体，传统强化学习（RL）面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
来自主题: AI技术研报
6490 点击 2025-10-30 10:26
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在灵巧手通用抓取的研究中，由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体，传统强化学习（RL）面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中，来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
灵巧手技能+1，能帮女友拧瓶盖了！
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达提出了一种数据采集与策略学习框架DexUMI——利用人手作为自然接口将灵巧操作技能迁移至多种灵巧手。该框架通过硬件与软件的双重适配，最大限度缩小人手与各类灵巧手之间的具身差异。
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