灵巧抓取为什么这么难？ 近两年，具身领域在认知、感知和规划层面取得了显著进展，但让机器人在物理世界中实现精细手部操控、像人类一样执行复杂的灵巧操作， 仍是非常大的难题。目前具身领域已经突破了人类语言理解、物体和场景识别、规划具体任务步骤，但在灵活抓握、感知调节力度等方向还存 在很多问题。 真实场景中，灵巧抓取会面临精确控制、高维运动规划和实时适应动态环境等挑战，任务复杂性要求强大的机械设计和先进控制算法。 而灵巧操作背后的硬件主要是灵巧手，又可以分为两类：两指夹爪和多指拟人化手。两指夹具因其可靠性、简单性和易于控制而被广泛使用。 但这类硬件通常只有一个自由度，很难适配一些复杂任务。为此，类人的具备20+自由度的灵巧手应允而生。这些拟人化手更适合与为人类设计 的物体和环境进行交互。 1）现有灵巧抓取与数据采集方案 虽然国内外各大机器人公司都在发布海量数据集：百万级轨迹、千小时演示，但却缺乏相关力控信息。灵巧手数据好像一直脱离不开这样的定 律：scale、真实、力觉只能三选二。 数据获取方式决定了不能既要、又要、还要！ 目前灵巧抓取的学习方法主要分为2类：强化学习和模仿学习。 模仿学习无需构建复杂世界模型和设计奖 ...

今日，国产灵巧手赛道头部企业灵巧智能重磅出击，向外界分享其在机器人灵巧操作领域的最新研究成 果， 正式发布灵巧智能DexCanvas数据集 。该数据集规模达20TB，包含1000小时真人操作记录，是涵盖多模态 人手操作数据的重磅资源，将为机器人灵巧操作领域注入强劲动力。 ▍成本、规模、真实性难以兼得，具身智能数据采集困境待解 当前 AI在物理世界的应用中，虽已实现理解人类语言、识别物体与场景、规划任务步骤等能力，但 在物理世 界中的 "最后一公里"，即让机器人像人类一样灵活地抓握、理解语言、识别物体和场景、感知并调节力度、 适应不同物体等方面，仍是一个待突破的难题。 这一瓶颈很大程度上源于当前大规模、高质量、多模态交互 数据集的缺乏。 一般来说，机器人在实际场景中的操作表现往往受到感知不确定性、动力学复杂性和环境变化敏感性的制约， 也因此 数据集的规模与质量直接决定了模型在真实环境中的表现。 从技术实现路径来看，具身智能操作的数 据采集方式目前主要为遥操作、 视频学习和仿真合成。 遥操作通过专业设备记录人类专家的动作和力控信息，能获得高质量、高精度的真实数据，尤其适合精密力控 任务，但存在设备昂贵、效率低以及 ...