小米近日披露面向工业场景的仿生灵巧手技术探索成果，设计原点来自小米汽车工厂的柔性制造场景。
团队在小米汽车智能制造部中试中心梳理了16个典型工段的2579个标准作业程序，选取其中1827个开展多角度视频与动作捕捉采集，覆盖超过70.8%的典型工段人工作业工序。
采集数据经过分类、切片、清洗和重定向处理，用于开展基于人手的多维数据分析与仿真。团队还挑选工厂实际使用的工具、零件和操作物构建仿真数字资产，对高自由度仿生手进行多角度抓握验证。
21自由度仿生灵巧手采用混合驱动与腱绳张力控制方案，由26个电机组成，配备1500点高密度全掌触觉，实现对抓握力度的精准控制，同时对散热体系与全掌触觉系统进行了系统性优化。真机抓握验证沿用工厂场景中的零件与工具，抓握拟人度与抓握成功率较前代低自由度版本均有提升。
小米3月分享过全掌触觉仿生手设计，7月该仿生手在小米汽车工厂开展新岗位实习，专家表示，工厂采集的触觉、力位与装配时序数据属于稀缺的场景化资产，既用于训练灵巧手本体的操作策略，也能反哺小米AI体系的跨场景迁移能力。
