2026-09-11
【ng28.com南宫体育科技消息】9月2日，自变量发布Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX——一对孪生的三指九自由度灵巧操作手：一个可穿戴，用于数据采集；一个装在机器人上，用于真机部署。
据ng28.com南宫体育科技了解，Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX由一套可穿戴的无本体数据采集系统和一套与之匹配的机器人末端执行器组成，让基础模型仅用数百条无本体数据进行后训练，全程不引入真机遥操作数据，就能学会操纵三指灵巧手完成复杂任务。
评测显示，Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX的无本体数据采集效率达到真机遥操作的5.3倍；训练模型时无本体数据近乎可100%完全替代真机遥操作数据。这意味着，灵巧操作训练不再完全受制于高成本真机数据，规模化采集无本体数据、推动机器人能力提升，找到了新的可行路径。
要让灵巧操作真正走向规模化，既需要手的灵巧设计，也要让无本体数据能够高效训练模型，并让数据采集能够规模化拓展。围绕这三个目标，Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX从灵巧性、一致性和可规模化三个方面进行设计。
灵巧性方面，Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX采用三指九自由度、其中七个为主动自由度的设计，在灵巧性、可靠性和成本之间取得平衡。基于覆盖多种元操作的测试，自变量发现，三指通过拇指、食指和中指的协同配合，能够完成生活场景中的大多数操作，是灵巧操作的“最小可行性解”。配合足够好的基础模型，足以胜任各种复杂操作。
一致性是无本体数据可以直接用于机器人策略学习的关键。跨本体数据采集往往存在采集端与执行端之间的运动学差异和精度损失，数据难以直接迁移，需要用真机数据进行对齐或微调。Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX则以“纯无本体数据训练”为目标，以最终应用性能为锚点，反向设计采集端需要达到的一致性指标。
可规模化方面，Tr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫inDEX采用可穿戴三指外骨骼作为采集端，将数据采集从机器人本体和固定环境中解放出来。“一名操作员、一张桌子、一套外骨骼，就是一个完整的数据采集单元。”外骨骼提供直观的力反馈，帮助操作员完成自然、精细的接触操作；模块化的采集方式则支持通过增加设备和操作员实现并行扩展，让数据规模不再受机器人数量和固定设施限制。
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