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临界点CTO熊坤:灵巧手从演示到稳定干活 还需在硬件与工艺管控上突破

临界点CTO熊坤指出,灵巧手从演示到稳定干活需突破硬件与工艺管控。拧气球小狗等任务依赖长序列动作规划与精细力控,其DUET双层架构实现分层学习。硬件强化结构、散热,工艺建立标准化流程。公司灵巧手全球市占率第一,外部客户超40%。

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    先说一个现场观察。在2026世界人工智能大会(WAIC)上,智元旗下灵巧手子公司临界点的展位,始终被围得水泄不通。大家的目光都聚焦在两只看似普通的机械手上——它们正在配合着完成一件相当精巧的事:捏住气球、旋转、换手、收尾,最后稳稳地拧出一只气球小狗。

    临界点CTO熊坤:灵巧手从演示到稳定干活 还需在硬件与工艺管控上突破

    这个看似趣味化的演示,其实是机器人接触能力最具挑战性的验证场景之一。气球质地柔软轻薄,稍微用力便会爆裂,力度不足又无法完成折叠。更关键的是,每一次气球的形变过程都不同,没有一次操作可以完全复制。换句话说,这根本不是“背动作”就能完成的任务。

    临界点CTO熊坤在采访中坦言:“在6月份的ICRA现场,我们团队已经做了连续四天的端到端演示,很多学界的研究员和专家都来观看、探讨。这项展示的核心不是炫技,而是对行业共性问题的公开回应:机器人如何应对真实世界中持续变化的接触场景。”

    本届WAIC,临界点带来了三项核心展示:全球唯一实现公开稳定演示的灵巧手双手协同折气球狗、业内首创的DUET双层具身接触智能架构,以及全直驱旗舰灵巧手OmniHand 3 Ultra-M。

    为什么“拧气球”对灵巧手来说如此棘手?熊坤解释,这个任务属于超长链条动作,可以拆解为数十到上百个细分动作,任何一个环节出错,整段任务就宣告失败。而且气球是柔性易变形物体,力度大了直接破掉,力度小了又抓不住。传统机器人只懂得位置控制,缺乏精细化的实时力控能力,自然无法胜任。

    其实,这背后折射出具身智能领域一个长期存在的典型矛盾:长序列任务规划与精细接触控制难以兼得。前者解决“下一步做什么”,要求机器人理解任务逻辑与整体目标;后者解决“当下该用多大的力”,要求根据实时接触状态在毫秒级时间内完成微调。这就引出一个关键问题:为什么一定要把这两件事分开去学?

    临界点给出的答案是DUET架构。它的核心理念是“分层学习、协同执行”,专门为柔性、长链条、易碎物品的操作而研发。具体来说,第一层操作层负责“用什么动作序列完成任务”,通过人类示范在真实世界中学习任务规划;第二层接触层则负责“抓取接触力度控制”,采集人手力觉和手部触觉数据,训练实时力控策略,从而避免捏碎气球、生鸡蛋这类柔性易损物体。两层架构联合训练,依靠真机实操数据持续迭代。

    “不同问题在最适合的环境中完成训练,各取所长,最终形成一套真正可部署的策略。”熊坤总结道。

    不过,从演示到稳定干活,中间还有一道实实在在的坎——可靠性。对此,临界点的改进路径分两头走。硬件层面,强化结构强度、耐磨轴承与润滑材料;提升电机传动效率,从源头减少发热;采用被动散热鳍片加主动风冷或液冷的组合散热方案。工艺管控层面,建立标准化的触觉更换、标定、维护流程,并在全流程推行车企级的零部件和整机出厂检测。

    临界点成立于2026年1月,脱胎于智元体系的灵巧手业务,在技术积累、工程和制造经验上已有深厚基础。目前,全系列产品累计量产交付超过2万台,其中灵巧手系列累计交付超过8000台,2026年第一季度位居全球灵巧手市场首位。值得注意的是,作为智元系子公司,外部客户占比已经超过40%,客户结构覆盖了人形机器人本体厂商、工业自动化集成商、科研机构及海外开发者等多元群体,产品已在工业制造、物流配送、科研教育等不同场景中落地应用。

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