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%。
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。
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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