具身智能的“手”怎么落地：临界点把数据手套做成真机Ready标准

10月29日，在智元创新日“灵巧操作分论坛”上，成立仅288天的临界点（Agilink）交出了自己的答卷。从行业首个“真机Ready”数采手套发布，到全新的“双层”算法架构，再到真实的工业与商业场景部署，临界点在这场分论坛上想回答一个问题：灵巧手，到底怎样才能真正走出实验室，在真实世界里大规模干活？

大模型装进机器人，为什么连个盒子都抓不起来？

在论坛现场，临界点首席具身科学家黄碧丹博士分享了一个行业现状。

“大模型在数字世界里无所不能，到了真实场景却跌跌撞撞，连抓都抓不紧。”黄碧丹说，他们曾让大模型去执行“用镊子夹东西”的任务，即使提供了所有配置和标定文件，结果依然失败。

原因不难理解。现在的模型看了太多图文和视频，却没有真正触摸过这个世界。缺乏真实的物理交互数据，尤其是触觉反馈，导致机器人在遇到稍微复杂的接触问题时就崩溃了。

为了解决这个问题，临界点发布了全新的算法架构——DUET 2.0双层具身接触智能架构。

简单来说，这个架构把灵巧操作分成了两层：上层是“宏观操作层”，负责去哪、按什么顺序做；下层是“微观接触层”，负责怎么用力、自适应精细力控。

黄碧丹强调，这两层“能合也能分”。当两层耦合时，宏观意图向下传导，微观触觉向上反馈，同步优化；当分开使用时，上层专注决策，下层专注执行，就算上层规划有一点偏差，下层依然能凭借触觉感知自行修正，把杯子稳稳拿到手里。

行业首个“真机Ready”手套，到底Ready了什么？

有了好算法，去哪找高质量的物理交互数据？

过去，第一人称视角的视觉数据容易规模化，但质量低、没触觉；遥操作真机采集的数据虽好，但成本高昂且存在视觉遮挡。为此，临界点发布了一款自研触觉手套——OmniGlove Pro。

根据现场公布的数据，这款手套单手拥有746个触觉点位，位姿及触觉信号输出率高达125Hz，动作触发至数据输出延迟仅10ms，含线缆总重不超过150g。

临界点将这款手套采集的数据定义为行业首个“真机Ready”数据。黄碧丹解释：“这其实是从遥操作真机采集圈延伸出来的概念。如果人手在这个场景里做了一个任务，机器人在同样场景、同样物体位置下，能够一模一样地完成这个任务，那这套数据质量就足够高。”

借助手套高精度的姿态跟踪和全掌触觉数据，能够快速生成人手和真机的高精度对齐数据对。这意味着，采集的人手动作不仅能直接给机器人做预训练，还能直接进行后训练。黄碧丹表示：“这不是遥操作，而是人手的数据在机器人上的精准回放。”

“过去十年，全行业都在开发态打转。2026年到2027年，是从开发态步入部署态的决战之年。”临界点CEO乔天杰在演讲中直言。

在乔天杰看来，能不能把东西做出来是实验室阶段；能不能用、能不能规模化，才是真实场景里的部署态。真实世界不看炫酷的Demo，只看三个硬指标：成功率、节拍和稳定性。

成立288天，团队94人，临界点一口气推出了覆盖低、中、高自由度的产品矩阵，包括全球量产最小的灵巧手OmniHand 3 Lite（只有鼠标大小，重量仅350g）、通用型OmniHand 3、旗舰款OmniHand 3 Ultra，以及工业夹爪OmniPicker 3。据乔天杰透露，全年灵巧手已累计下线超过15000台。

在部署态上，临界点跑通了从0到1的客户场景验证。

在珠海长隆，灵巧手每天在十几个工位上和游客猜拳、玩冰壶、打积木，国庆七天接待数十万游客，每天动作过万次；在卧龙工厂，灵巧手真正上了产线，参与上下料、打螺丝、拖动面板等复杂工序，甚至在用灵巧手造灵巧手。

“刚装上整机时，故障率接近10%，现在故障率已降到0.5%以下。”乔天杰表示，万台量产能力才是走向商业部署的入场券。正如他在演讲中所说：“AI的下一个10年不在屏幕里，而是在这个世界里，在每一双可以解放人类劳动的手上。”

责任编辑：李斌

文章来源：http://www.anfangnews.com/2026/1030/17056.shtml