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超越人手!中國第一家腦機接口獨角獸,要把仿生手帶給機器人

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henry 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

什么?一家做腦機接口的公司,也跑來做靈巧手了?

來,先看demo!

這只手不僅能拉花繩、勾五角星。



(實話講,這繩玩得給我看愣了)

還能使用剪刀整齊地剪開紙張,雙手配合拼魔方。





甚至還能玩指尖陀螺。



你別說,在看膩了夾爪的抓取后,這機器人手動的,還真挺像那么回事。

不少網友看完在評論區也是直呼:“這比人手還靈活!”



不過,也有人表示疑惑:

這究竟是給人用的仿生手,還是給機器人用的靈巧手?

之所以這么問,是因為這只靈巧手來自,以腦機接口聞名的、杭州六小龍之一的強腦科技

而demo里的手,就是他們最新的靈巧手產品——Revo 3



毋庸諱言,大家對強腦的固有印象,還是停留在腦機接口、幫殘障人士制造仿生手上。

但就在這個認知還沒來得及更新的窗口里,強腦已經悄悄把故事講到了下一章:

從幫助殘障人士重新把手用起來,延伸到讓機器人也把手用起來

Revo 3單手21個自由度,采用全新直驅與可反驅設計,具備全掌觸覺和指尖視觸覺,全掌握力來到了70N

不僅是全球首個20+自由度全掌觸覺配視觸覺開源生態的靈巧手,還在靈活性、感知力、操控性上達到了行業領先水平。

而在大家最關心的價格方面,強腦透露,Revo 3的售價相當有性價比

此外,強腦還計劃將靈巧手與仿生手進一步結合。而往遠了想,以腦機接口起家的強腦,直接拿大腦控制機器人也不是不可能。

這就意味著,被傳已遞表港股IPO的強腦科技,已經不只是“腦機接口第一股”的候選者,而是正在成為資本市場里第一個關于“腦機接口+靈巧手甚至具身智能”的完整敘事。

從意念控制靈巧手,到大腦操控機器人——

我們離這條路,可能真的越來越近了。



Revo 3:一只水桶手

先說結論:這次新發布的Revo 3是一只“水桶手”

水桶這個詞,在這里并不是貶義。在靈巧手賽道里,大多數玩家的產品策略是把某一個參數做到極致——

自由度最多、觸覺最靈敏、或者價格最低,用單項指標打出差異化。



而強腦的選擇則恰恰相反,他們希望在自由度、驅動方式、感知能力、耐用性和價格之間找到平衡點,打造一臺水桶手,讓大家先用起來:

單手21個自由度,全直驅可反驅設計,全掌觸覺加指尖視觸覺,自研高密度電機與減速器、全掌握力70N。

沒有哪個參數刻意拉高,但組合在一起,就構成了目前市場上少有的“完全體”產品。

自由度:硬件不能拖算法的后腿

自由度是靈巧手當下最熱的爭議點,但它的意義經常被誤解。

自由度不是越多越好,也不是越少越省事,它決定了具身算法的上限。

具身智能的主流訓練路徑,是讓人手示范一遍,再讓機器人模仿。

如果機器手的自由度不夠,人手能做的動作它結構上就是做不到,訓練再久也沒用。



這在實踐里造成了一個很真實的困境:一些算法團隊花半年時間選“手”,選來選去發現現有產品的自由度都卡住了某些場景,但又拿不準到底是硬件問題還是算法問題——

結果只能兩頭都懷疑,兩頭都耽誤。

強腦對此做了系統測試。

結論是:自由度從11爬升到20,操作性能是線性緩慢改善的;從20跳到21,有一個明顯的性能躍升

盤珠子、拉花繩、玩魔方、轉指尖陀螺……原本屬于人手的動作,開始被機器手穩定復現。



再往上,邊際收益開始遞減。

所以,強腦給出的見解是:21個自由度是當前的甜點位,接近人手的27個自由度,又不會因為過度復雜導致控制難度失控和耐久度崩塌。

反驅:有結構沒有控制,還是白搭

自由度解決了靈巧手能不能做的問題,但做得好不好,靠的是控制策略。

在硬件架構上,Revo 3用全直驅與可反驅重構了控制層的底層邏輯。

區別于傳統的繩驅、連桿等驅動方案,Revo 3采用全直驅一體化微型關節,配合自研高密度電機與減速器,把驅控板壓進手掌,實現了微型化與高功率密度的兼顧。

這套設計消除了復雜傳動鏈,減少磨損與滯后,響應頻率達到3Hz級的高速開合。

這里需要重點關注的,是可反驅特性

因為在操作中,決定一只手“好不好用”的,不只是能動多少關節,而是接觸瞬間能不能“讓一下”。

靈巧手如果關節過于剛性,哪怕自由度夠高,很多動作也訓練不出來。

原因在于,具身智能主流的訓練方式之一——強化學習,嚴重依賴仿真環境。



△圖源:Isaac Lab

仿真里,接觸被默認是“可順應”的,控制策略會假設手在接觸物體時能靈活調整力量。

但如果真實硬件的關節完全剛性,一落地就會出現接觸力過大、卡死、震蕩等問題,仿真里練好的策略在真機上基本廢掉。

這就是sim-to-real gap的核心來源之一,而反驅,正是彌合這個gap的關鍵。

Revo 3采用的全直驅+反驅方案,讓每個關節都具備力反饋能力。

在遇到外部阻力時,電機能順應外力回退,而不是硬剛——

這不只是防撞,更重要的是讓機器手在接觸過程中能實時調整力量,實現真正意義上的柔順力控。

用強腦的話說,反驅最大的好處不是防撞,而是讓訓練變得更友好。

仿真里能跑通的,真機上大概率也能跑通。這一步,讓Revo 3從能動變成了能練。

觸覺融合:能控制,但看不見摸不著

結構問題解決了,控制策略能遷移了,還有最后一個缺口:感知。

靈巧手長期被戲稱為“沒輕沒重”,原因很簡單:算法只能靠外部攝像頭看動作,手本身感知不到是否滑落、是否壓壞、是否對齊。

Revo 3的解法是兩套系統同時上:

  • 全掌觸覺陣列負責實時感知物體輪廓、軟硬與滑動方向;
  • 指尖視覺傳感器負責預抓取階段的亞毫米級對齊,相當于在手指上裝了眼睛。

兩者合在一起,形成局部感知閉環:算法不再需要靠全局攝像頭加大模型來猜測接觸狀態,手本身就能告訴它“現在抓穩了”、“正在往下滑”、“偏了一點點”。

穿針引線、精細裝配這類任務,成功率因此大幅提升。



價格與耐用性:讓機器人先把手用起來

價格與耐用性,是Revo 3從好看的展臺走向真實可用的最后一道門檻。

眾所周知,目前行業內部分高端靈巧手,在把性能推到極致的同時,也把價格門檻抬到了大多數開發者難以觸及的位置。

但問題在于,太貴的手,很難被真正用起來。進不了真實場景,也就難以進入開發者與廠商共同迭代的正循環。

相比之下,強腦認為,一雙價格更可承受、同時足夠耐用的手,反而更有機會被反復使用、不斷打磨。

而在耐用性上,Revo 3將延續對標二代手的標準,整體表現處于行業較優區間。

在開發者生態方面,強腦計劃開源具身算法,目標是讓用戶買回來半天之內就能跑起來;

同時,Revo 3已適配MuJoCo、Isaac Gym、NVIDIA Omniverse等主流仿真平臺,并將推出配套遙操作數采方案,支持21自由度的全量動作數據采集。



為什么是強腦?

現在可以回到最初的問題:一家做腦機接口、假肢的公司,為什么能在靈巧手賽道打出這個水準?

答案其實不復雜,但需要時間積累:強腦從一開始想的就不是怎么把手做出來,而是怎么讓手更像人手

這個出發點,決定了幾乎所有的產品直覺。

給殘障人士用的仿生手,對可靠性、精細控制、長壽命甚至外觀比例的要求,遠比工業機械手嚴苛。

用戶不會因為手出了故障就停下來等維修,因為那是他們身體的一部分。

這種極端要求,鍛煉出了強腦對“手”這個產品的獨特理解:它不只是一個末端執行器,而是一個需要在真實世界里長期穩定運行的系統。

由此,仿生手對可靠性、精細控制、長壽命甚至外觀的極端要求,自然遷移為靈巧手的產品標準。

在X平臺的轉載視頻下,就有網友評論“這是一只好看的手”。



對一個工業零部件來說,這算是意外之喜,但對強腦來說,這是自2019年,七年產品訓練的水到渠成。

在合作生態上,Revo二代手已出現在宇樹公開的數據集中,完成了醫療、康養、家庭等多項場景操作任務。



而樂聚、松靈、北京人形機器人創新中心、逐際動力、中科慧靈、香港大學上海智能計算研究院等頭部機構……也都在強腦的合作名單里。

可以說,強腦已經經過不少頭部具身企業的驗證,并逐步在實際場景中加速迭代自己的產品。

而更有說服力的,可能是來自客戶的一句直接反饋:

我們把行業里所有的手都測了一遍,最后選了你們的。

強腦科技是誰?

在公眾認知里,強腦是杭州六小龍中,一家“做腦機接口的公司”——

畢竟“腦”字就寫在招牌上。



但在具身智能的語境下,強腦已經是一個更復雜的存在,一家把腦機接口、仿生手、靈巧手、機器人執行端串成完整鏈條的公司。

這條鏈條的內在邏輯是:腦機接口負責讀取與理解碳基信號,靈巧手負責把硅基信號轉化為動作——

腦控機器人(碳硅融合),就很可能是這條鏈條自然延伸出來的下一步。

在強腦的三大核心板塊中,靈巧手屬于“人機交互”這一環,是整體戰略的重要支點。

而經歷了2025年浪潮洶涌之后,2026年無疑是靈巧手行業的交卷年,各家都要回答同一個問題:

demo是真的,但能量產?且能穩定交付嗎?

強腦的答案,建立在七年量產經驗之上。

經過前兩代Revo 1、Revo 2以及仿生手的迭代和生產,強腦的SKU擴張已箭在弦上,計劃未來推出3-5款產品,覆蓋不同尺寸、自由度和成本區間。



資本,也已經提前給出了自己的判斷。

融資方面,今年1月,強腦拿下IDG資本、華登國際領投的20億融資,創下全球腦機接口領域(除Neuralink外)迄今單筆最大融資;

同時,關于強腦科技秘密遞表港股IPO的消息也被傳開。

如今,站在具身智能、人形機器人、康復醫療這三重賽道的交叉口看,強腦很可能是中國資本市場里,最早把腦機接口與靈巧手打包成一個完整敘事的公司。

但資本故事終究要靠產品落地來兌現,而Revo 3,是這條鏈條上目前為止最為鮮明的一個落點。

接下來的問題,不再是這只手能不能做到,而是這只手能不能穩定地、大量地、被真實場景驗證地做到。

這是強腦需要回答的下一個問題。也是整個靈巧手行業,在2026年都繞不開的那道坎。

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