小米发布全掌触觉仿生手

小米全掌触觉仿生手是小米技术团队于2026年3月27日正式发布的一项前沿机器人技术成果，旨在解决传统工业机器人“手”的柔顺性、感知能力和可靠性不足的问题。这款仿生手的核心理念是“类人化”，通过模仿人手的结构和触觉感知方式，使机器人在面对复杂多变的实际工况时，能够表现出与人手相似的灵活性和适应性。

以下是对该技术方案的详细介绍：

1. 技术核心：全掌触觉覆盖

小米的这一突破性设计采用了“触觉手套”方案，实现了指尖、指腹和掌心的全掌触觉覆盖。

• 传感器面积：仿生手的触觉传感器面积扩大至 8200平方毫米，这是一个非常大的覆盖面积，能够捕捉到与人手高度相似的触觉数据。
• 优势：相较于传统灵巧手只能捕捉有限的触觉信息（如仅指尖），全掌触觉能更好地感知物体的整体形状、重量分布以及在抓取过程中的微小滑动，从而实现更精细的控制。

2. 结构与形态优化

在仿生手的构型设计上，小米进行了系统性的优化，使其在体积和灵活性上更接近人手：

• 体积缩小：整体体积相较于传统设计缩小了60%，这使得仿生手在狭小空间或复杂环境中的作业能力大幅提升。
• 自由度提升：仿生手的自由度提升了50%，能够模拟人手的复杂动作，具有更大的可达空间和执行速度。

3. 高可靠性与耐久性

针对工业应用的严苛要求，小米在可靠性方面做出了显著的突破：

• 循环寿命：通过优化易损件的设计，该仿生手实现了 15万次以上的循环寿命。这意味着它可以长时间进行高频率的抓取和放置操作，而不会出现故障。
• 散热系统：引入了仿生汗腺设计，采用液冷循环通道实现主动散热。这种设计灵感来源于人类手部的散热机制，确保仿生手在长时间高强度作业中保持稳定性能。

4. 数据驱动的“类人”学习

小米利用这套全掌触觉仿生手，采集了海量的触觉数据，并将其应用于仿真环境中进行训练：

• 模仿学习：通过捕捉人手的抓握过程，提取抓握过程中的轨迹点、触觉特征和姿态特征，在仿真环境中融合这些信息。
• 强化学习：应用模仿学习及强化学习策略，对大量数字零件进行学习和训练，直至生成接近拟人的抓握姿态。这种方式显著提高了机器人在未知物体上的适应性。

5. 应用前景

小米的目标是通过这项技术，将机器人在复杂作业中的成功率提升至接近100%。这种全掌触觉仿生手有望在以下领域发挥重要作用：

• 灵巧装配：在精密电子产品或微小部件的装配线上，代替人工完成高精度操作。
• 柔性制造：适应多品种、小批量生产的需求，能够快速应对不同形状和材质的物体。
• 人机协作：在协作机器人（cobot）中，使机器人能够更安全、更智能地与人类共事。

综上所述，小米全掌触觉仿生手不仅在硬件上实现了感知面积的扩大和结构的轻量化，更在软件算法上实现了从“人类手模仿”到“人类手再现”的跨越，是机器人柔顺性和智能化研究中的重要里程碑。