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超越人手!中国第一家脑机接口独角兽,要把仿生手带给机器人

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henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

什么?一家做脑机接口的公司,也跑来做灵巧手了?

来,先看demo!

这只手不仅能拉花绳、勾五角星。



(实话讲,这绳玩得给我看愣了)

还能使用剪刀整齐地剪开纸张,双手配合拼魔方。





甚至还能玩指尖陀螺。



你别说,在看腻了夹爪的抓取后,这机器人手动的,还真挺像那么回事。

不少网友看完在评论区也是直呼:“这比人手还灵活!”



不过,也有人表示疑惑:

这究竟是给人用的仿生手,还是给机器人用的灵巧手?

之所以这么问,是因为这只灵巧手来自,以脑机接口闻名的、杭州六小龙之一的强脑科技

而demo里的手,就是他们最新的灵巧手产品——Revo 3



毋庸讳言,大家对强脑的固有印象,还是停留在脑机接口、帮残障人士制造仿生手上。

但就在这个认知还没来得及更新的窗口里,强脑已经悄悄把故事讲到了下一章:

从帮助残障人士重新把手用起来,延伸到让机器人也把手用起来

Revo 3单手21个自由度,采用全新直驱与可反驱设计,具备全掌触觉和指尖视触觉,全掌握力来到了70N

不仅是全球首个20+自由度全掌触觉配视触觉开源生态的灵巧手,还在灵活性、感知力、操控性上达到了行业领先水平。

而在大家最关心的价格方面,强脑透露,Revo 3的售价相当有性价比

此外,强脑还计划将灵巧手与仿生手进一步结合。而往远了想,以脑机接口起家的强脑,直接拿大脑控制机器人也不是不可能。

这就意味着,被传已递表港股IPO的强脑科技,已经不只是“脑机接口第一股”的候选者,而是正在成为资本市场里第一个关于“脑机接口+灵巧手甚至具身智能”的完整叙事。

从意念控制灵巧手,到大脑操控机器人——

我们离这条路,可能真的越来越近了。



Revo 3:一只水桶手

先说结论:这次新发布的Revo 3是一只“水桶手”

水桶这个词,在这里并不是贬义。在灵巧手赛道里,大多数玩家的产品策略是把某一个参数做到极致——

自由度最多、触觉最灵敏、或者价格最低,用单项指标打出差异化。



而强脑的选择则恰恰相反,他们希望在自由度、驱动方式、感知能力、耐用性和价格之间找到平衡点,打造一台水桶手,让大家先用起来:

单手21个自由度,全直驱可反驱设计,全掌触觉加指尖视触觉,自研高密度电机与减速器、全掌握力70N。

没有哪个参数刻意拉高,但组合在一起,就构成了目前市场上少有的“完全体”产品。

自由度:硬件不能拖算法的后腿

自由度是灵巧手当下最热的争议点,但它的意义经常被误解。

自由度不是越多越好,也不是越少越省事,它决定了具身算法的上限。

具身智能的主流训练路径,是让人手示范一遍,再让机器人模仿。

如果机器手的自由度不够,人手能做的动作它结构上就是做不到,训练再久也没用。



这在实践里造成了一个很真实的困境:一些算法团队花半年时间选“手”,选来选去发现现有产品的自由度都卡住了某些场景,但又拿不准到底是硬件问题还是算法问题——

结果只能两头都怀疑,两头都耽误。

强脑对此做了系统测试。

结论是:自由度从11爬升到20,操作性能是线性缓慢改善的;从20跳到21,有一个明显的性能跃升

盘珠子、拉花绳、玩魔方、转指尖陀螺……原本属于人手的动作,开始被机器手稳定复现。



再往上,边际收益开始递减。

所以,强脑给出的见解是:21个自由度是当前的甜点位,接近人手的27个自由度,又不会因为过度复杂导致控制难度失控和耐久度崩塌。

反驱:有结构没有控制,还是白搭

自由度解决了灵巧手能不能做的问题,但做得好不好,靠的是控制策略。

在硬件架构上,Revo 3用全直驱与可反驱重构了控制层的底层逻辑。

区别于传统的绳驱、连杆等驱动方案,Revo 3采用全直驱一体化微型关节,配合自研高密度电机与减速器,把驱控板压进手掌,实现了微型化与高功率密度的兼顾。

这套设计消除了复杂传动链,减少磨损与滞后,响应频率达到3Hz级的高速开合。

这里需要重点关注的,是可反驱特性

因为在操作中,决定一只手“好不好用”的,不只是能动多少关节,而是接触瞬间能不能“让一下”。

灵巧手如果关节过于刚性,哪怕自由度够高,很多动作也训练不出来。

原因在于,具身智能主流的训练方式之一——强化学习,严重依赖仿真环境。



△图源:Isaac Lab

仿真里,接触被默认是“可顺应”的,控制策略会假设手在接触物体时能灵活调整力量。

但如果真实硬件的关节完全刚性,一落地就会出现接触力过大、卡死、震荡等问题,仿真里练好的策略在真机上基本废掉。

这就是sim-to-real gap的核心来源之一,而反驱,正是弥合这个gap的关键。

Revo 3采用的全直驱+反驱方案,让每个关节都具备力反馈能力。

在遇到外部阻力时,电机能顺应外力回退,而不是硬刚——

这不只是防撞,更重要的是让机器手在接触过程中能实时调整力量,实现真正意义上的柔顺力控。

用强脑的话说,反驱最大的好处不是防撞,而是让训练变得更友好。

仿真里能跑通的,真机上大概率也能跑通。这一步,让Revo 3从能动变成了能练。

触觉融合:能控制,但看不见摸不着

结构问题解决了,控制策略能迁移了,还有最后一个缺口:感知。

灵巧手长期被戏称为“没轻没重”,原因很简单:算法只能靠外部摄像头看动作,手本身感知不到是否滑落、是否压坏、是否对齐。

Revo 3的解法是两套系统同时上:

  • 全掌触觉阵列负责实时感知物体轮廓、软硬与滑动方向;
  • 指尖视觉传感器负责预抓取阶段的亚毫米级对齐,相当于在手指上装了眼睛。

两者合在一起,形成局部感知闭环:算法不再需要靠全局摄像头加大模型来猜测接触状态,手本身就能告诉它“现在抓稳了”、“正在往下滑”、“偏了一点点”。

穿针引线、精细装配这类任务,成功率因此大幅提升。



价格与耐用性:让机器人先把手用起来

价格与耐用性,是Revo 3从好看的展台走向真实可用的最后一道门槛。

众所周知,目前行业内部分高端灵巧手,在把性能推到极致的同时,也把价格门槛抬到了大多数开发者难以触及的位置。

但问题在于,太贵的手,很难被真正用起来。进不了真实场景,也就难以进入开发者与厂商共同迭代的正循环。

相比之下,强脑认为,一双价格更可承受、同时足够耐用的手,反而更有机会被反复使用、不断打磨。

而在耐用性上,Revo 3将延续对标二代手的标准,整体表现处于行业较优区间。

在开发者生态方面,强脑计划开源具身算法,目标是让用户买回来半天之内就能跑起来;

同时,Revo 3已适配MuJoCo、Isaac Gym、NVIDIA Omniverse等主流仿真平台,并将推出配套遥操作数采方案,支持21自由度的全量动作数据采集。



为什么是强脑?

现在可以回到最初的问题:一家做脑机接口、假肢的公司,为什么能在灵巧手赛道打出这个水准?

答案其实不复杂,但需要时间积累:强脑从一开始想的就不是怎么把手做出来,而是怎么让手更像人手

这个出发点,决定了几乎所有的产品直觉。

给残障人士用的仿生手,对可靠性、精细控制、长寿命甚至外观比例的要求,远比工业机械手严苛。

用户不会因为手出了故障就停下来等维修,因为那是他们身体的一部分。

这种极端要求,锻炼出了强脑对“手”这个产品的独特理解:它不只是一个末端执行器,而是一个需要在真实世界里长期稳定运行的系统。

由此,仿生手对可靠性、精细控制、长寿命甚至外观的极端要求,自然迁移为灵巧手的产品标准。

在X平台的转载视频下,就有网友评论“这是一只好看的手”。



对一个工业零部件来说,这算是意外之喜,但对强脑来说,这是自2019年,七年产品训练的水到渠成。

在合作生态上,Revo二代手已出现在宇树公开的数据集中,完成了医疗、康养、家庭等多项场景操作任务。



而乐聚、松灵、北京人形机器人创新中心、逐际动力、中科慧灵、香港大学上海智能计算研究院等头部机构……也都在强脑的合作名单里。

可以说,强脑已经经过不少头部具身企业的验证,并逐步在实际场景中加速迭代自己的产品。

而更有说服力的,可能是来自客户的一句直接反馈:

我们把行业里所有的手都测了一遍,最后选了你们的。

强脑科技是谁?

在公众认知里,强脑是杭州六小龙中,一家“做脑机接口的公司”——

毕竟“脑”字就写在招牌上。



但在具身智能的语境下,强脑已经是一个更复杂的存在,一家把脑机接口、仿生手、灵巧手、机器人执行端串成完整链条的公司。

这条链条的内在逻辑是:脑机接口负责读取与理解碳基信号,灵巧手负责把硅基信号转化为动作——

脑控机器人(碳硅融合),就很可能是这条链条自然延伸出来的下一步。

在强脑的三大核心板块中,灵巧手属于“人机交互”这一环,是整体战略的重要支点。

而经历了2025年浪潮汹涌之后,2026年无疑是灵巧手行业的交卷年,各家都要回答同一个问题:

demo是真的,但能量产?且能稳定交付吗?

强脑的答案,建立在七年量产经验之上。

经过前两代Revo 1、Revo 2以及仿生手的迭代和生产,强脑的SKU扩张已箭在弦上,计划未来推出3-5款产品,覆盖不同尺寸、自由度和成本区间。



资本,也已经提前给出了自己的判断。

融资方面,今年1月,强脑拿下IDG资本、华登国际领投的20亿融资,创下全球脑机接口领域(除Neuralink外)迄今单笔最大融资;

同时,关于强脑科技秘密递表港股IPO的消息也被传开。

如今,站在具身智能、人形机器人、康复医疗这三重赛道的交叉口看,强脑很可能是中国资本市场里,最早把脑机接口与灵巧手打包成一个完整叙事的公司。

但资本故事终究要靠产品落地来兑现,而Revo 3,是这条链条上目前为止最为鲜明的一个落点。

接下来的问题,不再是这只手能不能做到,而是这只手能不能稳定地、大量地、被真实场景验证地做到。

这是强脑需要回答的下一个问题。也是整个灵巧手行业,在2026年都绕不开的那道坎。

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