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作者 | 毛心如

過去幾年，每當國外大廠秀出最新的機器人 Demo，評論區(qū)總有人在問：國內(nèi)的公司做到哪了？

而小米，恰好就是其中最容易被拿來比較的一家。

時間倒回到 2021 年，馬斯克高調(diào)宣布入局人形機器人，一度引發(fā)了全球科技圈的焦慮性跟進。

彼時的小米，同樣選擇了一條高舉高打的激進路線，四足機器人鐵蛋和人形機器人鐵大接連快速亮相。

怕錯過先機的緊迫感，讓小米在機器人賽道上起步時，充滿了智能手機時代的快節(jié)奏。

然而，熱鬧過后，市場反響平平，商業(yè)化路徑也始終模糊不清。

2026 年的今天，整個行業(yè)早就開始冷靜下來，重新審視人形機器人這場馬拉松的真正節(jié)奏。它不需要曇花一現(xiàn)的 Demo 秀，而是一場腳踏實地的內(nèi)功修煉。

小米，也開始從展示能力轉(zhuǎn)向構(gòu)建能力，從外放轉(zhuǎn)向內(nèi)斂，從追風口轉(zhuǎn)向練內(nèi)功。

3 月初，小米汽車工廠迎來了一位特殊的實習生，它使用著連桿方案的靈巧手，在自攻螺母工站連續(xù)作業(yè) 3 小時；3 月底，小米又發(fā)布了一款采用腱繩方案的全掌觸覺仿生手。

在短短一個月內(nèi)，兩款技術路徑截然不同的靈巧手先后亮相，這背后，是小米機器人戰(zhàn)略從高舉高打到工程落地的一次深刻轉(zhuǎn)身。

它正在用實際行動證明，自己已成為具身智能賽道不容小覷的選手。

一個月展出兩款靈巧手

在人形機器人的整機結(jié)構(gòu)中，靈巧手占據(jù)至關重要的地位。

它是機器人與真實世界交互的最終執(zhí)行器，也是衡量一臺機器人是否具備類人通用能力的核心指標。

換句話講，靈巧手的實力，直接決定機器人能不能干活、能不能干好活，所以小米把這回修煉內(nèi)功的核心發(fā)力點瞄準了靈巧手。

當下對于靈巧手而言，還不存在一種通吃所有場景的完美方案。不同的傳動方式，對應著不同的性能取舍和應用場景。

從整個靈巧手行業(yè)來看，雙路線布局早已成為靈巧手領域的主流選擇。

集成第三方靈巧手的機器人整機廠，會主動采購不同技術路線的靈巧手適配不同任務。

專業(yè)靈巧手廠商，也會同時維護多條產(chǎn)品線，滿足工業(yè)、服務等不同場景需求。

像目前產(chǎn)品布局以連桿方案為主的因時機器人、臨界點都已經(jīng)在拓展腱繩方案靈巧手，而靈心巧手更是已經(jīng)完成直驅(qū)、連桿、腱繩三種方案的量產(chǎn)落地。

在 3 月小米展示的兩篇技術分析中，就出現(xiàn)了連桿驅(qū)動和腱繩驅(qū)動兩種技術路線的靈巧手。

這兩種方案是當下靈巧手最熱的兩大技術路徑，前者偏向現(xiàn)在就能落地，后者瞄準理論性能上限。

Xiaomi CyberOne 是最新展出的腱繩方案靈巧手，目的在于將作業(yè)成功率提升至接近 100%。

腱繩傳動，簡單來說就是用腱繩來模擬人體肌腱來驅(qū)動手指運動，將電機等驅(qū)動單元后置。這種設計帶來了兩大優(yōu)勢：

首先，手指末端的慣量大幅降低，使機器人能夠?qū)崿F(xiàn)更柔順的力控，理論上可以復現(xiàn)人類手部絕大部分的精細動作。

其次，由于驅(qū)動單元后置，手指本身可以做得更纖細、更擬人。

小米公布的參數(shù)也印證了這一點，新版靈巧手壓縮了 60% 的體積，讓其完全與人手尺寸一致，同時還增加了 64% 的自由度。

除此之外，全掌觸覺傳感器覆蓋面積也增加到 8200 平方毫米。

這些指標意味著，這款腱繩手不僅在形態(tài)上更接近人手，在運動能力和感知能力上也在向類人通用操作靠近。

當然，腱繩方案并不是完美的。

它面臨著腱繩蠕變形變、壽命較短、張緊結(jié)構(gòu)復雜等痛點，同時高自由度還帶來電機數(shù)量增加、熱量集聚以及過熱導致的力控漂移或部件老化的挑戰(zhàn)。

所以小米在這些痛點上做了針對性改造。

通過反復迭代腱繩、彈簧、套管等核心小零件，將抓握循環(huán)壽命推至 15 萬次以上。

其次，引入仿生汗腺主動散熱系統(tǒng)。在前臂加入液冷循環(huán)通道，將電機熱量轉(zhuǎn)移至蒸發(fā)區(qū)，通過水分蒸發(fā)主動散熱，讓手部能在高負載下連續(xù)穩(wěn)定工作。

憑借模擬人體汗腺蒸發(fā)吸熱的自然機制，把被動散熱升級為主動循環(huán)降溫，既不明顯增加重量，又解決了高自由度帶來的熱管理難題。

同時這也意味著，在高負載、長周期的工業(yè)場景中，電機不會因為熱失控而被迫降頻，連續(xù)作業(yè)時長得到了根本保障。

而連桿傳動通過剛性機械連接傳遞動力，結(jié)構(gòu)可靠、成本可控、負載能力強，特別適合當前工廠級高節(jié)拍任務。

小米 3 月初在工廠實現(xiàn)雙側(cè)同時安裝成功率 90.2%、完全滿足最快 76 秒的生產(chǎn)節(jié)拍的機器人用的就是這種方案。

它不需要完全與人手對齊自由度個數(shù)，也不過分追求仿生外形，核心指標是操作可靠性、成功率和節(jié)拍速度。

基于模型訓練和特定的、適配的工序選擇，連桿傳動靈巧手就已經(jīng)能在工廠投入實際應用，不僅能夠發(fā)揮產(chǎn)業(yè)價值，同時也能快速積累真實工廠數(shù)據(jù)，為后續(xù)迭代打基礎。

在靈巧手行業(yè)開始涌現(xiàn)共識、發(fā)展路徑逐步收斂的當下，小米在靈巧手技術路徑上選擇兩條腿走路是最理性的選擇。

連桿手讓機器人先走進工廠、產(chǎn)生價值，腱繩手布局未來，讓機器人逐步逼近人手能力，真正干活。

這種不追求單一最優(yōu)解，根據(jù)場景匹配技術的思路，正在推動著小米機器人業(yè)務走向產(chǎn)業(yè)化落地。

觸覺方案追平行業(yè)進度

連桿與腱繩的雙線并跑，解決了靈巧手怎么動的物理執(zhí)行問題，要想真正走向類人操作，就必須跨過最難、也最具挑戰(zhàn)性的那一關，機器人怎么感覺到。

這恰恰是具身智能最核心的瓶頸，觸覺，也是小米修煉內(nèi)功繞不開的一道坎。

在提升靈巧手作業(yè)成功率的過程中，小米遇到了另外兩個核心難題。

第一個難題是觸覺感知的覆蓋問題，在視覺被遮擋的場景下，機器人需要依靠觸覺來完成掌內(nèi)操作，但市面上很難找到能夠提供全掌觸覺覆蓋的靈巧手方案。

第二個難題是數(shù)據(jù)獲取效率問題，觸覺數(shù)據(jù)的采集極度依賴遙操作，而傳統(tǒng)遙操作方式的效率極低，難以支撐大規(guī)模模型訓練。

觸覺，無論對于靈巧手還是模型訓練而言，都是一個繞不過去的瓶頸。

在光線變化、物體遮擋、透明材質(zhì)等場景下，純憑視覺會存在天然局限，而觸覺就是彌補這些盲區(qū)的關鍵感知維度。

這一點，也成為了業(yè)內(nèi)的共識。

舞肌科技創(chuàng)始人潘韞哲曾表示，觸覺是一個被低估的問題，也是具身智能的最后一公里。有了觸覺，可以解決 100% 的問題；沒有觸覺，只能解決 30%，而且完成的速度只有 30-50%。

小米的解決方案，用一個詞概括就是，外置。

小米沒有選擇將觸覺傳感器直接集成進靈巧手，而是研發(fā)了一款人手和靈巧手都能佩戴的觸覺手套。

這個思路的高明之處在于，它把觸覺感知從硬件組件重新定義為數(shù)據(jù)采集工具。

當人類佩戴觸覺手套進行操作時，系統(tǒng)可以高效采集到高質(zhì)量的觸覺-動作對應數(shù)據(jù)，采集效率遠高于傳統(tǒng)的遙操作方式。

同時，手套作為外設，即便磨損也可以單獨更換，大幅降低了維護成本。

國內(nèi)像舞肌科技已經(jīng)在 2025 年推出了觸覺手套，而今年也有許多玩家正在布局觸覺手套。

智元旗下靈巧手公司臨界點負責人熊坤表示，2026 年觸覺仿生手套將有機會面世，并初步達到小規(guī)模量產(chǎn)水平。

國內(nèi)觸覺傳感器頭部玩家他山科技也表示，其對觸覺手套持看好態(tài)度，內(nèi)部也在研發(fā)階段，未來觸覺傳感器和觸覺手套應該是并存狀態(tài)。

傳統(tǒng)指尖觸覺傳感器，追求的是精度和集成度。

它的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)直接對應執(zhí)行器，沒有信號損失，理論上可以做到極高的力覺分辨率。

但代價也同樣明顯，集成難度大，手指關節(jié)布線復雜，一旦損壞維修成本極高，同時覆蓋面積有限，難以實現(xiàn)全手掌大面積感知。

最重要的是，數(shù)據(jù)采集效率低，要讓機器人學會一個新動作，必須讓機器人本體反復試錯。

而小米的觸覺手套方案追求的是數(shù)據(jù)效率和維護性。

它的優(yōu)勢在于能夠采集人類操作中包含的先驗知識，人類對力度的直覺判斷、對物體材質(zhì)的適應策略，都可以通過手套直接捕獲并用于訓練模型。

同時，手套作為外設降低了本體硬件的維護成本，磨損了可以直接更換。

但劣勢也很明顯，人類手感與機器人執(zhí)行任務存在天然差異，目前大部分觸覺手套都是織物形態(tài)，本質(zhì)上是壓阻方案，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性、一致性還不夠好。

為了增強數(shù)據(jù)一致性，小米做了兩件事：

一是將仿生手設計成與人手 1:1 比例、近似構(gòu)型，在各方面盡量對標人手，減少仿真和真機差異。

二是開源了觸覺感知模型 TacRefineNet 及相關代碼，希望通過社區(qū)力量加速算法迭代。

這一整套設計邏輯的背后，也是小米對具身智能發(fā)展瓶頸的清醒判斷。

當前階段，限制靈巧手能力提升的最大瓶頸不是硬件性能，而是高質(zhì)量物理交互數(shù)據(jù)的匱乏。

小米的選擇，不是盲目在硬件上堆料秀肌肉，而是通過高效的數(shù)據(jù)采集工具，快速補齊模型訓練的短板。

這種精準發(fā)力、務實補弱的思路，正是其內(nèi)功修煉的關鍵，也讓其在觸覺方案上快速追平行業(yè)進度，成為具身智能賽道的有力競爭者。

造機器人，小米不再激進

透過靈巧手這個切面，可以發(fā)現(xiàn)小米機器人的戰(zhàn)略姿態(tài)也已發(fā)生了一次靜默轉(zhuǎn)身。

回望 2022 年小米發(fā)布的人形機器人鐵大，不僅沒有配備現(xiàn)在性能更優(yōu)的 VLA、世界模型等先進算法，末端也只是簡單的夾爪，離類人目標相去甚遠。

如果說幾年前的小米是在秀肌肉，快速發(fā)布鐵蛋、鐵大，搶占賽道先機；那么現(xiàn)在的小米正在練內(nèi)功，扎進工廠、迭代硬件、積累數(shù)據(jù)、解決真問題。

人形機器人沒有捷徑，更無法靠完美主義一蹴而就，現(xiàn)在的人形機器人不像手機，也不像汽車。

手機和汽車是已經(jīng)擁有完整產(chǎn)業(yè)鏈、成熟供應鏈和清晰商業(yè)閉環(huán)的行業(yè)，而具身智能還在無人區(qū)里摸索。

這是一個不能急、也急不來的領域。在當下，需要先找到產(chǎn)品如何實現(xiàn) POC 以及 PMF。

顯然，小米已經(jīng)意識到了這一點。

今年 3 月，雷軍在兩會建議中明確提出，力爭到 2027 年人形機器人實現(xiàn)特定工業(yè)場景下 MTBF（平均無故障工作時間）突破 1 萬小時、任務成功率超過 99%。

不談機器人能實現(xiàn)什么炫酷操作，也不談人形機器人的 ChatGPT 時刻何時到來，這份數(shù)據(jù)只是對可靠性、穩(wěn)定性和工業(yè)落地能力的追求。

與此同時，面對行業(yè)公認的瓶頸之一，靈巧手項目，小米也引入了一個關鍵人物，前特斯拉 Optimus 靈巧手負責人盧澤宇，由其負責小米靈巧手的技術路徑收斂和工程化落地。

在特斯拉工作的兩年多時間內(nèi)，盧澤宇深度參與了 Optimus 的靈巧手研發(fā)，包括觸覺傳感器開發(fā)、靈巧抓取與操作、手部結(jié)構(gòu)設計等。

引入有經(jīng)驗的人，不僅是小米規(guī)避走彎路的最佳選擇，同時也顯現(xiàn)出小米對于造好靈巧手、造好人形機器人整機，讓機器人真正能量產(chǎn)、能干活的決心。

與此同時，小米對人形機器人業(yè)務的速度和節(jié)奏也有了重新定義。雷軍曾公開表示，預計未來 5 年會有大批量人形機器人進入小米工廠干活。

5 年，這個時間跨度放在小米的其他業(yè)務身上是難以想象的。

在手機業(yè)務上，小米基本上保持著一年一旗艦的快節(jié)奏；在汽車業(yè)務上，小米從發(fā)布到交付也創(chuàng)造了行業(yè)紀錄。

但在人形機器人上，雷軍給了一個 5 年的預期，這是一種清醒。

畢竟，跟同類的大廠對比，小米在機器人領域的布局已經(jīng)算得上跑在前面了，既有對全產(chǎn)業(yè)鏈的投資布局，也有對硬件和軟件的持續(xù)深耕。

但更重要的是，小米也正在摸索一套屬于自己的人形機器人方法論。

在三月展出的兩次機器人成果中，靈巧手升級的同時，機器人本體也出現(xiàn)了新的結(jié)構(gòu)設計，小米正在持續(xù)進行從本體到末端執(zhí)行器的迭代。

而迭代的方向，一直很清晰，就是先從自身最熟悉的制造場景切入，讓機器人先在工廠實現(xiàn)價值，在真實工況中迭代硬件、優(yōu)化算法、積累數(shù)據(jù)，逐步擴展能力邊界。

正如雷軍所言，可能大家現(xiàn)在看著還覺得有點笨拙，但這的確是個非常有意義的開始。

對于小米來說，這種「笨拙」恰恰是對過去激進打法的一次校準。

當潮水退去，小米已經(jīng)在重新構(gòu)建一條難以復制的護城河。從引進頂尖的工程人才，到雙線并行的硬件布局；從務實的數(shù)據(jù)采集策略，再到用自家造車工廠作為最佳試驗田的閉環(huán)生態(tài)。

這不再是那個依靠流量風口快速試錯的小米，而是一個深刻洞悉了工業(yè)制造客觀規(guī)律、懂得克制與蟄伏的硬核巨頭。

在具身智能這場馬拉松中，起跑的速度從來不是決定勝負的關鍵。誰能沉下心來解決真問題，誰才能真正走到最后。

       原文標題 : 重啟機器人項目，小米既要又要