在灵巧智能提出的“灵巧度指数量化体系”中，“智能指数”作为三大指数之一，核心正是操作模型。

当前，灵巧手的操作模型正从“机械执行”向“具身智能”跃迁。主流的VLA（视觉-语言-动作模型，Vision-Language-Action）中，Action模块以抓握为核心，对掌内操作等精细动作的支持仍处于探索阶段。这既是工程妥协的结果，也反映了跨模态操作模型的深层挑战。

一方面，现有VLA框架（如RT-X、VoxPoser）通常将动作输出简化为抓取位姿生成（如抓取点坐标+夹持器开合指令），通过视觉-语言对齐确定“抓哪里”，但缺乏“如何调整”的控制策略。另一方面，开源数据集中90%以上的标注动作为抓取-放置，掌内操作的演示数据不足1%，导致模型难以学习复杂操作策略。

据灵巧智能预告，后续将重磅发布融合Rule-Based和Learning-Based的模型技术的灵巧操作模型，在物理约束的框架内释放数据驱动潜力。

DexHand021 S：千元级高功能三指灵巧手

针对教育、服务及工农业场景的需求，灵巧智能此次推出的千元级三指灵巧手DexHand021S，以刚柔耦合传动专利技术为核心，通过特殊编织柔性绳索实现仿生自适应抓握，抓握力可达22N，同时支持8自由度灵活操控，能够稳定抓取常见物品并灵活操控简单工具。

在轻量化设计方面，DexHand021 S产品自重仅0.62kg，基于多模态感知系统和本体感知自适应控制技术，该灵巧手可在服务、工业和农业等场景中稳定运行。相比二指夹爪，三指灵巧手在操作功能和感知功能上进行了多维度升级，不仅降低了现有产品改造成本，还大幅度提升了工作效率。

同时，全开源生态也为DexHand021 S带来了极大的开发便利性。据了解，DexHand021 S提供全开源SDK，支持Python/C++等语言调用，并兼容CAN-FD/RS485等多种协议。其开源代码库包含抓取算法示例、仿真模型及教学案例。基于此，用户可快速实现抓取策略验证、手势控制、力反馈交互等开发。

灵巧智能方面表示，从教育领域收到的用户反馈来看，其开源API能将算法验证周期缩短50%以上。此外，基于20万次使用寿命，易维护设计等特点，DexHand021 S具备工业产线、物流分拣以及农业采摘等多场景即插即用的特性。

DexCap数据采集系统：定义人体运动数据采集标准

此次发布的第三款产品DexCap数据采集系统，通过高精度异构外骨骼架构、全链路实时运动捕捉、多模态人机交互增强以及模块化扩展与跨平台兼容等特点，重新定义了人体运动数据采集的精度与效率边界。

在实时运动捕捉方面，基于单臂9自由度关节信息反馈，DexCap可实时计算末端位姿，精度达毫米级。在双手精细动作解析上，DexCap通过单手21自由度关节信息反馈，可精准捕捉捏取、抓握、旋拧等复杂手势，为工业装配、生化实验操作等场景提供高保真数据支持。另外，腰部动态监测集成5自由度传感器，可同步采集腰部位姿与运动轨迹，构建完整的全身动作数据链。

多模态人机交互增强方面， DexCap系统具备千赫级响应性能，结合低延迟通信，实现毫秒级数据同步，确保虚拟操控与真实动作的1:1映射。每根手指内置五级震动反馈模块，可模拟工具抓握、物体碰撞等触感，显著提升VR交互沉浸感与远程操控精准度。

此外，长效续航与场景普适性也是DexCap系统的一大优势。其单次充电续航超8小时，支持全天候数据采集训练、工业巡检等长时任务。从VR交互的毫米级动作映射，到高危环境的机械臂远程操控，更是为多个领域提供了高精度、低延迟、强扩展性的数据采集与交互解决方案。

开源开放生态：推动人机协同迈向新维度

在人工智能与机器人技术快速发展的当下，开源开放生态正成为推动技术突破和产业落地的核心力量。在机器人领域，实现类人级别的灵巧操作（如抓取、装配、精密操作等）需要融合视觉与触觉多模态感知。

其中，触觉是突破机器人操作“最后一步”精细化的关键——它能帮助机器人感知物体纹理、滑动状态、压力分布等信息，从而动态调整操作策略。然而，触觉算法的开发高度依赖真实物理环境数据采集与仿真训练，成本高昂且效率有限。

此次发布会上，灵巧智能宣布与北京他山科技有限公司合作，共同发布基于MuJoCo仿真环境的触觉传感器数据模型及DexHand021灵巧手的触觉协同训练框架。此次开源的文件包含触觉传感器插件、仿真案例及接口文件等，研究者可直接在MuJoCo中调用触觉接口，加速算法迭代。

这一举措填补了开源社区在触觉仿真领域的空白，降低了研究门槛。不仅为机器人灵巧操作研究提供了新工具，更标志着人机协同技术迈入触觉反馈与精细化控制结合的新维度。

从“轴承之乡”新昌出发，灵巧智能的“敢为”从来不是盲目冒险。这不仅是技术的突围，更是一场关于中国智造如何重新定义规则的宣言，正如这场发布会主题所揭示的：

唯有“重构”技术边疆，才能“敢为”产业未来。

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