“ 四指构型收敛、任务驱动取舍、手内可变构操作——在具身智能末端执行器的全球竞争中，中国团队早已悄然交出了一份务实的工程答卷。
近日，波士顿动力（Boston Dynamics）公布了专为新一代电驱 Atlas人形机器人打造的全新四指灵巧手，再度把末端执行器路线之争推到台前。相比业界常见的拟人五指方案，这只手的看点并不只是“少了一根手指”，而是它所折射出的一个明显趋势：当具身智能从实验室前沿走向工业真实场景，末端执行器究竟应该追求繁复的拟人五指，还是回归高刚度、高负载的极简构型？
值得注意的是，当聚光灯聚焦于Atlas的新手时，全球技术路线其实正在悄然收敛——一款来自中国团队的四指灵巧手，已经给出了自己的工程答案：
2026 年 9 月 4 日，国内人形机器人末端初创企业黑漫科技便携手乐聚机器人，联合发布了工业级可变构灵巧手“大圣 1”（SG100）；而波士顿动力公布其四指手的时间为2026 年 10 月 1 日。从公开发布节奏看，大圣 1 在先，两者相差 27 天。（参见 机器人大讲堂报道 与 Boston Dynamics 官方博客）。
发布时间的先后只是客观事实，将大洋两岸的两款四指手并置观察，更值得深究的是，两者在工业场景牵引下，高度趋同的工程设计选择与各有侧重的破局思路。
01.
殊途同归的四指构型：从拟人执念到面向任务的工程取舍
图 1 外形对照。左图为大圣 1 产品。右图为波士顿动力官方实拍。两图视角与显示比例不同，不用于比较实际尺寸。
在灵巧手研发领域，“手指越多越好”长期被证明是一个工程陷阱。传统五指灵巧手往往需要堆叠 15~20 个主动自由度与密集的线驱传动系统，不仅末端重量与体积极易超标，且在恶劣工况下结构脆性高、维护成本惊人，更给上层强化学习带来爆炸式的动作空间维度。
而在工业制造现场，核心诉求始终高度聚焦：面对多品种、变规格的工件，末端能否快速形成稳定的力封闭接触（force closure），提供足够的夹持刚度，并在装配或取放时具备必要的位姿微调容差。每增加一根手指，伴随而来的都是电机驱动、减速器、传感器以及控制算力的边际成本骤增。
问题的关键从来不是“能做多少个动作”，而是“哪些自由度真正必要，哪些机械冗余可以被舍弃，能否通过更合理的构型设计，把有限的自由度转化为更高的任务覆盖能力”。
图 2 波士顿动力官方展示的 Atlas 工具操作画面。
图片来源：Boston Dynamics。
从这个角度看，两款末端执行器打破传统五指“全仿生”思维定势、采用三根主指搭配一根大角度对向拇指的四指布局，便不难理解——这种指骨运动学拓扑与几何排布的相似性，直观印证了双方在末端抓持力学上的共同判断：放弃无名指或小指的抓握冗余，依托对向拇指与主指构建稳定的三点或四点多面接触，将机械硬件的确定性与上层算法的灵活性紧密耦合。
相比单纯追求高度仿生，这种构型更强调接触稳定性、结构刚度、驱动效率与面向实际任务的可控性。但相似的外形，并不意味着相同的技术答案。
在技术实现路径上，两家企业各有侧重：波士顿动力公布的新手拥有13 个自由度，聚焦于高带宽关节直驱、强可回驱性（backdrivability）、指端高保真触觉感知与 Sim-to-Real的闭环迁移；而黑漫科技与乐聚机器人研发的大圣 1 采用11个主动自由度，其重点不只是“用更少的手指完成更多动作”，而是围绕工业任务进一步引入主动可变构能力：通过手指布局、对指关系与包络形态的切换，让同一只手在精细对捏、大行程夹持、环抱抓取和多指灵巧操作之间转换，并为后续掌心相机、触觉感知等模块接入预留进一步拓展空间。
这正是大圣 1 与普通四指灵巧手之间最值得关注的区别。四指是它的形态外貌，而“可变构”（Reconfigurable Kinematics）才是其工程哲学的底色。
02.
大圣 1 的解题路径：以“主动可变构”重构工业作业边界
传统机器人作业面临的最大瓶颈在于：工件千差万别，固定构型的末端往往只能在“灵巧但无力”或“有力但不灵”之间二选一。黑漫科技选择的破局点，不是让工件去适应手，而是让末端根据任务动态重构几何形态与接触拓扑——重新定义末端执行器与任务之间的关系：不是为每一种工件准备一只不同的手，而是让同一只手主动适应不同的工件。
图3 大圣1多种异构手势及变换能力
针对产线复杂的作业包线，大圣 1 实现了四种典型构型的主动切换：
灵巧操作模式：手指展开形成灵巧操作构型，满足多指协作与细小零件的精细触取；
对指平板模式：主指与拇指形成高刚度对捏，专为精密插拔与高重复定位精度任务设计；
工业大行程模式：扩张两组手指的有效跨度，胜任箱体、大直径圆柱等大尺寸物料的平稳转运；
环抱抓取模式：四指形成大包络抱紧，提供充裕的负载抓取力与抗冲击稳定性。
图4 大圣 1 产品资料展示的四种构型。不同布局对应不同的接触和夹持需求，图中为静态构型展示。
来源：黑漫科技产品资料。
对于需要面对多品种、小批量和柔性制造需求的工业场景而言，这种能力的价值并不只是增加一个抓取动作，而是有机会延展单台机器人的工序覆盖度，避免传统方案中频繁更换末端快换夹具带来的周期损耗与系统复杂性。
图5 乐聚机器人抓取实拍。图片展示了大圣 1 与工件的接触抓持场景。
来源：黑漫科技产品资料。
这种整机协同，正是大圣 1 与乐聚机器人深度合作的意义所在。作为机器人末端核心部件，大圣 1 并非脱离整机平台独立设计——黑漫科技与乐聚机器人的协同打通了“末端核心零部件”与“人形机器人整机平台”的集成闭环，手指的运动及动力学分布、通信响应延迟、动态延迟与结构强度等，得以直接置身于整机动态作业与产线工序中进行真实工况锤炼。
03.
跃迁手内操作：从固定抓持动作到整手动态重定向
在具身智能的操作序列中，“抓得起”只是第一步，“在手内调得动”才是迈向高级灵巧作业的分水岭。
传统夹爪完成抓取后，物体位姿即被固化；但在精密装配、工具操作、物体重定向等任务中，机器人必须具备在不松开物体的情况下，在掌内连续调整其姿态的能力——这就是In-Hand Manipulation，即“手内操作”。
它要求机器人不仅能稳定抓住物体，还需在手指与物体之间持续调整接触关系，使物体在掌内完成旋转、重定位乃至连续姿态变化。这意味着末端执行器的能力边界开始发生变化：从“把物体抓起来”，走向“在手里操作物体”。
围绕这一方向，大圣1针对典型手内操作场景搭建了强化学习策略库，并在高保真物理仿真中完成了多维度验证。
图6 大圣 1 手内操作强化学习策略仿真
(左上：方块目标姿态重定向；右上：单球多轴连续旋转；左下：双球手内交替回旋；右下：手持工业电钻稳定扳机控制)
在涵盖方块重定向、单球多轴旋转与经典双球回旋任务的基础上，大圣 1重点验证了手持工业电钻扳动扳机（In-Hand Drill Triggering）的连续操作——末端不仅需要利用三指与手掌形成稳定的静态支撑包络，还需由独立手指施加高动态、精确的行程触发。这一验证不仅正面回应了工业制造中人机共用工具的核心痛点，也直接呼应了波士顿动力所展示的工具操作场景：四指构型在舍弃一根冗余手指后，不仅完全没有丧失复杂工具的使用能力，反而凭借更紧凑的运动学链条提升了接触刚度与动作确定性。
它们所展示的是另一层能力：当机械结构能够提供足够丰富的接触关系后，机器人能否进一步利用这些自由度，在手内完成对物体的连续操作。这一点对于具身智能尤其重要——大模型与强化学习可以赋予机器人更强的任务规划与运动控制能力，但最终仍须通过末端执行器与真实世界发生物理交互。
04.
从仿真到产线：高保真遥操作与真实场景的数据闭环
手内操作策略的泛化，离不开底层硬件对真实物理接触的精准映射。大模型与具身算法可以规划动作路径，但决定数据质量与落地成败的，是真实工况下的接触反馈与执行精度。
为了打通端到端的数据采集与整机验证闭环，大圣 1 构建了低延迟、高保真的遥操作适配系统。在工业分拣与上下料产线工况下，搭载大圣 1 的乐聚夸父整机平台展开了连续的高动态物料搬运与分拣测试。
图 7 基于遥操作的双臂动态流水线物料抓取实测
(覆盖零食包装袋、纸盒、塑料水杯、生鸡蛋、药瓶等多形态、变刚度物料)
在密集的流水线节拍中，操作员驱动大圣 1 连续处理形态与材质差异极大的目标物：从易滑脱的塑料杯体、刚性纸盒，到易形变的软质食品包装、甚至脆性极高的生鸡蛋。
这标志着大圣 1 已经跨越了“单点硬件原型”的阶段。通过低延迟遥操作搭建的高质量示教数据通道，不仅为后续端到端策略模型的离线训练提供了密集的接触动力学数据，也验证了其直接嵌入工业物流、装配流水线等严苛工况的工程可靠性。
如果说模型决定机器人“想做什么”，那么末端执行器决定机器人“究竟能不能做到”。由此看，灵巧手的竞争最终不会只停留在自由度数量、单指力量或外观仿生程度上，而会逐渐进入一个更实际的维度：在有限的机械复杂度下，一只手究竟能够完成多少真实世界的任务。
而大圣 1 从“主动可变构”到“手内操作”的探索，正是一条沿着同一逻辑递进的技术路径——先让手能主动适配不同任务，再让它在手中继续完成复杂操作。
05.
早27天之外，中国四指手的工程答案
早27天的发布，并不意味着技术较量已经分出胜负，不过它可以清晰地证明:在具身智能硬件走向场景深水区的当下，中国机器人产业链不仅具备敏锐的产业触觉，更拥有在关键技术交叉路口与全球顶尖选手同频共振、甚至率先落地的工程实践力。
当Atlas掀起四指灵巧手的技术风暴时，回望这只早来27天的中国“大圣1"，我们看到的不仅是相似的四指轮廓，更是一场关于工业真实痛点的独立解题与务实探索。
