蓝思科技的 37 自由度灵巧手主张：技术新闻背后的制造考验

据报道，蓝思科技已与 CASBOT 合作开发一款拥有 37 个关节自由度的灵巧机器人手。这个规格让它成为值得关注的技术新闻，但也带来了一场要求异常严苛的考验。

自由度（DOF）代表机械系统中一个可独立运动的方向。更高的自由度可支持更丰富的手指姿态、更好的物体适应能力以及更精细的操作。

不过，这个醒目的数字并不能说明有多少关节获得独立驱动。它同样没有透露触觉感知、抓握力、重复精度、发热、控制延迟、维护或生产良率等情况。

这项灵巧手计划于 2026 年 8 月 10 日见诸报道。其背后的合作关系则经历了更长时间的发展。

2025 年 6 月，蓝思科技领投了 CASBOT 母公司北京中科慧灵机器人技术的融资。随后，两家公司于 2026 年成为一家在湖南成立的新具身智能企业的股东。

这一进程比规格本身更重要。它将一家机器人开发商与一家在精密部件、模块和大规模装配方面经验丰富的制造商连接起来。

因此，主要竞争并不是蓝思科技与某一家明确命名的灵巧手供应商之间的较量，而是机械雄心与可重复工业化生产之间的较量。

一只 37 自由度机器人手可以在演示中吸引关注。一只可制造的灵巧手则必须在承受冲击、污染、线缆磨损和不完美物体的同时，数千次重复完成有用工作。

如果蓝思能够将 CASBOT 的研究成果转化为可靠硬件，这一合作才会真正重要。在此之前，37 自由度仍是一个报道中的目标，而非已经验证的产品性能。

蓝思科技与 CASBOT 实际改变了什么

两家公司正在将机器人研发与制造平台结合，而不只是向市场增加另一款灵巧手原型。

蓝思科技最知名的是面向消费电子及其他硬件类别的精密部件和装配业务。其机器人战略如今覆盖零部件、功能模块和整机制造。

CASBOT 开发通用型人形机器人和具身智能系统。它源于与中国科学院相关的研究，并于 2023 年作为商业公司成立。

双方的关系于 2025 年 6 月 26 日在资金层面变得具体。CASBOT 宣布完成近 1 亿元人民币的天使+轮融资，蓝思科技担任领投方。

根据融资披露，这笔资金将用于生产、产品研发和市场拓展。现有及新投资者也参与了本轮融资。

蓝思随后在其 2025 年中期报告中披露了一笔与北京中科慧灵相关的 5000 万元人民币投资余额。该文件为双方关系提供了正式记录。

下一步发生在 2026 年。注册资本为 4500 万元人民币的湖南公司中科慧思具身智能成立，蓝思和 CASBOT 母公司均位列其股东之中。

其登记经营范围包括机器人研发、机器人销售、人工智能硬件和工业机器人制造。这项企业登记信息于 7 月 3 日被报道。

因此，8 月 10 日关于灵巧手的报道并非源于一项新的或非正式合作，而是发生在投资、正式披露以及共同持股运营公司成立之后。

同样重要的是，仍有信息尚未公开。尚无可获取的官方规格表明确这款灵巧手的执行器数量、传感器布局、重量、负载能力或计划发布日期。

“37 个关节自由度”这一表述也需要技术澄清。关节自由度与主动驱动自由度并不必然是同一种衡量方式。

一只手可以包含多个可动关节，却使用更少的电机。腱绳、连杆、弹簧或差动机构可以让多个关节由同一个执行器耦合驱动。

这种做法可以降低重量、尺寸和部件数量，但也可能限制控制器对每个关节进行独立指令控制的能力。

这一差异改变了标题数字的含义。37 个独立驱动轴，与通过耦合实现 37 个关节运动，面临的是不同的控制和封装问题。

目前也尚不清楚，报道中的数字是指单只手、一对手，还是手部与腕部总成。这些配置不应被视为等同产品进行比较。

目前，最稳妥的结论仍应限定在较小范围内：据报道，蓝思科技与 CASBOT 计划推出一款高自由度灵巧手，并由既有的投资与制造合作关系支持。

这是一项有意义的变化。但在合作方发布工程文件和可重复验证的演示之前，蓝思科技灵巧手的确切能力仍未经证实。

为什么这条技术新闻会给机器人供应商带来压力

这项合作将标准从设计一只令人印象深刻的灵巧手，提高到以可接受的良率，针对明确客户任务反复制造出同类产品。

灵巧手处在人形机器人技术中一个棘手的位置。它们需要在体积小、易受冲击的封装内整合紧凑机构、高密度传感、可靠布线和快速控制。

每增加一个受控轴，可能就需要增加一个执行器、编码器、传动路径、轴承组、线缆走线或控制通道。这些增加项会提升集成难度。

手部也是机器人与现实世界接触的位置。这里的误差可能损坏机器人、物体，或附近的人。

高自由度设计可提供更多可能姿态，同时也扩大了软件必须管理的控制空间。

这给追求更简化产品的成熟灵巧手开发商带来压力。低自由度灵巧手必须通过成本、耐用性、力量或更易控制的优势来证明其设计合理性。

它同样给销售高灵活性但制造支持有限的研究型灵巧手供应商带来压力。买家日益需要维修流程、替换部件、校准工具和集成软件。

蓝思为这场竞争带来了一种不同类型的可信度。其优势并非报道中这款灵巧手已公布的操作基准测试成绩。

其优势在于将具有严苛公差要求的紧凑硬件实现工业化的经验。这一背景有助于工装、装配流程、供应商认证和质量控制。

蓝思表示，其机器人业务已向客户供应头部模组、关节模组、灵巧手模组和精密结构件。其2025 年年报将机器人业务描述为核心增长领域。

该报告还称，头部模组已进入稳定量产阶段。公司表示，其他机器人部件已进入国内外客户供应链。

这些说法支持了制造能力这一逻辑，但并不能验证这款特定灵巧手。一家供应商可以量产一个模块，却未必解决了另一个模块中的所有可靠性问题。

CASBOT 则贡献了机器人整机集成能力和应用环境接入。其系统瞄准了工业、矿业、巡检、科研和培训场景。

这很重要，因为灵巧手开发无法与机械臂、控制器、感知系统和目标任务割裂开来。一次成功抓取取决于完整系统。

设想机器人从料箱中取出一个形状不规则的部件。它必须识别物体、选择接触点、定位手腕、控制力量，并从失败抓取中恢复。

额外的自由度只有在软件能够利用它时才有帮助。糟糕的校准可能让额外关节变成额外误差来源。

同样的问题也会出现在精密装配中。更多关节活动能力可帮助对准连接器或操作柔性材料，但微小的位置误差仍可能导致失败。

因此，制造商面临一种被迫选择：要么提升机械能力，要么用更简单的硬件专注于更窄的一组任务。

蓝思-CASBOT 的方案试图结合两条路径。它以高关节活动能力为目标，同时将项目绑定到一家具备规模化条件的制造商。

这一组合使该公告成为重要的技术新闻。它要求竞争对手在讨论自由度、速度或视觉效果出色的手势之外，也要谈论量产证据。

只有在蓝思公布产品名称、发布规格并明确部署路径后，这种压力才会成为现实。在此之前，竞争对手完全可以合理地将其视为一项未经测试的项目。

这只 37 自由度机器人手在讲销售故事之前，先面临控制问题

更多关节扩大了手部的可能动作范围，但真正有用的灵巧性取决于驱动、感知、软件和任务成功率能否协同工作。

人手并不只依赖关节数量。触觉、本体感觉、柔顺性、习得的协调能力和快速反馈，才将解剖结构上的运动转化为有用的操作能力。

机器人手在更严格的封装限制下面临同样的系统问题。电机产生热量，传动系统引入摩擦，传感器则占用空间和电力。

据报道，这只 37 自由度机器人手需要一套明确的机械架构。常见方案包括腱绳驱动、连杆、齿轮、直驱和混合系统。

腱绳机构可以将电机移出手指区域，从而减轻手部重量并为传感器腾出空间。

不过，腱绳可能拉伸、磨损、打滑并产生摩擦。走线路径的变化也会使校准和维护变得更复杂。

连杆系统可产生可预测的运动，并支持被动抗载荷能力。其耦合运动可能降低对特定关节的独立控制能力。

直驱架构缩短了传动链，但要求小型执行器具备足够扭矩、可接受的发热表现以及紧凑的功率电子系统。

没有任何一种架构能消除所有权衡。商业上的问题在于，哪种折中最能支持预期工作。

2026 年发表的研究说明了这一挑战。开源 MM-Hand 采用 21 自由度，使用远程腱绳驱动、多模态感知和模块化结构。

其设计者将电机移离手部，以应对空间、质量和发热问题。他们的21 自由度设计展示了一项选择如何将复杂性转移到其他环节。

另一个 2026 年项目 DexLink Hand 通过连杆架构，以 16 个执行器驱动 20 个关节。它强调紧凑性和机械效率更高的运动。

该项目报告称，成功复现了 33 种既有抓握类型。这类证据比关节数量更具信息价值，因为它将设计选择与任务覆盖范围联系起来。

历史研究也提供了另一项有用参考。中国科学院团队曾针对不同市场开发多种 Casia Hand 配置。

其中一款面向研究的型号采用 25 个关节自由度和 21 个驱动自由度。一款通用版本采用 15 个关节自由度和 7 个驱动自由度。

一款速度更快的自适应版本保留了 15 个关节自由度，但仅使用 1 至 3 个驱动自由度。这则Casia Hand 获奖公告在 2024 年描述了这些不同的设计目标。

该产品系列说明了为何不应混合两种 DOF 数值。关节运动描述机械铰接，而驱动自由度描述直接控制权限。

对于 Lens Technology 灵巧手，也必须作出同样澄清。否则，读者无法将其与采用不同计数惯例的系统进行比较。

传感能力同样值得严格审视。手部可以通过位置指令抓握物体，但可靠操作通常还需要力反馈或触觉反馈。

关节编码器报告机构位置。力传感器估算施加载荷，而触觉阵列能够检测压力分布、接触位置和滑移。

这些信号必须足够快地传到控制器，以便其作出响应。反馈过慢可能压坏易碎物体，或错失正在移动的物体。

随着机构复杂度增加，校准也会变得更困难。多个关节上的微小误差可能在指尖处累积。

软件随后必须将预期任务映射为协调一致的关节指令。这一过程包括抓取规划、碰撞规避、力控制和故障恢复。

数据采集也构成另一项限制。为单一夹爪训练策略，比为高度关节化的手部收集广泛示范数据更简单。

更多可能的运动会带来更大的动作空间。机器人需要足够多的示例，才能区分有助于完成任务的手指运动与不必要的复杂性。

仿真能够降低对实体数据的需求，但模拟的摩擦和接触很少能与每一种真实表面完全一致。将策略迁移到硬件上仍然很困难。

这正是该报道背后的核心机制。37-DOF 规格提升了潜在灵巧性，同时也提高了控制成本。

Lens 可以通过工艺工程改善制造环节。CASBOT 可以将该手部与机器人软件及应用数据整合。

任何一方的贡献都不能保证任务表现。两家公司必须证明，完整系统能将新增运动能力转化为更高的成功率或更广的任务覆盖范围。

基准测试应包含陌生物体、不断变化的朝向、重复循环，以及从接触失败中恢复的能力。精心编排的演示无法回答这些问题。

37-DOF 声明尚未证明什么

该公告确立了一个雄心勃勃的方向，但尚未证明独立驱动、可靠性、客户需求或量产准备度。

首个不确定性在于术语。公开声明需要一张图示，展示每一个被计入的关节，并说明哪些轴接受独立指令。

缺少这张图示时，与 16-DOF、20-DOF 或 25-DOF 产品的比较可能具有误导性。不同厂商对手腕、手掌、被动关节和耦合运动的计数方式不同。

第二个不确定性涉及物理集成。更多执行器和传感器可能增加重量、功耗、热量、布线密度和故障点。

一只在固定测试台上表现良好的手，安装在移动机械臂末端时可能表现不同。增加的末端质量会影响机械臂动力学和能耗。

第三个不确定性是耐久性。工业用户关注循环寿命、抗污染能力、耐冲击性、电缆更换以及重新校准所需时间。

在机床附近工作的机器人可能遭遇油污、灰尘、锐利边缘、振动和意外接触。实验室中的灵巧性并不会自动适应这种环境。

可维护性可能决定产品能否持续部署。技术人员能够快速更换的模块化手指，与高度一体化的手部具有不同的运行特征。

Lens 具备制造纪律方面的经验，但合作伙伴尚未公布该产品的良率或可靠性数据。这些指标无法从企业规模中推断出来。

第四个不确定性是软件成熟度。高度关节化的手需要稳定的底层控制，以及能够利用其运动能力的任务级策略。

软件也可能抵消硬件优势。如果控制器只使用少量抓取模式，许多机械自由度将处于闲置状态。

第五个不确定性涉及经济性，即使不讨论价格也是如此。更多组件可能增加装配时间、校准工作、测试要求和支持负担。

规模化可以降低部分制造成本，但无法消除每次校准或维修中都会出现的复杂性。

第六个不确定性是客户匹配度。许多工业任务并不需要类人手。

当物体较为统一且运动重复时，两指夹爪可能优于复杂手部。它也可能更容易清洁、验证和更换。

当物体种类多变、工作空间变化，或工具本为人类设计时，灵巧手会更具吸引力。例如，对混合物品进行分拣以及处理不规则组件。

当工厂希望机器人使用现有工具、无需重新设计每个工位时，灵巧手也能提供帮助。这一收益必须超过额外的运营负担。

CASBOT 的工业合作关系提供了潜在测试环境。不过，在合作伙伴现场进行评估并不等同于持续的客户采用。

文章的 8 月 10 日发布日期也不应被视为已确认的上市日期。报道描述的是计划中的产品，而非已完成发布的产品。

围绕该声明，尚未公开确认产品名称、技术手册、认证记录或客户交付计划。

这一验证缺口并不意味着该报道无关紧要。它改变的是正确解读这则消息的方式。

该公告证明 Lens 和 CASBOT 正在瞄准高复杂度操作硬件。它并不能证明二者在可用灵巧性方面领先市场。

竞争对手仍有多种应对选择。他们可以提供自由度更少、但力量更强、重量更轻、触觉感知更佳或维护更容易的产品。

他们也可以按应用场景进行专业化设计。针对装配优化的手部，可以采用与面向家庭物品或危险环境检查的手部不同的机械结构。

这就是为何主要竞争仍然是承诺与量产证据之间的较量。规格开启了竞争，但并未决定胜负。

读者也不应将每一种高 DOF 设计都视为其他设计的替代品。研究用手、假肢手和工厂用手面临不同的约束条件。

严肃的评估需要明确应用场景、测试协议和失败定义。缺少这些要素时，DOF 只是设计描述，而不是商业成果。

三项信号将决定 Lens 能否实现灵巧性的工业化

接下来的证据应按严格顺序出现：工程信息披露、可重复的任务结果，以及与客户相关的量产数据。

第一项信号是完整的产品发布。Lens 或 CASBOT 应发布规格表，将关节 DOF 与主动 DOF 区分开来。

规格表应说明执行器、传动机构、传感器、手部重量、负载、指尖力、控制接口和支持的运行模式。

机械示意图将能够厘清这 37 个自由度属于一只手、两只手，还是手与手腕的组合组件。

如果该架构能在不过度增大尺寸或重量的前提下支持大量独立控制，这种披露将强化合作伙伴的论点。

如果大多数运动是被动或高度耦合的，而营销材料却将其呈现为独立控制轴，则会削弱这一声明。

第二项信号是可重复的操作基准测试。合作伙伴应展示需要所声称关节能力的任务，而非一般性的抓取。

有价值的测试包括物体重新定向、连接器插入、工具使用、混合物品分拣，以及在物体位置变化条件下的操作。

结果应报告试验次数、成功率、循环时间、物体变化情况和恢复行为。长时间演示应披露中断情况和维护需求。

陌生物体测试比记忆化流程更具说服力。它能够说明系统是否能超越经过精心筛选的演示而实现泛化。

如果额外自由度能相较于更简单的硬件提升任务覆盖范围或成功率，这些证据将强化 37 DOF 机器人手的论点。

如果该手只使用少数固定抓取模式，或在摩擦、位置或物体形状变化时失败，则会削弱这一论点。

第三项信号是与客户相关的量产证据。Lens 应说明该手是否进入试点制造、内部部署或对外交付。

相关证据包括出货类别、合格产线、良率趋势、现场运行时长、维修率和重复订单。

若保密要求阻止披露，具名客户并非必要。不过，Lens 仍可描述应用场景、部署阶段和验收标准。

该公司曾表示，其更广泛的机器人业务已经提供模块和整机服务。问题在于，这只特定手部是否会进入该量产流程。

在 Lens 工厂内部运行的试点设备将成为合乎逻辑的首个验证场景。这种使用方式将把合作伙伴的机器人软件与 Lens 的制造条件连接起来。

内部部署不应被视为自动验证。公司仍需说明任务表现和运营节省情况。

外部重复订单将提供更强证据，因为这意味着另一家组织愿意承担维护和集成负担。

这三项信号也会告诉竞争对手应如何应对。可信的规格会促成技术比较，而可信的基准测试会将注意力转向软件和传感能力。

与客户相关的量产将再次提高竞争门槛。它将表明该手已经经受住采购、集成和日常运行的考验。

如果缺少这些信号，这则报道仍将停留在公告阶段。投资者和买家应避免将 37 DOF 视为已确立的商业优势。

对开发者而言，这则科技新闻突出了具身 AI 的更广泛转变。硬件架构、训练数据、控制软件和制造能力如今需要一并评估。

对企业买家而言，教训很实际：应询问哪些任务得到改善、结果如何衡量，以及手指或传感器故障后会发生什么。

对于其他手部厂商，Lens Technology 灵巧手带来了发布可比证据的压力。当其能提供更好的正常运行时间或任务经济性时，较低的关节数量仍可保持竞争力。

该合作关系具有合理的分工。CASBOT 提供机器人研发和应用集成，而 Lens 提供精密制造和供应链执行能力。

其尚未解决的挑战同样清晰。两家公司必须将庞大的运动空间转化为可靠操作，同时不让复杂性压垮产品。

这正是这则报道真正重要的原因。它不只是又一场在机器人手旁标注最大数字的竞赛。

下一次有价值的更新，应回答标题尚未解决的工程问题。请关注主动执行器数量、重复任务数据和试点部署。

在这些信息出现之前，应将 37 DOF 视为由严肃制造合作关系支持的设计目标，而非卓越灵巧性的证明。

决定性问题很直接：Lens 和 CASBOT 能否展示一只能够反复完成困难工作的手，并能以规模化方式制造和维护它？