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高通妙龙675跑出炉子：174402点，略高于妙龙710点。_我的网站

A |     芝能科技出品                    今年 7 月，美国自动化促进协会（A3）在 Humanoid Robot Forum 上做了一场座谈，请来三家做灵巧手相关生意的创始人：PSYONIC 的 Aadeel Akhtar、Sanctuary AI 的 Olivia Norton，还有刚被自己另一家公司收购的 Kinisi 创始人 Bren Pierce。1月11日，根据安图兔官方消息，海信新推出的675穿孔筛机出现在安图兔后台数据库中，总运行分数为174402。                   主持人把话题引向人形机器人“另一道最大的难题”，灵巧度，以及背后的数据采集与训练。                   这几个人的答案各不相同，却都绕不开一个事实：人形机器人走到今天，腿能走、身能平衡，真正卡住它的，是那两只手。通过与苗龙660、苗龙670、苗龙710的运行得分比较，可以看出苗龙675在总分、内存存储性能、UX、CPU等方面具有优势，其中CPU的优势最大。                             一只人手有 27 个自由度，27 块骨头，三十多条肌肉，还有数以千计的神经末梢。                   我们靠它拿起鸡蛋、系鞋带、弹钢琴，从来不觉得难。要让机器复刻这种灵活，却是机器人学里最磨人的一道关。然而，就GPU而言，仅略高于茂隆660，落后于茂隆670和茂隆710。然而，考虑到Luan 675的内置GPU模型是Adreno 612，而Luan 670是Adreno 615，因此GPU运行低于Luan 670/710并不奇怪。Luan 675是高通公司去年10月正式发布的一款全新的中端处理器。其最大特点是CPU部分采用KRYO 460架构，性能良好。在规格方面，乾隆675是基于三星的11nm lpp工艺制造的。采用KRYO 4608核架构，两大核六小核。                             ● 第一关：把足够多的动力塞进巴掌大的地方                    灵巧手难，第一难在驱动。大芯频率为2GHz，小芯频率为1.7GHz。

B | 支持lpddr4x内存，gpu支持adreno 612（支持fhd分辨率），isp支持光谱250L，dsp支持hexa685。安图图说，海信的新机器在后台只有一个性能，所以还不确定这是否是苗龙675的最终性能，可能存在硬件和软件适应问题导致的优化不好或运行变化小的问题。要在跟人手差不多大的体积里，塞进电机、减速器、编码器、传动机构和传感器，还得有力气。                   业界主流用空心杯电机，直径往往只有 6 到 8 毫米，功率密度很高，可塞得密了就发热，手指里那点空间散热极难，长时间高负载很容易过热。                   特斯拉在第三代灵巧手上把执行器全挪到了前臂，手指靠腱绳远程拉动，就是为了给手部减重、给散热留余地。

C |                    PSYONIC 的 Ability Hand 反过来，把 6 个无刷电机直接放进手掌和手指，换来 0.2 秒的合拢速度和 490 克的重量，代价是自由度只有 6 个。                   这里头有个绕不开的取舍：电机离关节越近，控制越直接、响应越快，可手就越重、越热；电机挪远了，手轻了，可传动链变长，精度和寿命又成了新麻烦。                   ● 第二关：连杆、腱绳还是直驱                    驱动之后是传动，这是灵巧手路线分歧最大的地方。连杆传动靠刚性的杆件把动力送到关节，负载和精度都好，工业里很稳，缺点是不够柔，手指掰不过去的地方就是掰不过去。                   因时机器人的 RH56 系列、傲意科技的 ROHand 都走这条线，靠它把成本压下来、把可靠性做上去，因时 2025 年单这一系列就卖出了一万多只。                   腱绳传动更像人，用柔性线缆模仿肌腱，把电机放在前臂，靠拉索带动手指，轻、灵活、自由度能堆得高。

D |                    特斯拉第三代、英国的 Shadow、国内的灵心巧手 L30、宇树 Dex5 都在这条线。                   可腱绳的软肋也明显：线缆会磨损、会拉伸、张力会漂移，时间一长关节零位就歪了。

E |                    有调研报告称，特斯拉在工厂分拣测试里灵巧手寿命只有六周，每年换件成本逼近十万美元，腱绳的蠕变和摩擦是主要推手。                   复合钨丝腱绳（高测股份基于光伏金刚线技术）抗蠕变达普通产品 200 倍、循环寿命超 160 万次，可单只手用到的钨丝成本就过万元，暂时贵得用不起。                   直驱则是电机直接顶在关节上，没有传动误差、响应快，兆威机电等用它做高精度手，代价是体积大、散热难、末端惯量大。                   于是越来越多方案走向混合：丝杠加腱绳、行星齿轮箱加丝杠加腱绳，在灵活和精度之间找平衡。                   ● 第三关：让手真的“感觉到”东西                    光会动还不够，手得知道摸到了什么。人类指尖每平方厘米有近万个触觉像素点，机器人长期是“盲人摸象”，只在指尖放一个单点力传感器。                   2025 年这个情况在变。6 月，北京通用人工智能研究院和北大联合做的 F-TAC Hand 登上《自然·机器智能》封面，手掌 70% 面积铺了高分辨率触觉传感器，空间分辨率到 0.1 毫米。                   帕西尼的 DexH13 集了 1140 个触觉单元，还把 AI 视觉融进来；智元的 OmniHand 在一只 500 克的手上布了 400 多个力控触点，售价压到 9800 元；强脑的 Revo 2 能分辨硬度、纹理、受力方向，现场演示过点火柴。

F | 这些进展让机器人从“握住”走向“感受”。                   但电子皮肤也有自己的麻烦：反复触碰会磨损，柔性传感器在工厂环境里寿命有限，触觉数据怎么和控制闭环接上，也还在摸索。                   ● 第四关：手和脑要一起练                    前面三关是硬件，最后一关在软件。自由度越高，协调越难；要让二十多个关节听话地配合，离不开触觉、力觉的实时反馈，更离不开能理解任务的大模型。                   宇树创始人王兴兴最近有个判断：机器人本体、灵巧手这些硬件还有提升空间，但某种意义上已经基本够用，真正的短板在软件层的具身智能大模型，那个领域现在还没人真正突破，处境像 ChatGPT 出现前的一到三年。

G |                    这里还有个鸡生蛋的问题：没有大规模部署，就采不到足够的真实交互数据；没有够聪明的模型，又没法大规模部署。                   灵心巧手估算，大约要一百万台级别的装机量，才能把真实数据集补全，让灵巧手在部署中学会大多数人类技能。这条路，硬件能跑，数据在起步，模型还在概念期。                   ● 国外进度：几条不同的路                    把视野拉到全球，几家走得各有章法。                   ◎ 特斯拉最激进，Gen3 干到 22 个自由度（五指各 4 个加手腕 2 个），执行器 17 个，前臂放电机、腱绳拉手指，还用 O 型圈弹性回弹省掉 4 到 5 个伸展电机，拇指做成了三自由度。                   工程巧思很多，可腱绳蠕变、摩擦、零位漂移这些坑还没填平，量产时间也一再往后推。                   ◎ Shadow Robot 是另一条路，做了二十多年，24 个关节（20 个主动自由度加 4 个欠驱动），20 个直流电机，腱驱，一百多个传感器跑在 1kHz 上，还接了 BioTac 指尖触觉，ROS 全打通。                   它是研究圈的金标准，可一台十万美元往上，重 4.3 公斤，是实验室里的精密工具，不是量产货。                   ◎ PSYONIC 最特别，从假肢起家，Ability Hand 五指、6 自由度、30 个触觉传感器、490 克、0.2 秒合拢，NASA、Meta、Google、Amazon 都在用，Apptronik 的 Apollo、Hexagon 直接把它接上机器人，ABB 拿它做数据采集。

H |                    它证明了一件事：假肢领域打磨了几十年的五指灵巧和触觉反馈，能直接给机器人用。                   ◎ Kinisi 和 Sanctuary 则更务实。Kinisi 把双臂 torso 架在轮式底盘上，手用现成夹爪，先把能干活跑通；Sanctuary 把重心压在移动操作，不执着于一步到位造出最像人的手。                   Figure 的 02 代手是 16 自由度，每根手指一个自含的电机加传感单元，指尖能感知低到 3 克的力量，手掌还藏了摄像头做手内视觉，配合 Helix 模型端到端训练。                   ● 国内进度：多路线一起冲                    国内更热闹，截至 2025 年 3 月相关企业已超 40 家，资本和出货量都在猛涨。                   2025 年国内灵巧手销量 1.92 万只，同比涨了 236%，2026 年预计冲到 7 万只，到 2030 年可能破 43 万只，五年复合增速约 87%。

I |                    路线也分几支。

J |                    ◎ 连杆派以因时、傲因为代表，靠可靠和低价走量；                    ◎ 因时的 G2 系列做到 13 个主动自由度、18 个可动关节，整手 990 克、指尖力 20N，已经盈亏平衡。                   腱绳和高自由度派冲得最猛。                   ◎ 灵心巧手的 L30 到 25 自由度，2025 年融了五轮，放话 2026 年交付 5 到 10 万台；                    ◎ 宇树 Dex5 单手 20 自由度（16 主动加 4 被动），94 个触点，能打扑克、拧魔方；                    ◎ 曦诺未来的 Flex 1 也是 25 自由度，手掌 380 克，自研 8 毫米空心杯电机和 7 毫米行星滚柱丝杠，扭矩密度做到 322Nm/kg；                    ◎ 灵巧智能的 DexHand021 Pro 是 22 自由度仿生架构，还先提出了量化灵巧度的评价体系。

K |                    触觉感知派则有帕西尼、强脑、戴盟、智元。

L |                    ◎ 帕西尼把多维触觉和 AI 视觉合在一起，四个月拿了 10 亿融资；                    ◎ 戴盟用毫米级视触觉传感器做易碎件柔顺操控；                    ◎ 智元 OmniHand 把 400 多个触点塞进 500 克的手，9800 元的定价把高自由度手拉到万元以内，2026 年 4 月又亮出 22 加 3 自由度的 Ultra-T，掌内还集了摄像头。                   整机厂几乎都在自研，宇树、智元、优必选、星动纪元（XHand 12 主动自由度）、兆威机电（DM17 十七自由度）各显神通。                   对比之下：各有所长，也各有欠账                    把国内外摆在一起看，差距很少体现在某一项参数上，更多在各自的侧重点。                   ◎ 国外在高自由度、仿真生态、假肢技术迁移上积累更深：Shadow 嵌进英伟达 Isaac Lab，让全球研究者在仿真里用它训练；PSYONIC 把假肢的触觉和可靠性直接搬过来；特斯拉把自由度和仿生推到极限。                   它们的手更像研究级或参考级产品，单项强，可成本和寿命是硬伤。

M |                    ◎ 国内则在成本、量产、供应链、高自由度基础上冲得猛。                   因时靠连杆方案一年卖一万多只，灵心巧手喊出十万台年交付，帕西尼四个月十亿融资，智元把高自由度手压到万元档。短板在数据和模型，这是王兴兴说的软肋，也是全行业的软肋。                   特斯拉的灵巧手在工厂测试寿命只有六周、单只成本超六千美元；同一时间因时靠相对简单的连杆方案卖破万台。极致仿生和稳定量产，眼下还不是一回事。

N |                    小结                                        人形机器人真正干活，不能用夹子，灵巧手，难在硬件要小要轻要有力，难在传动要柔要准要耐用，难在传感要密要稳要真，更难在软件和硬件得一起练、一起放量。国外的手在精度和生态上先走一步，国内的手在成本和产量上追得很凶。

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Published on:05:31:28