作者：默思編輯部 發布：2026-10-08
在機器人國際頂尖學術會議IROS 2026上，靈巧手新創公司DexRobot展示了其最新旗艦產品DexHand021 Pro，以及一項名為DexGEM的研究里程碑，雙雙聚焦在機器人「靈巧操作」（dexterous manipulation）這個長年難解的技術課題。
DexHand021 Pro最大的技術亮點，在於具備「全掌多模態感測」能力——也就是說，觸覺感測器不只布建在指尖，而是涵蓋整個手掌表面，讓機器手能更完整地感知抓握物體時的接觸壓力分布、物體形狀與滑動狀態，這對模擬人手抓握不規則物體的能力至關重要，也是過去許多機械手臂方案容易忽略的細節。
搭配硬體展示的DexGEM研究專案，展現了一項技術閉環：讓機器人直接從人類示範的手部動作中學習靈巧操作技巧。其背後論文〈透過接觸錨定重定向與殘差策略學習，從人類示範中學習靈巧機器人操作〉，核心思路是將人類示範動作「重定向」到機器手的運動學結構上，再透過殘差策略學習補足兩者結構差異造成的落差，讓機器人不需要大量試錯，就能較快掌握接近人類水準的抓握技巧。這種「從示範學習」的路線，近年也被視為解決機器人訓練資料不足問題的重要方向之一。
除了DexRobot，IROS 2026同期也展出多項聚焦觸覺感測的靈巧手研究，顯示整個學術與產業社群，正不約而同地將注意力從「移動與平衡」轉向「手部精細操作」這塊相對冷門、卻極為關鍵的技術拼圖。業界普遍認為，觸覺感測的成熟度，很大程度將決定人形機器人何時能真正走進倉儲與家庭場景。
目前市場上大量投入人形機器人與機械手臂的資金，多半聚焦在移動、平衡與視覺感知上，但「手部精細操作」始終被視為機器人邁向真正通用化的最後一道難關——畢竟人類手部擁有超過20個自由度，要在倉儲揀貨、居家照護或精密製造等場景中靈活運用，遠比單純的抓取與放置複雜得多。DexRobot與同期展出的其他觸覺感測方案，都顯示業界正從「能抓」邁向「抓得巧」的下一階段。
靈巧操作研究的快速進展，也降低了這個領域的入門門檻——隨著LEAP Hand等低成本、易組裝的開源機器手平台日益普及，愈來愈多學生與獨立開發者，不需要昂貴的實驗室設備，也能親自動手實作靈巧操作演算法，這對有志投入機器人研究的學習者而言，是相當友善的轉變。過去動輒數十萬元的機械手臂實驗平台，如今已有愈來愈多開源替代方案，大幅降低了跨入這個研究領域的經濟門檻，也讓更多不具備大型實驗室資源的學生與獨立研究者，有機會參與這個快速發展的技術前沿。
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