机器人巧手革命：DexNDM突破精细操作瓶颈，最新AI资讯

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引言

长期以来，机器人技术在“跑、跳、翻”等运动能力上取得了长足进步，但在“动手干活”的精细操作领域，尤其是在模拟人手的灵巧性上，始终存在着巨大的技术鸿沟。机器人可以轻松抓取和放置物体，但要像人类一样灵活地使用工具、旋转物体，例如拧上一颗微小的螺丝，或是挥舞锤子砸下钉子，却一直是难以逾越的挑战。

近日，银河通用（Galaxy General）发布的灵巧手神经动力学模型 DexNDM，为这一领域带来了革命性的突破。该模型首次攻克了机器人手掌在任意朝向下进行物体旋转的难题，让机器人真正意义上“会用手”了。这不仅是机器人学的一大步，更是整个人工智能和具身智能（Embodied AI）领域迈向实用化的关键里程碑。想了解更多前沿AI新闻，可以访问AI门户网站 https://aigc.bar 获取最新AI资讯。

跨越鸿沟：DexNDM的核心技术突破

传统机器人手部操作的难点在于其极高的自由度和复杂的接触动力学。人手拥有超过20个自由度，关节间相互影响，与物体接触的状态瞬息万变，这使得精确建模变得异常困难。过去的方法往往局限于特定物体或固定姿态，泛化能力极差。

DexNDM的创新之处在于其采用了关节级神经动力学模型 (Joint-wise Neural Dynamics Model)。它没有将机械手视为一个整体进行建模，而是巧妙地将复杂的手-物交互分解到每一个独立的关节上。模型让每个关节自主预测自身的下一状态，然后组合成整手的精准运动。这种分解式的方法有两大优势：

提升数据效率：模型不再需要海量数据来学习整体的复杂动态，而是从更基础、更通用的关节运动中学习，极大提升了学习效率。

增强泛化能力：由于学习的是底层的关节动力学，模型能够轻松泛化到不同尺寸、形状和姿态的物体上，无论是微小零件还是细长棍棒，都能稳定操控。

为了训练这个模型，团队还开发了一套全自动数据收集策略。在无需人工干预的随机扰动下，机器人能够自主生成海量、丰富的接触数据，为模型学习提供了坚实的基础。

从仿真到现实：不再“翻车”的Sim2Real策略

机器人领域最大的挑战之一是“仿真到现实（Sim2Real）”的鸿沟。无数在仿真环境中表现完美的策略，一旦部署到真实机器人上便会“翻车”。这是因为现实世界的物理细节，如摩擦力、柔性形变、传感延迟等，难以在仿真中被完美复现。

DexNDM通过训练一个残差策略网络，精准地弥合了这一差距。其最关键的突破在于，它无需成功的操作数据即可完成学习。模型仅通过观察分布有偏的真实数据（即大量不成功的、随机的交互数据），就能学习到现实世界与仿真环境的动力学差异，并对仿真策略进行精确修正。

这一“从0到1”的突破，使得在仿真环境中用大模型学到的基础策略能够顺利迁移到真实世界，极大地降低了对昂贵、高风险的真实世界数据采集的依赖。这为未来更复杂的LLM驱动的机器人任务打下了坚实的基础。

“能转能用”：灵巧操作的真正意义

机器人先驱罗德尼·布鲁克斯曾言：“灵巧操作是通用机器人部署中最艰难的前沿。” 从只能“抓取-放置”的机械臂，进化到能够“旋转-使用”的灵巧手，是机器人从自动化工具迈向智能体的关键一步。

DexNDM的意义正在于此，它同时攻克了“旋转”和“使用”两大难题： * 手内旋转 (In-hand Rotation)：机器人可以在不依赖外部支撑的情况下，仅通过手指的协调运动，灵活调整手中物体的姿态。这使得机器人在拧螺丝、装配等任务中，能够随时将工具调整到最顺手的角度。 * 工具使用 (Tool Use)：基于强大的旋转能力，机器人可以稳定地握持并使用锤子、螺丝刀等工具，完成敲击、旋拧等需要持续、强烈物理交互的复杂任务。

这两项能力的实现，意味着机器人的高层智能（如视觉理解和任务规划）终于可以有效地转化为底层的物理执行。当ChatGPT或Claude这类大语言模型给出一个指令，机器人不再是“心有余而力不足”，而是能够真正动手完成任务。

生产力即产品：具身智能的商业化曙光

正如银河通用创始人所说：“如果说大模型提倡的是智能即产品，那么具身智能提倡的就是生产力即产品。” DexNDM的出现，让灵巧操作从学术演示走向了可复用的生产力基础设施。

在演示的装配任务中，搭载DexNDM的机器人流畅地完成了三步操作： 1. 拧螺丝：灵巧手微调螺丝刀姿态，精准对位M2微小螺丝孔并旋入。 2. 装旋钮：五指协同稳握旋钮，像拧瓶盖一样流畅地完成大角度旋转安装。 3. 敲铆钉：先夹持铆钉定位，再调整握锤姿态，以精准的力量将其敲入。

这一系列操作展示了从静态控制到动态交互的全链路灵巧性，标志着机器人正从重复劳动者进化为具备操作智慧的“生产力单元”。这为工业装配、家庭服务、医疗辅助等场景的商业化落地铺平了道路，是AI变现的重要方向。

结论

DexNDM的问世，不仅解决了一个困扰机器人学界数十年的核心难题，更重要的是，它为通用机器人和具身智能的未来发展提供了关键的底层能力。它让机器人拥有了一双真正“能干活”的手，使得高层AI的“大脑”与物理世界的“身体”得以高效连接。

随着这类技术的不断成熟，一个由智能机器人提供生产力的时代正加速到来。想持续关注人工智能领域的最新动态和深度解读，欢迎访问AI门户网站 https://aigc.bar，获取每日更新的AI日报和专业的Prompt技巧。