在機器人技術(shù)發(fā)展的版圖中，如何讓機械手具備與人手相媲美的功能，始終是橫亙在工程師面前的一道難題。盡管當前人形機器人已能在行走、舉物和保持平衡方面取得進展，但手部靈巧性與感知能力的缺失，仍嚴重制約著它們在工廠及各類工作場景中的廣泛應(yīng)用。

特斯拉的人形機器人Optimus，正成為這一技術(shù)挑戰(zhàn)的直接“挑戰(zhàn)者”。其研發(fā)目標不僅限于外形上的仿人化，更在于賦予機器人完成精細、復(fù)雜動作的能力——這正是多數(shù)熟練工種所必需的。據(jù)摩根士丹利預(yù)測，若機械手技術(shù)實現(xiàn)突破，到2050年，全球人形機器人市場規(guī)模或?qū)j升至5萬億美元。

埃隆·馬斯克在接受媒體采訪時強調(diào)：“機器人若想真正發(fā)揮作用，必須擁有一雙‘令人驚嘆的手’。”他坦言，設(shè)計類人手的難度遠超雙足行走。Optimus雖已實現(xiàn)雙足移動，但手部功能的完善仍是研發(fā)重點。

美國西北大學機器人與生物系統(tǒng)中心的研究團隊，正通過聯(lián)邦資助項目攻關(guān)這一難題。團隊負責人凱文·林奇設(shè)定了十年目標：讓機械手具備完成基礎(chǔ)人類任務(wù)的靈活性。以其實驗室原型為例，該手基于英國Shadow Robot公司的模型設(shè)計，通過咖啡罐大小的圓柱電機驅(qū)動手指，指尖傳感器可感知“皮膚”下液體電學性質(zhì)的變化，并將接觸物體的實時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“觸覺”信號。

研究生們通過讓機器人完成套圈、抓取方塊、引導小物體等任務(wù)，持續(xù)訓練手部協(xié)調(diào)性，采集的數(shù)據(jù)則用于優(yōu)化機器學習算法。林奇指出，要實現(xiàn)“用鉛筆寫字”這類精細動作，未來版本需在指腹和手掌等部位增加更多傳感器。

部分研究團隊選擇突破“類人形態(tài)”的限制。哥倫比亞大學機械工程教授馬泰·喬卡爾利開發(fā)的四指機械手，僅憑觸覺即可判斷物體形狀和材質(zhì)，彌補了視覺系統(tǒng)的不足。這只手能托舉紙筒等易碎物品，但偶爾會出現(xiàn)滑落現(xiàn)象。

波士頓動力公司則采取了差異化設(shè)計。其實驗性人形機器人Atlas的手部配備三根手指，可靈活切換為“拇指式抓握”或“槳狀手掌”。視頻顯示，Atlas能舉起汽車配件、平衡啞鈴并抓取小型物品。項目負責人阿爾貝托·羅德里格斯表示，設(shè)計需在力量、靈巧性、纖細度和耐久性間尋找平衡，“僅開發(fā)低效的夾持器遠遠不夠”。

并非所有工程師都執(zhí)著于“類人手”設(shè)計。舊金山MicroFactory公司聯(lián)合創(chuàng)始人伊戈爾·庫拉科夫更傾向于簡化工業(yè)方案。其研發(fā)的5000美元機器人采用雙臂設(shè)計：一只手裝配專用工具，另一只手用二指夾持物品。這一配置可完成焊接電路板、擰螺絲、揭保護膜等制造環(huán)節(jié)，成本遠低于復(fù)雜人形機器人。

材料科學領(lǐng)域的挑戰(zhàn)依然頑固。Shadow Robot公司總監(jiān)里奇·沃克指出，當前制造工藝難以復(fù)制人體自愈皮膚、自潤滑關(guān)節(jié)等基礎(chǔ)功能，為產(chǎn)品工程帶來諸多障礙。例如，機械手關(guān)節(jié)的耐磨性與靈敏度仍無法與人類相比。

推動機械手技術(shù)發(fā)展的動力，部分源于制造業(yè)和護理業(yè)的“用工荒”。西北大學機械工程教授埃德·科爾蓋特認為，提升機器人靈巧性將降低自動化工具的使用門檻，使中小企業(yè)也能受益。“這還可能催生新的就業(yè)機會，這也是我們持續(xù)研究的原因。”