Dexterous（灵巧手/灵巧操作）指机器人利用多自由度机械手完成精细操作的能力，是当前具身智能领域竞争最激烈的方向之一。随着人形机器人从展示走向实用，能否像人手一样抓握、系扣、折叠衣物、弹奏乐器，正成为衡量机器人技术成熟度的关键指标，也带动了驱动器、触觉传感和操作大模型的配套发展。
Dexterous 灵巧手的近期进展
硬件层面，灵巧手的自由度和驱动方式在快速迭代。WanNa Robotics 在香港发布了 NOVA21，这是一款拥有 21 个自由度的直驱灵巧手，采用直接驱动方案以减少传动损耗。同期，Sharpa 在 IROS 2026 上展出了 W02 灵巧手和 AE01 触觉手套，并推出触觉机器人 D01，形成“手部硬件+触觉感知”的组合产品线，详见 Sharpa Unveils D01 Tactile Robot, W02 Dexterous Hand and AE01 Haptic Glove at IROS 2026 与 WanNa Robotics Debuts NOVA21, a 21-DoF Direct-Drive Dexterous Hand。
软件与模型层面的进展同样显著。Nature Will 发布了 Natura-1，一个 500 亿参数的 MoE 物理世界基础模型，通过学习人类视频来驱动 20 自由度灵巧手，反映了“从人类演示数据中习得操作技能”的技术路线，见 Nature Will Unveils Natura-1, a 50B Model Trained on Human Video to Drive 20-DoF Dexterous Hands。
应用演示方面，Westlake Robotics 的 WR1 通用大脑已能指挥两台人形机器人用灵巧手协作折叠裤子；MirrorMe 的 VIVA 灵巧手配合 CADA 模型完成了四手联弹钢琴的演示；UC Berkeley AI 研究院则发布了 DexTacWAM，探索视觉-触觉融合的世界模型在操作任务中的应用，参考 Westlake Robotics' WR1 Brain Has Two Humanoids Fold Trousers With Dexterous Hands、MirrorMe VIVA Dexterous Hand and CADA Model Demo Four-Hand Piano 及 Berkeley AI Research 的相关发布。
当前焦点与观察点
综合来看，Dexterous 技术的竞争已从单纯堆叠自由度，转向驱动方式（直驱 vs. 连杆/腱绳）、触觉反馈集成和上层操作模型三条主线的协同。一是触觉传感正成为标配，Sharpa 的手套与 Berkeley 的视触融合研究都指向同一判断：没有触觉，精细操作难以稳定泛化。二是训练数据来源之争：Natura-1 选择人类视频规模化学习，而多数团队仍依赖遥操作采集，两条路线的成本与泛化能力尚待验证。三是演示与可靠的距离：叠衣、弹琴等演示观赏性强，但在真实家庭和工厂场景中的成功率、耐久性与成本仍是未解之题。未来一年值得关注的观察点包括直驱方案能否在力控精度与量产成本间取得平衡，以及操作基础模型能否在跨本体迁移上给出可复现的结果。