小米技術團隊近日宣布，在仿生手研發領域取得重大突破，通過多項創新設計顯著提升了設備性能，為工業場景應用奠定堅實基礎。此次升級基于Xiaomi CyberOne技術框架，團隊從體積優化、感知能力、耐久性及熱管理四大維度展開攻關，成功打造出更接近人類肢體特性的新一代仿生手。
針對工業場景對設備緊湊性的嚴苛要求，研發團隊將仿生手尺寸從228mm×105mm×64mm壓縮至187mm×88mm×36mm，體積縮減達60%，實現與真實人手的高度契合。在運動控制方面，通過增加50%機械自由度（其中主動自由度提升83%），使設備能夠完成更復雜的抓握動作。全掌鋪設的觸覺傳感器面積擴大至8200平方毫米，配合自主研發的TacRefineNet算法，可精準識別物體表面紋理、硬度等物理特性。
耐久性測試數據顯示，新一代仿生手在連續抓握實驗中突破15萬次操作循環，相當于61小時不間斷作業。為驗證設備穩定性，團隊公開了無加速處理的完整測試視頻，并同步開源相關代碼庫。在GitHub平臺，開發者可獲取Xiaomi-Robotics-0項目的基礎框架及訓練數據集，助力行業技術迭代。
熱管理系統創新成為本次升級的亮點。受人體汗腺啟發，工程師在小臂結構中嵌入金屬3D打印的液冷通道，通過微型泵循環將電機熱量傳導至蒸發區。實測表明，該系統每分鐘可蒸發0.5毫升液體，提供約10瓦的主動散熱能力，有效解決高負荷運轉時的過熱問題。這種仿生設計既保持了設備輕量化，又確保長時間作業的可靠性。
數據采集環節采用可穿戴觸覺手套方案，該設備可完整覆蓋指尖、指腹及掌心區域，直接采集人類操作時的壓力分布、運動軌跡等參數。這種非侵入式設計不僅提升了數據真實性，還將設備磨損率降低40%，維護周期延長至傳統方案的3倍。基于1:1人體工學設計，仿生手在可達空間、驅動響應等指標上與真實手臂誤差控制在5%以內。
在算法訓練階段，團隊構建了包含2000種工業零件的數字孿生庫，通過強化學習模型模擬人類抓握策略。經過300萬次虛擬訓練，設備已掌握自適應抓取、精密操作等核心技能，在裝配測試中成功率突破98.7%。相關技術文檔及測試視頻已通過小米官網開放下載，為全球研究者提供參考范本。
