通研院及其他研究团队近期联合推出了一项名为MANIPTRANS的开源框架及其配套数据集DexManipNet，该框架旨在实现人类灵巧双手技能向机器人的高效迁移，解决长期以来形体差异和运动积累误差带来的挑战。项目的主要贡献者之一，李嘉诚博士，领导团队设计了一套分阶段学习策略：第一阶段，通过模拟大量人体手部运动数据并结合强化学习，建立了能够生成自然流畅手部运动的基础模型；第二阶段，则采用残差学习，使模型能够根据目标物体的状态做出精确调整，以完成复杂的交互任务。这套方法成功实现了左右机械手的协同作业，例如让左右机械手分别执行取笔帽和握笔身的动作，再将笔身顺利插入笔帽，标志着项目取得重大突破。DexManipNet则包含3.3万个机械手操作片段，覆盖面极为广泛，涉及61种不同的任务类型，是当前支持复杂任务的大型手-物交互数据集之一。这些成果将为提高机器人操作的精度、稳定性和多功能性铺平道路，推动行业进步。 另一方面，来自李光团队的科学家们成功开发出一种成本低廉且功能强大的新型软体机器人手。该机器人手采用物理智能与机械智能设计思路，通过简化驱动系统和传输机制，极大地提高了设备的性价比和实用性。经定制化流程开发的这款机器人手能模拟人类手指点击、双击、滚动及拖拽等操作，具备高度的灵活性和准确性，且运行功耗低，续航能力强，展现了软体机器人技术的强大优势。其研发成果已发布于《Advanced Intelligent Systems》期刊，并被认为能够在医疗康复、辅助电子竞技等多个领域发挥重要作用，改善行动受限人群的生活质量，同时提升相关产业的运行效率。李光教授透露，团队正继续努力，力求拓展这种技术的应用范围，使之能完成更加多样化与复杂的操作。 两项目的成功背后反映出当前机器人学界的两大研究热点：一是如何克服物理形态差异，实现人类高精度动作向机器人准确复制；二是降低制造成本，推广软体机器手技术的实际应用价值。MANIPTRANS框架及DexManipNet数据集的问世，为机器人技能迁移的技术攻关提供了全新的视角和工具；而低成本、高效能的软体机器人手的推出，则为机器人技术的普及打下了良好基础，预示着未来机器人将在更多日常生活中承担起重要的角色。 背景补充： 通研院是一家在先进机器人技术研发方面享有盛誉的科研机构，始终关注机器人技术在不同场景下的落地应用和优化升级。《Advanced Intelligent Systems》期刊则是面向全球学术社区发布的国际顶尖平台，专注于报道最前沿的人工智能及其跨学科应用动态。随着软体机器人研究的快速发展，这类轻量化、低成本且功能强大产品正逐渐成为科研机构和技术企业共同追逐的目标，对于促进人机和谐共存、提升社会生产力具有不可估量的价值。