6月16-17日，上海浦东张江科学会堂将举办的2026张江EAI-张江具身智能开发者大会，其中有一个方向特别有趣，那就是人形机器人的“运动智能”。
它是更底层、更“物理”的一个问题——机器人怎么才能像人一样，走得稳、抓得准？

一、为什么传统机器人走起来不自然？

你可能见过双足机器人走路的样子：膝盖微屈、脚步小心翼翼、上身僵硬，像在冰面上行走。
原因不在于算法，而在于机械结构与控制逻辑的底层设计。

传统工业机器人的控制思路是刚性位置控制：

• 每个关节都有高减速比电机+编码器
• 控制器精确计算每个关节的目标角度
• 强行把末端执行器“拽”到目标位姿

这种方案在固定基座的机械臂上没问题，但用来走路时就暴露了三个致命缺陷：

        能耗极高：每一步都要用力把腿“拉”起来再“压”下去，没有利用重力来自然摆动

        抗冲击能力差：脚踩到一块小石头，刚性关节会直接把冲击传递到躯干，导致摔倒

        缺乏自然柔顺性：人走路时脚踝和膝盖会自然吸收振动，刚性机器人做不到

解法思路：向生物学习。

二、仿生运动：从“刚性控制”到“柔顺自然”

生物运动有几个关键特征，也是当前机器人仿生设计的热点方向。

1. 可变刚度关节

        也就是做到关节的“软硬”可以调，人体关节的刚度不是固定的。肌肉收紧时刚度高（比如举起重物），肌肉放松时刚度低（比如摆臂）。
在机器人上，可变刚度驱动器（VSA, Variable Stiffness Actuator） 通过弹簧元件与电机串联，可以实现刚度的实时调节。他的优势在于软的时候可以吸收冲击，硬的时候也可以精确控制位置。但这种关节结构复杂、体积大、控制算法也难写，目前成熟的商用产品很少。

        一个更实用的折中方案是串联弹性驱动：在电机和负载之间加一个弹簧，通过测量弹簧的变形来控制力。这种结构已经在一些协作机器人和四足机器人上用了，虽然没有大范围调节刚度的能力，但天然就比纯刚性关节更柔顺。

2. 肌腱驱动（远程驱动）

        传统机器人把电机塞进关节里，导致四肢末端（尤其是手指）非常重，惯性大，运动不平顺。肌腱驱动把电机放在躯干或近端，通过绳索/腱缆把动力传递到远端的关节（如手指或脚趾）。

        他的优点在于末端质量轻，运动惯性小也更安全，而且可以实现类似人体肌肉的“拮抗”配置（一对腱缆拉一个关节，一收一放）。但他缺点也很明显，腱缆有摩擦力、弹性、松弛等问题，控制建模复杂，并且系统效率较低，电机功率需要更大。

        目前不少灵巧手（如Shadow Hand）以及一些仿人手臂（如DLR的手臂）都采用了肌腱驱动。但用于双足机器人的下肢还很少，因为下肢受力大，腱缆容易断裂。

3. 被动动力学行走，利用重力的摆动

        这是双足机器人领域一个很有意思的思路：人走路时有相当一部分能量是被动利用的——摆动腿在重力作用下自然下落，不需要肌肉主动发力。曾经有人设计的被动行走器（passive walker）甚至没有电机，只靠重力和机械结构就能在斜坡上稳定走下去。

        这对设计机器人机械结构起到了启示作用，利用弧面脚底、弹性踝关节、腿部摆动的惯性耦合，可以减少主动控制干预。著名的Cassie和Atlas（在部分步态中）都采用了被动动力学原理，能耗显著降低

        但被动行走的代价是对地形适应能力差，难以快速启停或转向。所以实际方案是被动+主动混合：用被动结构承担稳态行走的能耗，用主动控制处理扰动和特殊动作。

三、灵巧手：机器人“最后的三厘米”难题

如果双足是“移动智能”，那手就是“操作智能”。而且目前绝大多数机器人手只能完成“夹取”这一种动作，远远谈不上“灵巧”。一个真正灵巧的手需要同时突破三个技术瓶颈：

1. 触觉感知 —— 没有触觉，手就是“盲人”

        人手指尖的触觉小体可以感知压力、振动、纹理、温度、滑移……机器人的触觉传感器近两年进步很快，主要有几种技术路线：

        电容式：分辨率高，可以做成小网格（阵列），但容易受电磁干扰

        压阻式：工艺简单、成本低，但迟滞大、重复性一般，用久了还可能会不准

        光学式：用摄像头拍摄弹性体表面的变形，能得到非常细致的接触信息（接触形状、力分布等），但体积大、算法重

2. 抓取规划与力/位混合控制

人抓一个鸡蛋和抓一个铁块，用的力和策略完全不同。
机器人需要解决两个问题：

        抓取规划：给定物体形状，决定手在什么位置、用哪几个手指、以什么构型接触。传统方法依赖精确的3D模型和计算几何，实时性差。近年有研究用抓取生成网络（如GraspNet）直接从点云生成抓取位姿，速度可以达到毫秒级。

        力/位混合控制：在接触后，根据触觉反馈动态调整指尖力（也就是根据反馈判断用多大的力）。常用的方法是阻抗控制，即将力误差映射为位置修正，相当于让手顺从这个力。高级一点的是力/位并行控制，在不同方向分别施加力或位置约束。

但一个很现实的工程问题是：很多低成本灵巧手没有关节力传感器，只能用电机电流估算力矩，精度和响应速度都不够。这也是为什么高端灵巧手动辄几十万——里面塞满了微型传感器。

3. 可靠性与可制造性

        灵巧手是精密机电一体化的极致。一只5指、每个手指3个以上主动自由度的灵巧手，内部可能有超多微型电机、减速器、编码器、传感器，以及线缆。
        因此，批量生产面临的挑战很大：

                微型减速器的国产化率较低

                柔性电路板在反复弯折下的寿命

                指尖触觉传感器的封装与防水防尘

        这也是为什么本次大会会设置共享制造协同加工的分论坛。对于独立开发者或小团队来说，自己做灵巧手的打样几乎不可能。如果有一个平台能提供“一天匹配，三天打样”的快速制造服务，会大大降低门槛。

四、从技术到产品：还有多远？

        我们经常被视频里看到的灵巧手惊艳到——抓鸡蛋、拧瓶盖、甚至转笔。
但绝大多数这样的演示是在实验室完美条件下：物体固定、光照良好、手速缓慢、没有外力干扰。

        而真实工况下要面对的问题：

                物体未完全在视野内（需要触觉引导搜索）

                表面有滑移（需要快速检测并调整抓取力）

                手被意外碰撞（需要柔顺退让）等等

        这些问题的本质是感知（触觉+视觉）与控制（力/位）的紧密耦合。目前几乎没有开源方案能完整地解决这些，大部分靠各家的私有积累。

        仿生不是目的，而是手段。我们可以从生物身上偷师：可变刚度关节、肌腱驱动、被动动力学、触觉阵列等等。而这些技术方向的工程化——成本可控、可量产、易集成——正是目前产业界和开发者社区最需要攻克的关卡。

        6月份在上海张江的这场大会，对开发者来说，也可以关注共享制造和开源社区（OpenLoong） 这两个板块。能不能用上便宜的灵巧手、能不能拿到开源的仿生机器人结构图纸、能不能以合理的成本打样自己的关节…

        如果你也对运动智能、灵巧手、仿生机器人感兴趣，欢迎留言交流，也欢迎关注我的后续文章，了解更多2026张江EAI-张江具身智能开发者大会的相关信息。

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