这项由清华大学刘雪依、王赫以及北京大学李怡团队共同完成的突破性研究发表于2025年10月，论文编号为arXiv:2510.08556v1。这项研究首次实现了机器人在真实世界中的通用灵巧操作，让机器人能够像人类一样灵活地转动各种形状和大小的物体。

当我们看到一个熟练的厨师在手中翻转鸡蛋，或者魔术师在指间旋转硬币时，我们往往会为这种看似简单却极其精妙的手部动作而惊叹。然而，要让机器人掌握这样的技能，却比登天还难。长期以来，科学家们一直在努力解决一个看似简单却异常复杂的问题：如何让机器人像人类一样灵巧地操作物体？

这个问题的核心困难在于"现实差距"。就像在电脑游戏中驾驶赛车和在真实道路上开车完全是两回事一样，机器人在计算机模拟环境中学会的技能，往往无法直接应用到现实世界中。物理世界充满了模拟环境无法完全复制的复杂性：摩擦力的细微变化、材料的不同特性、重力的真实影响，以及无数其他的物理因素。

传统的解决方案往往局限性很大。有些研究只能处理简单的几何形状，有些只能在特定的手部姿态下工作，还有些需要昂贵的定制硬件和复杂的触觉传感器。这就像是只能在平坦道路上行驶的汽车，一旦遇到复杂路况就束手无策。

清华大学的研究团队采取了一种全新的策略，他们开发了一个名为DexNDM的系统，这个名字代表"Dexterous Neural Dynamics Model"（灵巧神经动力学模型）。这个系统的创新之处在于它使用了一种"关节级别"的学习方法，而不是试图理解整个手部系统的复杂动力学。

关节级别的方法可以用调音乐器来类比。传统方法就像试图同时调整整个管弦乐队的所有乐器，而研究团队的方法则是逐个调整每个乐器，让每个乐器都发出最佳的声音，最终整个乐队自然而然地奏出和谐的音乐。具体来说，他们让机器人的每个关节都从自己的历史动作中学习，而不是试图理解所有关节之间复杂的相互作用。

这种方法的巧妙之处在于它大大减少了需要处理的信息量，同时保持了足够的表达能力。就像一个经验丰富的钢琴师不需要思考每个手指的复杂生物力学，而是让每个手指根据肌肉记忆自然地移动一样，机器人的每个关节也能根据自己的"经验"做出最佳反应。

研究团队还开发了一种创新的数据收集策略，他们称之为"混沌盒子"。这个设备就像一个装满软球的大箱子，机器人的手被放在其中，通过与这些球的互动来学习各种复杂的力学关系。这种方法的天才之处在于它完全自动化，不需要人工干预，机器人可以24小时不间断地学习，就像一个永不疲倦的学生在练习书法一样。

通过这种方法收集的数据虽然看起来与实际任务无关，但实际上包含了丰富的动力学信息。这就像学习游泳时在浅水区练习动作，虽然不是真的在游泳，但却能掌握水中运动的基本感觉。机器人通过与软球的无数次互动，学会了如何处理各种复杂的物理接触和力的传递。

系统的另一个创新是使用了"残差策略"来弥补模拟环境和现实世界之间的差异。这种方法可以比作翻译工作中的校对过程。首先，机器人使用在模拟环境中学到的基础技能作为"草稿"，然后通过残差网络对这个草稿进行"校对"和"润色"，使其更适合现实世界的复杂情况。

研究团队为了验证他们系统的通用性，设计了一系列令人印象深刻的测试。他们让机器人操作各种具有挑战性的物体：细长的乐高积木块（长宽比高达5.33比1）、复杂的动物模型、小到只有几厘米的微型物体，以及各种日常用品。更令人惊讶的是，机器人能够在各种手部姿态下完成这些任务，包括手掌向下、拇指朝上、甚至完全倒立的姿态。

在一项特别具有挑战性的测试中，机器人成功地在手掌向下的姿态下，将一根10到16厘米长的细长物体绕其长轴旋转了近一整圈。这个动作即使对人类来说也相当困难，需要极其精细的手指协调和力量控制。

与之前的研究相比，这个系统展现出了前所未有的通用性。以往的系统通常只能处理特定类型的物体或在特定条件下工作，就像只能在晴天行驶的汽车一样。而DexNDM系统则像一辆全天候的越野车，能够在各种"路况"下稳定工作。

研究团队还进行了详细的对比实验，将他们的方法与其他先进技术进行比较。结果显示，在处理复杂物体时，他们的系统性能提升了37%到81%。更重要的是，该系统在处理从未见过的物体时也表现出色，这证明了它真正具备了"举一反三"的能力。

除了基础的操作能力，研究团队还展示了这项技术的实际应用潜力。他们开发了一个遥操作系统，让人类操作者可以通过虚拟现实头盔控制机器人完成复杂的灵巧操作任务。在演示中，机器人成功完成了使用螺丝刀、刀具等工具的任务，甚至进行了精细的装配工作，如安装灯泡等。

这些应用展示了该技术在制造业、医疗、家庭服务等领域的巨大潜力。可以预见，在不久的将来，配备这种技能的机器人可能会成为手术室的得力助手、工厂里的精密装配工，或者是帮助老年人和残障人士的家庭护理员。

研究过程中，团队还深入探讨了为什么关节级别的方法如此有效。他们通过理论分析证明，这种方法通过减少信息的维度，实际上提高了学习的效率和泛化能力。这就像用简化的地图导航反而比详细的卫星图像更有效一样，适度的简化有时候能带来更好的结果。

从数据的角度来看，传统方法需要收集大量与特定任务直接相关的训练数据，这既困难又昂贵。而新方法通过巧妙的数据收集策略，可以用相对少量的真实世界数据就达到很好的效果。研究团队估算，要达到同样的性能，传统方法可能需要超过5000万个训练样本，这在实际中几乎是不可能的。

这项研究的理论贡献同样重要。团队提出了一个数学框架来解释为什么关节级别的建模方法具有更好的泛化能力。简单来说，他们证明了当学习问题被适当分解时，每个子问题变得更容易解决，而且解决方案更加稳定可靠。

从工程实现的角度来看，整个系统的设计体现了优雅的简洁性。与需要复杂传感器阵列的传统方案不同，这个系统主要依靠机器人自身的位置和力量传感器，大大降低了硬件成本和系统复杂度。这使得该技术更容易推广和应用。

研究团队在论文中详细记录了大量的实验细节和消融研究，证明了系统各个组成部分的重要性。他们发现，数据收集策略、关节级别建模、残差学习等每个环节都对最终性能有显著贡献，缺少任何一个组件都会导致性能明显下降。

值得一提的是，这项研究还展现了中国在机器人技术领域的领先地位。清华大学作为这项研究的主要完成单位，与北京大学、上海期智研究院等机构的合作，体现了中国学术界在人工智能和机器人学领域的强大实力。

从更广阔的科学意义来看，这项研究为解决模拟到现实的转换问题提供了新的思路。这个问题不仅存在于机器人学中，在自动驾驶、无人机控制、甚至药物设计等多个领域都面临类似挑战。因此，这项研究的方法论可能会对多个领域产生积极影响。

研究团队也诚实地指出了当前系统的限制。由于主要依赖关节自身的感知信息，系统在处理某些需要精确物体状态估计的任务时仍有改进空间。他们建议未来的研究可以探索如何更好地整合视觉和触觉信息，进一步提升系统的能力。

这项研究的发表引起了机器人学界的广泛关注。多位专家认为，这是灵巧操作领域的一个重要里程碑，为实现真正智能的机器人助手迈出了关键一步。该研究不仅在技术上有所突破，更重要的是为整个领域提供了新的研究范式。

说到底，这项研究解决的是一个看似简单却极其复杂的问题：如何让机器人真正像人类一样灵巧。通过巧妙的技术创新和深入的理论分析，研究团队找到了一条可行的道路。虽然距离科幻电影中无所不能的机器人助手还有距离，但这项研究无疑让我们离那个未来又近了一大步。对于普通人来说，这意味着在不久的将来，我们可能会看到更多能够胜任精细工作的机器人出现在工厂、医院、甚至我们的家中，为人类提供更好的服务和帮助。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过论文编号arXiv:2510.08556v1查阅完整的研究报告。

Q&A

Q1：DexNDM系统与传统机器人操作方法相比有什么优势？

A：DexNDM系统最大的优势是通用性强和数据需求少。传统方法往往只能处理特定形状的物体或在特定条件下工作，而DexNDM能够操作各种复杂形状、不同大小的物体，在多种手部姿态下都能工作。同时，传统方法可能需要5000万个训练样本才能达到的效果，DexNDM只需要很少的真实世界数据就能实现。

Q2：关节级别的学习方法是如何工作的？

A：关节级别方法让机器人的每个关节都从自己的历史动作中独立学习，就像乐队中每个乐器手专注于演奏自己的部分一样。这种方法避免了理解所有关节间复杂相互作用的需要，大大简化了学习过程，同时保持了足够的灵活性来处理复杂的操作任务。

Q3：这项技术什么时候能应用到实际生活中？

A：虽然研究团队已经展示了遥操作等应用，但大规模商业应用还需要时间。目前该技术在制造业精密装配、医疗手术辅助等专业领域最有应用前景。对于家庭服务机器人等消费级应用，还需要进一步的成本控制和技术完善，预计可能需要5-10年时间才能普及。