机器人手部工作量占整个机器人总体工程的近一半，不久前，特斯拉曝出雇佣工作人员穿着动捕服、戴着虚拟现实头盔来训练人形机器人擎天柱，其中，手部和指尖的动作捕捉设备让人眼前一亮。

特斯拉人形机器人Optimus灵活的手部一直广为人称道，如何在高自由度下让机器手实现高灵巧性一直是业界疑惑的技术难题。

随着人形机器人应用便捷的拓展，企业愈发希望人形机器人能够想要还原人类手指的细微动作，灵巧手的“一手多能”已经成为人形机器人厂商正努力的重要方向。  

特斯拉的最新动态无疑表明了，光学手指追踪技术或许是让人形机器人手部能力再进化的关键。

光学手指追踪技术是动捕行业的大难题，目前全球能够实现手指级动作捕捉技术的企业寥寥无几，而且大部分出口管制。

在国内，作为自研自产的纯国产品牌，青瞳视觉（CHINGMU）无疑是技术最为领先的一家。多个数娱领域评测机构指出，其综合技术水平目前位于世界第二，而且定制化全面服务和性价比极具优势，被认为是最有望在光学手指技术上实现突破的企业。

近日，机器人大讲堂获悉，青瞳视觉（CHINGMU）已经不负众望，即将正式推出全新光学手指捕捉系统，有望成为希望进一步对产品实现手指级动作优化的国内人形机器人企业和科研机构的首选。

▍人形机器人需要手指级能力

人形机器人想要提高人机交互的精准度和自然性，增强机器人对物体的感知能力，提升机器人的工作效率和适应能力，必然需要一双灵巧手。而搭载灵巧手后，人形机器人想要让其更好地抓握物体，完成细微的动作，真正做到模仿人类行为，最后实现超人并协助人类工作，就需要通过不断优化提升每个手指，乃至每个自由度的细微能力，这样才能使得机器人在精准作业方面具有更高的“话语权”。   

基于模仿学习技术，如今，许多人形机器人厂商都在尝试配合指尖力传感器等设备，尝试实时测量机器人手指与物体之间的接触力，为机器人提供关于物体形状、质地、重量等关键信息。

光学手指动捕系统是青瞳视觉（CHINGMU）在其动作捕捉产品上更进一步的成功创新，目前也是国内唯一有希望帮助人形机器人快速进行手指级科研验证的高性价比量产产品，这个光学手指技术可以说是国产乃至世界动捕行业的一大突破。

▍光学手指动捕系统难度几何？

从技术角度而言，手指捕捉系统的系统架构主要包括硬件层、算法层、交互层、接口层和系统支持层。据机器人大讲堂了解，之所以光学手指动捕系统实现难度较高，是因为基于模仿学习让机器人灵巧手实现手指细微动作，对于动作捕捉设备的精度和灵敏度有着极高的要求，而人类手指的运动幅度相对较小，且变化速度快，这就要求光学动作捕捉系统能够快速准确地响应手指的运动轨迹，以捕捉手指的微小变化。   

由于人形机器人手指动作复杂性越来越高，对于捕捉设备的灵敏度和响应速度也有更高的要求，这就要求系统具有更强的数据处理和分析能力，对于系统的实时性要求更高。而且，由于手指动作的多样性，需要大量的训练数据才能建立准确的动作模型，这对于数据采集、存储和处理都提出了更高的要求。

在300平空间内用青瞳视觉产品实现手指捕捉

除此之外，手指的运动往往伴随着与其他物体或手指自身的遮挡，这会影响光学相机对手指的探测和定位，光线的变化也会对手指图像的采集和处理带来挑战。特别是在低光或强光环境下，手指图像的清晰度和对比度会受到较大影响，无法正确地追踪识别手指细微的动作数据，无形增加了动作捕捉的难度，市面上大多动捕设备，在人形机器人手指自由度更高的情况下并不那么适用。   

近两年来，青瞳视觉（CHINGMU）凭借高性价比产品，在游戏动画市场占有率持续提升。基于和全球顶尖企业正面竞争的需求，青瞳视觉进一步加大了相关技术投入，并经过丰富的数娱市场的商业合作积累，才啃下了硬骨头，让光学动捕技术来到了“手指级”这一新水准线。

浙江大学开展手指级灵巧手研究

青瞳视觉（CHINGMU）该技术，在其原本已经成熟并批量化应用的K26高端相机上开发，并通过开发高精度的算法和提升计算能力，让其动作捕捉技术基础上更进一步，不仅解决了遮挡等问题，还解决了传统惯性动捕容易受磁场干扰以及需要频繁标定和校准的问题，手指捕捉的精准度明显提升，而且基于纯国产自研自产，其性价比还已经远超国际同行。

简单说，青瞳视觉（CHINGMU）凭借自身强大的研发实力，成功打破了国外技术壁垒，让客户可以用一半的预算，拥有相同性能的相机和全部功能，这无疑为人形机器人业界科研和市场应用打开了一扇新的大门。   

▍光学动捕产品带来展望新空间

人形机器人必然是受益于该光学手指动作捕捉技术的一个重要行业领域，也有望更快应用。

例如在机器人教育、机器人护理等领域，精确的手指动捕技术可以帮助机器人更好地辅助教学或护理工作，拓宽应用领域，使得人形机器人的应用不仅限于自主工作，还可以扩展到具身智能，实现与VR、AR、游戏娱乐等领域的融合，用户的手势可以被实时映射到虚拟世界中的机器人，无需使用复杂的控制设备或界面，实现自然、直观的控制方式。   

通过实时遥操作实现的具身智能，大多场景也需要一双能够完成细微动作的灵巧手作为支持。例如，搭载灵巧手的具身机器人，可以借助5G+远程遥操作技术支持的形式，完成车灯装配生产、超市货架整理等应用场景的验证工作。在家用场景中，也有撸猫、按下电源开关等动作，都需要手指级别的灵巧操作能力，才能实现机器人的强大任务自适应性。

另一方面，光学手指动捕技术还提供了相较原先6自由度灵巧手更丰富的动作数据，可以捕捉人类手指的精细动作，为人形机器人提供大量真实世界的动作样本，这无疑可以为人形机器人的模仿学习和深度学习决策提供支持。通过这些样本，人形机器人可以更容易通过学习人类的细微手势和动作的细节，增强其在人机交互中的表现力和自然度，去不断提高自身的智能水平，从而更好地适应各种复杂环境和任务。

就实际效果而言，机器人大讲堂从人形机器人（上海）有限公司等第一批率先应用的企业反馈获悉，青瞳视觉（CHINGMU）这套光学手指动作捕捉系统，不仅能够提高人形机器人手指动作模仿的精度，而且能够快速、实时捕捉实现高精度、低延迟、高鲁棒性的手指细微动作捕捉。

人形机器人（上海）有限公司

国内首款全尺寸通用人形机器人训练测试

同时，光学动作捕捉系统的超广范围捕捉，也决定了该系统平台可垂直应用到各个领域。例如前不久青瞳视觉（CHINGMU）还展示了用光学手指遥操作因时灵巧手的视频，表现出了低时延的具身操作能力。   

与因时机器人灵巧手配合展示桌面级手指遥操作能力

▍结语与未来

可以预见，光学手指动作捕捉技术在人形机器人与具身智能上的应用具有广泛的前景和潜力，将为机器人技术的发展和应用带来革命性的变化，促进各行业的创新与发展。

青瞳视觉（CHINGMU）作为国产动捕行业的佼佼者，其高性价比光学手指技术无疑是世界动捕行业的一大突破。基于强大的研发实力，扎根中国供应链，青瞳视觉（CHINGMU）正凭借一己之力让精细的手部动作捕捉不再是难题，为国内乃至全球人形机器人进一步优化动作执行能力带来了新的选择。

青瞳视觉（CHINGMU）表示，基于自主研发的底层算法和软硬件架构，未来将依然以客户为先，随着加强与科研客户的持续合作，还会不断优化软硬件功能，让用户使用更便捷。同时，青瞳也正在利用自己的领先的技术优势，与科研院所的老师共同探索新的边界，让人形机器人的开发更进一步。