2026 年灵巧机械手取得长足发展各类硬件平台在灵巧性、触觉感知以及真实场景稳定性方面均实现技术突破。随着硬件技术日趋成熟该领域开始直面一项更棘手的难题如何生成大规模、高质量数据集用以训练灵巧操作系统。硬件技术进步背后的数据缺口参与本届国际机器人与自动化大会ICRA的多家机械手企业都致力于攻克一项共性难题大规模采集精准的人体动作演示数据。高接触操作、精密抓取、双手协同、仿人机器人训练全部依赖能够真实还原人手运动方式的输入数据。无论采用何种学习框架动作捕捉产生的误差都会沿着学习链路传导最终导致控制策略质量下降。众多演示方案中企业均采用 MANUS 数据手套作为手部动作捕捉设备。MANUS 可输出三个层级的手部运动数据指尖传感器位置、经过校准的 25 节点骨骼模型以及关节角度数据支持将动作重定向至不同构型的机械手。面向高接触操作的力触觉反馈多家企业在 ICRA 展会上展示了以触觉感知为核心的机器人操作系统。ROBOTERA、BrainCo.、TESOLLO、Xynova、Shadow Robot展出搭载触觉感知的灵巧机械手适用于需要持续调整抓取姿态、作用力与物理交互的高接触作业场景。为适配遥操作工作流程上述企业集成了 MANUS Metagloves Pro Haptic手套搭建操作人员与机器人之间的闭环交互系统。由此采集的演示数据同时包含手指运动信息与触觉交互信号为高接触操作任务提供信息量更丰富的训练素材。人体动作向机械手的精准映射除触觉感知外不少企业聚焦另一项核心难题以高精度、低延迟将人手动作映射至机械手。灵联智能AgiLink、Inspire、Allegro 均借助 MANUS 手套解决这一技术痛点。依托 MANUS 手套企业能够以机器人学习所需的精度与可重复性采集人手运动数据。MANUS 手套内置骨骼动作重定向模块可将人体演示动作精准迁移至不同构型的机械手。空间环境信息与操作数据集的未来发展灵巧操作数据集并不仅仅局限于手指运动信息。NOKOV将光学刚性标记点追踪系统与 MANUS 手套结合同步捕捉手腕与手部动作构建同时包含完整上肢运动学信息与精细手指动作的数据集。Alt Bionics将 Meta Quest 3 与 MANUS 手套搭配实现双臂遥操作同步采集操作人员空间位姿与精细手部运动数据。规模化采集人体演示数据ICRA 2026 清晰展现灵巧机器人领域的共同发展方向随着机器人硬件不断成熟行业重心逐步转向规模化构建高质量人体演示数据集。本次展会众多方案表明触觉反馈、高精度动作重定向、空间追踪三项技术相辅相成可搭建适用于机器人学习的高信息量数据集。由此MANUS 手套成为大量技术方案底层的手部动作采集平台支撑采集能够真实复刻人手运动规律的数据。