小米发布21自由度仿生手：基于1800+工厂真实作业数据设计

2026年10月27日——小米技术团队今日宣布，基于小米汽车智能制造部中试中心采集的1827个真实作业标准作业程序（SOP）数据集，成功研发出一款21自由度、26电机混合驱动、搭载1500点高密度全掌触觉的仿生手。该成果标志着小米在具身智能与柔性制造领域的技术探索取得阶段性进展。

小米技术团队表示，柔性制造场景兼具生产任务规模大与灵巧操作多样性高的特点，是仿生手的天然验证训练场。今年3月，小米曾分享全掌触觉仿生手设计；7月，该仿生手已在小米汽车工厂开展"实习"岗位测试。

此次研发中，团队对小米汽车中试中心16个典型工段、2579个SOP中的1827个进行了多角度视频与动作捕捉采集，覆盖70.8%以上典型工段的人工作业工序。通过对动捕数据的分类、切片、清洗与重定向处理，团队开展了基于人手的多维数据分析与仿真验证。

数据分析显示，在覆盖的作业场景中，几乎所有被测自由度的利用率均超过50%，表明工序对人手的灵活性与全自由度覆盖有较高要求。同时，人手指关节存在天然耦合特性，为欠驱动设计提供了理论依据。

仿真消融分析表明，17～21自由度区间的平均稳定抓握成功率，相比6～15自由度区间提升了15%～38%，其中21自由度在工厂操作覆盖度与抓握成功率上提升最为显著；继续提升至23自由度及以上时，抓握能力提升明显放缓，边际收益下降。真机验证中，新款21自由度仿生手在拟人度与抓握成功率上均较前代低自由度版本有显著提升。

为应对高自由度集成带来的工程挑战，团队在绳驱为主的构型中融合了5个直驱自由度，布局于负载要求较低的关节。手掌重量仅324克，大幅降低末端转动惯量，提升控制响应速度。

针对腱绳蠕变带来的非线性控制难题，团队设计了腱绳张力传感器，提升驱动力控制精度与长期一致性。散热方面，团队研发了热预测模型，可在线监测并预测未来5～10分钟的温度分布与变化趋势，预测精度优于3℃；同时探索了高性能散热织物，通过高导热材质填充、表面辐射改性等技术路线提升散热效能。

新一代仿生手继承前代触觉手套设计思路，指间、指腹、指根处触觉空间分辨率达1毫米，掌心达2毫米，实现全掌高密度覆盖，并具备可更换与易维护特性，有利于开展人手同构的触觉数据采集与分析。

小米技术团队在文末表示，探索物理智能的边界从不止步，并面向业界开放合作意向，欢迎在仿生手产品方案、具身应用及数据采集等领域进行交流与合作。