快科技10月27日消息，小米技术官微今天发文公开新一代高自由度仿生手研发进展，该方案基于小米汽车智能制造部中试中心的真实生产数据设计，延续极致仿生路线，定位为面向柔性制造场景的通用灵巧操作方案。

研发团队对工厂16个典型工段2579个SOP中的1827个开展多角度视频与动作捕捉采集，数据集覆盖70.8%以上典型工段的人工作业工序。

团队通过自由度利用率、关节耦合性分析及抓握仿真消融验证，确认21自由度是当前工厂场景下操作覆盖度与工程收益的最优平衡点，相比6至15自由度版本，平均稳定抓握成功率提升15%至38%，继续提升至23自由度以上时边际收益明显放缓。

采用腱绳驱动为主的构型，融合5个直驱自由度组成26电机混合驱动方案，绳驱电机集中布置在小臂部分，手掌自重仅324克，有效降低末端转动惯量、提升控制响应速度。

利用率分析（内外旋自由度部分来自手掌自由度）

方案同时配备腱绳张力传感器以补偿绳体蠕变，实现指间末端与抓握过程的精细力控；全掌触觉覆盖1500个感知点，指间触觉分辨率达1mm、掌心达2mm，触觉模组支持更换维护。

自由度相关性计算统计

针对密集电机布局带来的散热压力，团队研发了热预测模型与高性能散热织物，热预测模型可预判未来5至10分钟的温度变化，预测精度优于3℃，支持提前调度热管理策略。

张力传感器及张力控制系统示意图

散热织物则在全身包布的外观设计下提升自然散热效能，应对单手最高百瓦级的工况功耗。