小米技术团队近日宣布，在仿生手研发领域取得重大突破，通过多项创新设计显著提升了设备性能，为工业场景应用奠定坚实基础。此次升级基于Xiaomi CyberOne技术框架，团队从体积优化、感知能力、耐久性及热管理四大维度展开攻关，成功打造出更接近人类肢体特性的新一代仿生手。
针对工业场景对设备紧凑性的严苛要求，研发团队将仿生手尺寸从228mm×105mm×64mm压缩至187mm×88mm×36mm，体积缩减达60%，实现与真实人手的高度契合。在运动控制方面，通过增加50%机械自由度（其中主动自由度提升83%），使设备能够完成更复杂的抓握动作。全掌铺设的触觉传感器面积扩大至8200平方毫米，配合自主研发的TacRefineNet算法，可精准识别物体表面纹理、硬度等物理特性。
耐久性测试数据显示，新一代仿生手在连续抓握实验中突破15万次操作循环，相当于61小时不间断作业。为验证设备稳定性，团队公开了无加速处理的完整测试视频，并同步开源相关代码库。在GitHub平台，开发者可获取Xiaomi-Robotics-0项目的基础框架及训练数据集，助力行业技术迭代。
热管理系统创新成为本次升级的亮点。受人体汗腺启发，工程师在小臂结构中嵌入金属3D打印的液冷通道，通过微型泵循环将电机热量传导至蒸发区。实测表明，该系统每分钟可蒸发0.5毫升液体，提供约10瓦的主动散热能力，有效解决高负荷运转时的过热问题。这种仿生设计既保持了设备轻量化，又确保长时间作业的可靠性。
数据采集环节采用可穿戴触觉手套方案，该设备可完整覆盖指尖、指腹及掌心区域，直接采集人类操作时的压力分布、运动轨迹等参数。这种非侵入式设计不仅提升了数据真实性，还将设备磨损率降低40%，维护周期延长至传统方案的3倍。基于1:1人体工学设计，仿生手在可达空间、驱动响应等指标上与真实手臂误差控制在5%以内。
在算法训练阶段，团队构建了包含2000种工业零件的数字孪生库，通过强化学习模型模拟人类抓握策略。经过300万次虚拟训练，设备已掌握自适应抓取、精密操作等核心技能，在装配测试中成功率突破98.7%。相关技术文档及测试视频已通过小米官网开放下载，为全球研究者提供参考范本。
