在人工智能与机器人技术的交汇点上，一家名为灵初智能的创业公司正以其自研的灵巧手技术引领行业变革。这款灵巧手设计独特，每只手拥有21个自由度，并支持16个主动自由度，其高精度操作能力在夹持、旋转及精准插拔等精细操作上，远超当前市场上常见的6自由度抓取器。
灵初智能最新推出的这款灵巧手，不仅在技术上实现了突破，更在硬件制造的复杂性和稳定性上展现了高超的工艺水平。要知道，人类的一只手拥有27个自由度，而即便是特斯拉最新一代的Optimus Gen-3灵巧手，也仅有22个自由度。灵初智能的21自由度灵巧手，无疑在机械结构复杂性和硬件制造难度上迈出了重要一步。
灵初智能的创始人兼CEO王启斌透露，公司的目标是将一款人形机器人的整机价格控制在10000美元（约合71885元人民币）左右，这一定价策略与特斯拉的Model 3有异曲同工之妙。在整机设计上，灵初智能摒弃了传统的双足设计，转而采用了“轮式+双手”的形象，这样的设计不仅更加实用，也更具未来感。
从创立之初，灵初智能就明确了自己的目标——打造一款能够执行通用灵巧操作的机器人系统。在创始团队看来，仅仅依靠夹爪进行抓取是远远不够的，现实中的任务往往更加复杂多变，需要机器人具备更高的自由度和灵巧度。因此，灵初智能决定从Day One开始，就抛弃夹爪，转而自研灵巧手。
灵初智能之所以选择自研灵巧手，是因为市面上的灵巧手产品往往无法满足其需求。而灵初智能身上，也颇有做灵巧手的技术基因。公司的首席科学家杨耀东，是北京大学人工智能研究院的助理教授，同时也是强化学习领域的知名学者。他带领的团队，在仿真环境中用强化学习训练灵巧手完成复杂操作，取得了显著成果。
在机器人领域，强化学习仍然是一个难度较高的小众领域。灵初智能在推进灵巧手技术的过程中，也遇到了诸多挑战。其中，自由度越高训练难度越大、开放场景长程复杂任务容易误差累积、以及强化学习模型迁移难、跨任务泛化能力差等问题尤为突出。为了解决这些问题，灵初智能提出了分层端到端快慢脑架构技术路线，并推出了Psi-R1算法模型。
快慢脑架构中，快脑负责操作灵巧手完成精细动作，而慢脑则负责基于视觉感知和语言模型进行决策和规划。这种架构不仅提高了机器人的操作精度和灵活性，还增强了其在开放环境中的适应能力。而Psi-R1算法模型则能够结合历史动作和当前环境状态，理解动作的长期影响，从而避免重复试错和动作误差积累。
灵初智能的打法是将软硬件深度耦合，以系统层面定义体验。他们不仅自研了灵巧手，还开发了与之配套的动作系统和数据回传机制。目前，灵初智能的人形机器人已经在3C制造和仓储物流等领域开始了ToB业务的应用验证，并计划在未来逐步向家庭场景延伸。
灵初智能给出的（理想）整机价格是10000美元，这一价格不仅体现了公司对成本控制的能力，也展现了其将机器人技术推向大众市场的决心。正如特斯拉的Model 3推动了智能电车行业的普及一样，灵初智能也希望自己的机器人能够成为“可商用工具”，引领具身智能产业的规模化发展。
