在机器人技术迅猛发展的当下，灵巧手作为人形机器人核心部件之一，正经历着从实验室到产业化的关键跨越。面对特斯拉等科技巨头与创业公司的不同路径，TetherIA创始人陶一伟以独特视角切入，试图在技术路线与市场需求间寻找平衡点。
特斯拉选择直接跃升至高自由度复杂方案，试图通过仿人形态实现终极目标，但成本过高与硬件可靠性问题尚未完全解决。陶一伟在特斯拉主导第二代灵巧手研发期间，亲历了从架构设计到量产落地的全流程，这段横跨消费电子与前沿机器人的经历，让他对技术路线有了深刻认知。他指出，当前灵巧手市场的核心分歧在于基础架构选择：两指夹爪虽成本低，但难以应对复杂操作；五指高自由度方案虽功能强，但成本与可靠性仍是瓶颈。
在五指灵巧手的三大技术路线中，TetherIA与特斯拉共同选择了绳驱路径。陶一伟解释，绳驱通过拉力传输实现指尖高输出力，例如使用电钻时需要20牛的压力，直驱方案难以完成，而绳驱可轻松解决。针对寿命质疑，他透露通过创新设计将量产版本寿命提升至100万次以上，技术瓶颈已基本突破。他以特斯拉工厂观察为例，强调灵巧手的核心价值在于完成“偶发但必要”的柔性任务，如线束管理与突发短时工作，这些场景传统自动化难以覆盖。
2025年初，陶一伟离开特斯拉创立TetherIA，选择与老东家不同的道路。他将特斯拉路径类比为苹果iOS，追求封闭完备的终极形态；而TetherIA则希望成为灵巧手领域的“安卓系统”，在保证可靠性与性能的基础上，提供更高开放性与适配性。为降低行业门槛，团队开发了售价约300美元的全开源灵巧手，采用绳驱为主的混合方案，具备高自由度、轻量化与模块化特性，软件层面提供AI Copilot与Sim-2-Real工具链，支持具身智能算法落地。
在韩国与IROS展会上，TetherIA的产品引发关注。314美元的售价与复杂抓取能力形成强烈反差，展台被围观人群包围，会议期间收获近百台订单与多所大学合作意向。陶一伟表示，高性能与低门槛的设计理念正在被市场认可，未来将继续优化产品性能，推动灵巧操作普及化。
核心团队由15名来自斯坦福、伯克利等顶尖院校的工程师组成，覆盖硬件、软件与AI领域，成员曾任职于特斯拉、Waymo、苹果等公司。陶一伟的机械工程背景与特斯拉量产经验，联合创始人董旭的AI大模型专长，形成技术互补。团队认为，灵巧手的核心机会在于通用机器人，其底层逻辑是通用性，需覆盖复杂任务链路中的所有环节。
在技术路线选择上，TetherIA与特斯拉均押注绳驱。陶一伟分析，连杆驱动因控制简单、成本低，但操作能力有限，正逐渐被淘汰；直驱方案虽运动表现丝滑，但末端电机体积受限导致指尖输出力不足，难以完成高力矩任务。绳驱通过拉力传输解决这一问题，且通过全滚动摩擦设计将寿命提升至百万次级，已非技术瓶颈。
针对触觉技术，马斯克坚持薄膜形态的触觉传感，强调覆盖面积与皮肤感知能力。陶一伟认可这一路径，认为薄膜触觉可模拟“皮肤”感知，提供力觉与表皮触觉双重信息。他透露，团队在特斯拉时曾解剖人手并请教医学专家，发现人类触觉包含肌肉力觉与表皮触觉两层，理想灵巧手需同时具备这两层感知能力。
在自由度选择上，TetherIA认为五指高自由度是灵巧操作的必然方向。低自由度方案虽成本低，但仅能满足基础抓取与手势需求，难以覆盖复杂任务。陶一伟以特斯拉工厂为例，指出高度自动化生产线剩余的工作多为变化大、难以预设的环节，需足够灵活的“手”作为末端执行器。
为推动灵巧手研发，TetherIA提出“AI小脑”概念。陶一伟认为，大模型可理解“抓取”指令，但末端触觉与抓握动作需专门层处理。人类抓取时依赖视觉反馈与自然调整，灵巧手需类似机制，通过“小脑”层实现触觉与抓握优化。数据采集方面，团队倾向于仿真到现实（Sim-to-Real）结合强化学习的方式，降低实际操作成本。
在产业链分工上，陶一伟认为机器人需软硬件共同迭代。硬件团队需建模物理结构并反馈软件，软件则通过控制优化推动硬件升级。长远来看，行业必然分工，但全栈自研与合作伙伴模式将并存。TetherIA选择开源300美元灵巧手，旨在降低研究门槛，推动社区发展，同时继续研发高自由度工业级产品。
市场策略上，TetherIA优先布局美国与日本，利用劳动力紧缺需求打磨产品，再反向进入国内市场。陶一伟表示，公司既希望成为模块供应商，也希望提供解决方案，针对不同应用场景设计多种SKU方案，满足通用型机器人厂商与细分市场需求。
