当Optimus、Figure AI等国际知名人形机器人逐步掌握抓取、握持等精细操作时，具身智能的商业化曙光似乎近在眼前。然而，产业界正面临一个关键瓶颈：灵巧手作为机器人与物理世界交互的核心部件，其技术标准碎片化导致数据难以互通，成为制约规模化落地的最大障碍。全球百余家灵巧手企业各自为战，动作数据被困在品牌壁垒中，形成一个个"数据孤岛"。这种局面下，中国AI企业灏存科技提出了一套创新解决方案，试图用"运动数据通用化"技术打破行业僵局。
灏存科技的核心突破在于构建了从数据采集到跨品牌适配的全栈技术体系。其最新演示显示，操作员佩戴动作捕捉设备后，人体动作可实时、无延迟地复刻到多台不同品牌的灵巧手上，实现"一套系统控制多端"的泛化控制效果。这套系统不追求硬件统一，而是以人类手部运动规律为基础，将动作数据解耦为不依赖具体硬件的通用参数，如21个关键关节的旋转角度和动作意图，再根据不同品牌灵巧手的硬件特性自动完成运动映射。这种"数据格式转换器"式的创新，使开发者无需为每个品牌单独开发接口，显著降低了研发成本。
行业面临的四大挑战催生了这种技术路径。首先，硬件参数碎片化导致数据"水土不服"：不同品牌灵巧手的关节自由度、扭矩输出等差异显著，传统动捕数据直接映射常出现动作僵硬或机械损坏。其次，控制协议封闭引发"重复造轮子"：主流企业采用私有协议，适配单款灵巧手需1-3个月开发周期。第三，采集场景受限造成数据"源头枯竭"：传统光学动捕系统依赖固定摄像头，难以覆盖工业车间、户外救援等真实场景。最后，个体差异导致数据"千人千面"：不同操作员的手型尺寸和运动习惯差异，使原始数据难以跨场景复用。
珏存科技的解决方案针对性地解决了这些问题。其技术体系包含两大核心硬件：MOTCAP G6s数据手套可精准捕捉手指细微动作，支持全无线连接和自适应手型；MOTCAP M11全身动捕系统则摆脱了固定摄像头依赖，支持多场景数据采集。这两款设备共同构建了"从实验室到真实场景"的数据采集网络，确保数据覆盖工业装配、医疗辅助等高要求场景。系统端到端传输延迟进入毫秒级，支持全身动捕与数据手套联动，实现机器人基座、机械臂和灵巧手的异构协同控制。
国际巨头的技术路径印证了数据驱动的必要性，但也暴露出新型"数据孤岛"风险。特斯拉Optimus通过垂直整合构建内部通用语言，其端到端神经网络可无缝处理视觉和关节数据，但试图将硬件打造为行业标准；Figure AI则追求语义层面的通用性，通过大模型生成行为逻辑，使机器人能理解"给我吃的"等高级指令。这些探索虽然先进，却可能形成技术闭环。相比之下，灏存科技选择了一条更开放的路径：其系统已适配灵心巧手LinkerHand、傲意ROHand等主流灵巧手，支持导入URDF模型文件或厂商协议栈，显著降低了合作企业的适配成本。
灵巧手的操控精度直接决定人形机器人的应用边界。从拧紧螺丝到辅助手术，这些精细任务都依赖"手"的终极执行能力。当前产业格局下，灏存科技的技术突破具有特殊意义——它不试图改变硬件技术路线，而是将人类运动规律转化为行业共享资源，使开发者能专注于上层算法优化。这种模式或许能避免行业陷入"巨头割据"的困境，为通用机器人时代提供更包容的基础设施。随着标准化动作数据技术的成熟，驱动机器人的可能不再是孤立的控制代码，而是经过AI优化的、源于人类运动规律的通用数据语言。
