据介绍，该产品与初代仿生手相比，体积压缩了60%，打造与真人手掌一致的尺寸；自由度提升50%，主动自由度提升83%，动作更贴近人类手部；产品搭载全掌触觉手套方案，传感器覆盖面积达8200平方毫米，全面覆盖指尖、指腹与掌心，可精准感知压力、纹理与形变，同时兼顾维修便利性。
01
全掌触觉
在提升作业成功率的过程中，小米团队重点关注两大问题：一是在视觉受限情况下，如何通过增强触觉能力实现更稳定的掌内操作；二是如何提升触觉数据采集效率，减少对低效遥操作方式的依赖。
为此，团队采用触觉手套方案作为关键路径。一方面，该方案可实现指尖、指腹及掌心的全掌触觉覆盖；另一方面，通过人类直接穿戴手套进行操作，可高效采集数据，构建大规模操作数据集。此外，手套式结构在一定程度上缓解了磨损带来的失效问题，也有助于降低维护成本。
实验显示，在相同操作任务下，人手与仿生手（通过遥操作）穿戴触觉手套后，能够获取相近的触觉数据，为后续算法训练提供支持。
多场景全掌触觉操作
02
仿生构型
为了更好的复用通过人手采集的数据，机器人仿生手需要尽可能设计成和人手1:1的比例，具备近似的构型。同时在可达空间、驱动能力、惯量分布及操控响应等方面也尽量对标人手，减少仿真和真机的差异，减少同构问题带来的影响。
在既有仿生手已实现工厂作业超过90%成功率的基础上，小米进一步优化结构设计，将整体体积由228mm × 105mm × 64mm压缩至187mm × 88mm × 36mm，缩小约60%。同时，自由度提升50%，主动自由度提升83%，在尺寸与性能之间实现平衡。
3小时持续作业版本，人手（1米73男性），优化版本（不戴/戴触觉手套）
03
可靠性
在有限尺寸内提升自由度至接近人手水平（22–27自由度）的过程中，硬件可靠性与散热成为主要挑战。在实际使用中，即便是相对简单的重复操作，仿生手也可能在不足1万次循环内出现腱绳、弹簧或套管等部件的失效问题。
针对上述情况，小米通过设计、仿真与测试的持续迭代，针对真实应用场景逐一优化关键部件的耐久性，从而提升整体系统的可靠性表现。
经过约一年的迭代优化，该仿生手在抓握等重复作业中实现超过15万次循环寿命，并保持稳定的触觉数据采集能力。
抓握15万次循环测试（戴触觉手套）
04
散热探索
更高的主动自由度需要更多的电机，当所有电机集成在一个狭小空间内，会造成局部过热问题。在实际重载应用中，单手电机塔的功率可能超过100瓦，在70%的综合效率下，超过30瓦的功率将转化成热量。尤其在高热损的堵转工况状态下，如何高效散热，直接决定了连续高负载作业的时长。
示意图和原理
在常规被动散热基础上，小米尝试引入类人体汗腺机制进行主动散热（室温下1 mL 水蒸发可带走2000焦以上热量）。通过在小臂紧凑结构中利用金属3D打印构建液冷循环通道，并借助微型泵将电机热量传导至蒸发区域，通过水蒸发带走热量，实现快速降温。
测试结果显示，该 “仿生汗腺” 系统每分钟可蒸发约0.5 mL水，对应提供约10瓦的主动散热能力，从而提升高负载场景下的持续作业时间。
实物装机测试及蒸发过程动画演示
05
应用尝试
在应用层面，小米希望仿生手在执行任务时，其动作表现能够接近人手，具备类似的柔顺性与包覆性，同时在可达空间、执行速度及负载能力方面达到相近水平。
基于人手抓握数据的采集，团队在仿真环境中融合触觉信息，结合模仿学习与强化学习方法，对大量数字化对象进行训练，逐步生成更接近人类的抓握策略与动作模式。
抓握过程的全掌触觉仿真
在上述技术基础上，小米实验室正在进一步探索更多依赖精细触觉的操作能力。
06
开源和资源
About Xiaomi Robotics
抓握15万次循环测试无加速原始视频：
关于相关研究与资源，小米同步提供了参考信息，包括抓握15万次循环测试视频，以及TacRefineNet与Xiaomi-Robotics-0相关项目资料，可供进一步查阅与研究。
1.TacRefineNet:
https://sites.google.com/view/tacrefinenet
2.Xiaomi-Robotics-0:
https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0
小米在仿生手触觉感知、结构优化及系统可靠性等关键技术上的持续突破，为机器人精细化操作能力与商业化应用落地提供了坚实支撑，推动具身智能加速迈向产业化阶段。
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一、拟邀议题
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医疗康复与养老护理场景的机器人解决方案 |
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电机驱动器与控制模块的供应链整合 |
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高性能执行器用磁性材料与精密机械加工件供应链 |
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高性能 UHMW‑PE 纤维材料在腱驱动系统中的产业化进展 |
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电子皮肤与力觉传感器供应链创新案例 |
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二、拟邀企业类型：
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