波士顿动力为 Atlas 发布新一代手部：四指、13 个自由度、没有小指，面向 sim-to-real 强化学习

10 月 1 日，波士顿动力（Boston Dynamics）发布了 Atlas 人形机器人的新一代手部：四根手指、13 个自由度（上一代 7 个）、各关节直接驱动、没有小指。公司在与中称，这只手为高保真仿真而造，用来支撑 sim-to-real（仿真到现实）强化学习，并以批量制造为设计目标。

波士顿动力称，这只手能完成精细捏取、三指抓取，也能在握住工具的同时扣动扳机；指尖与手掌覆盖了触觉传感器。

从「能抓住」到「能操作」：拇指 4 个自由度，其余三指各 3 个

波士顿动力在帖文中说，新的手部是「从头开始为灵巧的物理作业而设计」的。博客交代了这次设计转向：上一代手部的目标是抓握大量不同种类的物体，新一代则转向操作这些物体。

新的手部可对置的拇指有 4 个自由度，构型更接近人手的拇指；其余三根手指各有 3 个自由度，可实现手指张开与对指尖的完整控制。官方博客附带的介绍视频里，讲解人把上一代手部称为 GR2、这一代称为 GR3。

尺寸是设计的主要约束之一。博客称，Atlas 要使用为人设计的工具与物品、伸进为人准备的空间，同时尽量缩小与人类操作数据之间的跨本体差异（cross-embodiment gap），因此新的手部做成与一只较大的成年人的手相仿的尺寸，这也在很大程度上框定了执行器的尺寸。公司称，借助多项执行器技术，新的手部保持了与上一代手部相当的强度，可搬运装载后超过 100 磅（约 45 公斤）的迷你冰箱。

波士顿动力列出的能力清单是：

拇指指尖沿其他所有手指的长度与宽度方向滑动；
拇指与任意其他手指之间的精细捏取；
灵巧的三指抓取（tripodal grasps）；
带扳机工具的抓取，例如钻、电动扭矩起子、磨机、钉枪和焊枪。

博客还称，这只手已经能完成手内重定向（in-hand reorientation），也能从滑脱的抓握中恢复。

小指的去留：团队把两根手指绑了一天

围绕要不要保留小指，团队在设计早期争论了很久。博客记录了一次身体实验：公司 CTO 让团队成员把小指和无名指用胶带绑在一起过一天，再汇报哪些事情做不了；一天结束后，团队达成一致，不要小指。点出，这位 CTO 是首席产品与技术官 Zachary Jackowski。

同一篇报道引述了团队对这次取舍的解释。Atlas 项目的机器人行为总监 Alberto Rodriguez 说：「我们考虑过非常多的设计，有很多类似这样的问题：这只手要一个拇指还是两个拇指？我们到底要不要小指？这些问题大多没有直截了当的答案。总有一部分要靠直觉和实验。归根结底，这是在多个相互竞争的目标之间做取舍。」

Atlas 团队机械工程师 Dylan Thrush 的解释是：「没有小指，是因为团队认定，多出来的灵巧度和能完成的任务，抵不上额外三个自由度带来的复杂性，尺寸、功耗，以及增加执行器随之而来的一切。」

博客也提到，得益于模块化设计，加一根小指在工程上并不难，而且会让手更接近人手；但多一根手指意味着多三个执行器，以及相应的成本、体积与更高的故障概率。博客用一句话概括了这条逻辑：「要做出好产品，最好的零件就是没有零件。」

刚性驱动、反向驱动与摩擦补偿

决定手部结构的另一个因素，是它能不能被仿真。博客称，这只手在很多意义上就是为 sim-to-real 迁移和强化学习打造的：刚性驱动（rigid-drive）的执行器与可反向驱动的传动（backdrivable transmission），加上为补偿齿槽效应（cogging）与摩擦所做的控制创新，让这只手能以高动态保真度被仿真。

波士顿动力在博客里解释了为什么要用仿真：从人类演示中学习，擅长的是捕捉操作发生时的视觉情境；手套、UMI（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）这类可穿戴数据采集设备，捕捉不到控制灵巧手所需的关键动作信号；快速、敏捷的操作背后，是高频的闭环控制与力调节。公司还提到，人形机器人的全身行为总是跑在一个全身控制器之上，负责平衡、绊倒后的恢复步、重力与自碰撞补偿等高频动态，而这类控制器今天都是在仿真里用强化学习训练的。波士顿动力认为灵巧操作同理，仿真中的强化学习是必要组件。

高保真的仿真让强化学习训练出的策略能对多种随机化条件保持鲁棒：电机扭矩曲线、表面摩擦系数、物体几何形状与任务扰动。结果方面，博客的措辞是「初步结果」：在动态任务上，sim-to-real 迁移展现出前景；这些行为直接在仿真中配合域随机化（domain randomization）训练，部署到硬件上时仅依赖高频执行器本体感觉（proprioception）作为反馈。

与本体感觉互补的，是指尖与手掌覆盖的高密度压力触觉传感器，用来捕捉细小的接触信号。博客还说明，反向驱动不只服务于本体感觉与灵巧行为，也有利于耐冲击：撞上硬物时，关节能顺势加速让开，避免齿轮箱受损。

单一执行器与全封装

The Robot Report 的报道提到，这套手部是为批量制造而设计的；博客则称它是新一代 Atlas 的搭档，而这款 Atlas「具备批量制造所需的简洁性」。官方视频中，讲解人把它称为 Atlas 的「完美搭档」，并说它设计上以简洁为先。

结构上，全手使用单一型号的执行器，关节处保持高透明度的直接驱动；与 Atlas 的身体一样，这些执行器完全封装，没有脆弱的线缆穿过关节。

Hyundai 工厂里的 Atlas 训练中心与部署计划

就在这次发布前一周多，波士顿动力在 Hyundai Motor Group Metaplant America 启用了 Robotics Metaplant Application Center（RMAC）。据，公司把这个位于佐治亚州的设施定义为测试场与训练中心，用于把 Atlas 集成进母公司 Hyundai 的汽车制造业务。

Atlas 在 RMAC 的训练任务包括汽车零件的物流与排序准备：零件要直接处理、表面复杂，抓握时要遵守「哪里可以抓」的约束，通常还需要双臂协同。Hyundai 表示，将在未来数年内向全球工厂部署 Atlas，先期在 Hyundai Motor 与 Kia 的工厂部署 25,000 台。

上述自由度、能力清单、触觉配置与 sim-to-real 进展，均出自波士顿动力的博客、视频与帖文；The Robot Report 在报道中引述公司成员来解释设计取舍。

博客把这只手称为一次「长期押注」：目标是能以大规模、低成本制造可靠的硬件。公司称，正在努力把这条 sim-to-real 流程「大规模扩展」。