小米在機器人仿生手領域取得重大突破，通過一系列創新設計，成功將仿生手體積壓縮約60%，使其尺寸與人類手部完全匹配。這款優化后的仿生手不僅自由度提升64%，全掌觸覺傳感器覆蓋面積擴大至8200平方毫米，更實現了15萬次以上的抓握循環壽命，為工業自動化應用帶來全新可能。
研發團隊面臨的首要挑戰是如何在視覺遮擋情況下實現精準的掌內操作。傳統方案難以提供全掌觸覺反饋，而觸覺數據采集又高度依賴低效的遙操作方式。為此，小米創新性地采用觸覺手套方案，通過穿戴式設備直接采集人類操作數據，不僅實現了指尖到掌心的全觸覺覆蓋，更構建了高效的數據集采集系統。經測試，仿生手與人類穿戴觸覺手套進行相同操作時，觸覺數據高度近似，為算法訓練提供了可靠基礎。
在機械設計層面，研發團隊將仿生手尺寸從228mm×105mm×64mm壓縮至187mm×88mm×36mm，同時將自由度提升至22-27個（接近人類手部水平），主動自由度增加83%。這種突破性設計帶來新的工程難題：腱繩、彈簧等關鍵部件在重復使用中頻繁失效，部分組件在不到1萬次操作后即出現損壞。通過建立可靠性仿真模型，團隊對每個零件進行耐久性優化，最終使仿生手在連續抓握測試中突破15萬次循環壽命大關。
散熱問題成為制約高負載作業的核心瓶頸。當所有電機集成在狹小空間時，局部功率密度超過100瓦/手，其中30%以上能量轉化為熱量。研發團隊借鑒人類汗腺原理，在小臂結構中嵌入金屬3D打印的液冷循環通道，通過微泵將熱量轉移至蒸發區。實測顯示，該仿生汗腺系統每分鐘蒸發0.5mL水即可提供10瓦主動散熱能力，使設備在堵轉工況下仍能保持穩定運行。
為使仿生手動作更接近人類，團隊采集了大量人手抓握數據，在仿真環境中融合觸覺信息，運用強化學習算法訓練數字模型。經過數萬次迭代優化，仿生手已能自主生成符合人體工學的抓握姿態，在柔順性、包覆性等關鍵指標上達到類人水平。目前，小米正在實驗室測試更精細的觸覺操作能力，包括精密裝配、柔性物體抓取等復雜場景，為未來工業機器人應用開辟新路徑。
