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“關于靈巧手，你可以認為所有 demo 都是假的。一切都是過擬合的結果，自主完成任務的能力基本不存在。從業(yè)者和非從業(yè)者對技術進展的認知差距過大，需要一些可視化的東西來彌合這種鴻溝。”一位業(yè)內(nèi)人士告訴雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng)) AI科技評論。
這一說法后來得到了多方認同。放眼剛剛過去的 WAIC 和 WRC 兩個大會，預編程仍是主流。
今年以來，具身智能的焦點突然從本體延伸至靈巧手——上游零部件、下游本體紛紛下場，靈巧手初創(chuàng)公司遭受兩面夾擊。
投資者也多方下注，主要押注三個特征：最 AI、最像人手、最早量產(chǎn)。
但智能不足仍是最大痛點。
此外，何為最像人手？商用客戶到底在哪里？圍繞這些問題仍爭議不斷。環(huán)境一片嘈雜，所有爭議又最終指向另一個問題——降本。
作為上游部件，理想的狀態(tài)本應該是“規(guī)模量產(chǎn)—數(shù)據(jù)涌現(xiàn)—技術迭代—成本下降”，但飛輪跑不開就是死循環(huán)。本征資本的邢大地指出，靈巧手行業(yè)的殘酷之處在于，場景需求和競爭優(yōu)勢不明確，市場很容易紅?；斑@樣的項目幾乎是必死的”。
2024 年以來，靈巧手廠商期望以最后一環(huán)的“降本”作為飛輪啟動鍵，應對上下游夾擊，焦慮表現(xiàn)之一在于，技術遠未成熟，但價格戰(zhàn)已過早升級為一場鏖戰(zhàn)。
（目前已發(fā)布靈巧手產(chǎn)品的公司，AI 科技評論整理）
具身智能的聚光燈依舊灼目，靈巧手已經(jīng)被推到了臺前。
這已經(jīng)是共識。隨著機器人操作能力成為焦點，靈巧手日益被提上日程。這個賽道從闃無人跡到人滿為患只用了短短半年多時間，還有大批玩家在持續(xù)涌入中。雷峰網(wǎng) AI科技評論梳理出的二十多家靈巧手廠商，大致可被劃分為三類。
第一類為上游零部件廠商向下拓展，比如靠電機起家的兆威、靠觸覺起家的帕西尼，以及由工業(yè)夾爪向靈巧手過渡的大寰……作為其優(yōu)勢能力維度的自然延伸，這類廠商的靈巧手產(chǎn)品往往天然帶有鮮明辨識度。
同時，在過去數(shù)年間積攢的供應鏈管理能力也有助于成本和性能的可控。
以大寰機器人為例，其電動末端執(zhí)行器的出貨量迄今已超過 20 萬套，通用的生產(chǎn)設備能攤薄成本，在空心杯電機、絲桿等零部件物料采購時也可以有更多的優(yōu)勢，諸如以同等的價格采購更加優(yōu)質(zhì)的零部件。此外，這類企業(yè)往往也形成了較成熟的零部件測試體系，有助于確保產(chǎn)品可靠性。
第二類為下游整機廠商向上布局，這一點成為今年靈巧手賽道的新趨勢。
一段時間以來，整機廠造手被“詬病”分散精力、不務正業(yè)，但是事實上，它們早期大多選擇外采，最終自研更多只是多方比對下的無奈之舉。
這樣的故事有很多：星海圖曾經(jīng)嘗試從外面采購靈巧手，但發(fā)現(xiàn)兼容性和穩(wěn)定性存在問題，隨整機賣出后客戶反饋難以落地；優(yōu)必選認為別家的方案并不適用于自己專注的工業(yè)場景；智元也曾依賴外采的靈巧手進行數(shù)據(jù)采集，多方嘗試均未滿足要求，于是干脆轉(zhuǎn)向自研……本質(zhì)在于，靈巧手方案同應用場景關聯(lián)緊密。
相比之下，擠在前兩者的夾縫之中，純粹的靈巧手廠商在數(shù)量上反而少得多。
現(xiàn)實情況是，零部件廠商與整機廠往往并不把靈巧手作為主要的現(xiàn)金流產(chǎn)品，前者更多將靈巧手作為一個集成單元以展示核心部件能力，部分廠商甚至為了避嫌（避免被質(zhì)疑同靈巧手客戶競爭）只敢低調(diào)賣手；
后者的靈巧手基本集成在自己的本體上，甚少單買。魔法原子的一名銷售經(jīng)理告訴AI科技評論，靈巧手作為末端執(zhí)行器能夠深入場景，滿足用戶需求，先把業(yè)務跑起來，這也和公司今年官宣的“千景共創(chuàng)計劃”相呼應，“之前我們也考慮過外采，要么價格太高，要么性能不足，達不到客戶的要求”。
總之整機廠造手還是為了賣機器人。真正一心一意賣手的只有靈巧手初創(chuàng)公司。
新玩家持續(xù)涌入的過程中，投資者和獵頭等外圍人士也看到了新的機會，很多人已經(jīng)察覺到整機領域的收斂與飽和趨勢，轉(zhuǎn)而開辟新的戰(zhàn)場。今年多起相關融資金額達到數(shù)億元，從種子輪到B+輪的階段均有涉及。
有投資者向AI科技評論分析，靈巧手的投資，目前其實就三個點：一是最像人手，比如較高的自由度；二是量產(chǎn)能力，比如工程化能力等；三是智能化程度。投資者可能每條技術路線都會押注，賭最終跑通的那家是自己投出來的。
但在技術遠未收斂、行業(yè)一片嘈雜的背景下，這三個問題又盤根錯節(jié)、相互影響。
最像人手的靈巧手應該長什么樣？
一只健全的人類手掌容納有 27 塊骨骼、19 個關節(jié)、35 塊肌肉、123 條韌帶和48根神經(jīng)；可為了復刻其動作，靈巧手需要數(shù)百個大大小小的零部件。如何將這一數(shù)量龐雜的零部件排布成手掌大小并保證靈巧操作，在業(yè)內(nèi)引發(fā)了巨大爭議。
即便是手指數(shù)量這樣一個最簡單的問題，也爭論不斷。
從最像人手的角度思考，一只手理所當然應該長著5根手指，但從功能性角度，90%以上的人手動作能僅靠四指完成。這方面典型的案例是帕西尼。作為曾經(jīng)堅定的四指主義者，帕西尼認為小拇指對于靈巧操作的用處有限，因而出于成本考量省去了小指。
帕西尼 CTO 張恒第解釋，四指映射的核心是保持動力學上的相似性。具體有兩種方案，一種是直接忽略掉小指，但鑒于小指在維持平衡方面的重要性，這并非最佳方案；另一種則是把無名指和小指通過合力和合力矩的等效性映射過去，相當于把后兩根手指合二為一，保證在對物體施力時，四指實現(xiàn)的力的分布同五指接近，力的分布越接近，最終行為就會越接近。
但剛剛過去的 WRC 上，帕西尼的靈巧手也變成了五指。張恒第對 AI 科技評論感慨“胳膊擰不過大腿”，盡管四指方案更具成本優(yōu)勢，業(yè)內(nèi)認知難以扭轉(zhuǎn)，五指也有助于數(shù)據(jù)采集之后的開源。
在手指數(shù)量的討論漸趨收斂之后，自由度是靈巧手廠商們的另一個角逐點。
目前，市面上的國產(chǎn)靈巧手自由度從個位到數(shù)十個應有盡有，其中最高一款是靈心巧手的 Linker Hand L30 科研版，配備了 42 個自由度，遠高于真實的人手。
理論上，靈巧手的自由度越高，就越靈活，但隨之而來，控制靈巧手的難度也越大。在大寰機器人看來，自由度并非越多越好，而應視情況而定。用一個高度靈活但難以控制的靈巧手一站式解決抓取問題其實實現(xiàn)起來特別復雜。自由度數(shù)要同機器人大、小腦發(fā)展進度相匹配。
這一觀點得到普遍贊同。在多名業(yè)內(nèi)人士看來，單純卷自由度沒有意義。換句話說，現(xiàn)在不是比誰家的自由度高，而是誰能更有效驅(qū)動每個自由度。
此外，從機械結構上看，一個主動自由度對應一個電機，要將十幾個電機塞進一只手掌，難點重重：要么將手做大做重，但這反過來又會增加慣性降低靈敏度，成年人一只手的平均重量約為 400 克，但目前市面上的靈巧手往往數(shù)倍于此；
要么將電機尺寸做小，但手的抓握力會隨之受到影響；
要么效仿特斯拉第三代靈巧手將電機布局從手掌移到手臂，但這又意味著可能給信號傳輸和動力傳遞帶來時延，進而影響手指動作精度，手指與電機之間連接繩的壽命和維護也是一大挑戰(zhàn)……
被動自由度則和傳動相關，而傳動方案也是靈巧手技術路線的最大分歧點。
靈初智能靈巧手技術人員王幫向AI科技評論解釋，腱繩方案的靈活度更高，但其一致性和剛度略差，壽命也構成問題，長期使用后腱繩易拉伸變形，導致精度下降；連桿方案則以犧牲一定自由度換取可控性，結構穩(wěn)定但柔性抓取能力不足。從這一維度來看，靈活性與可控性似乎站在了難以調(diào)和的對立面。
AI科技評論多方詢問后發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)廠商仍以連桿方案為主流，尤其已量產(chǎn)者普遍為確?？煽啃宰呦鄬ΡＪ氐募夹g路線。部分廠商甚至直言，做繩驅(qū)明顯就是不想量產(chǎn)，特斯拉的靈巧手短期內(nèi)不會落地，可能僅僅是為了采集數(shù)據(jù)。
但仍有廠商愿意冒險挑戰(zhàn)主流。曦諾未來是國內(nèi)為數(shù)不多采用全繩驅(qū)方案的靈巧手，其技術人員稱可以通過創(chuàng)新結構和腱繩材料克服蠕變問題。此外，以智元 Skill Hand 為例的“絲杠+連桿+腱繩”混合傳動方案也正浮出水面。
此外，業(yè)內(nèi)關于靈巧手的結構設計還有全掌與斷掌之爭，后者通過在手掌增加一個自由度，適應不規(guī)則物體的抓??；傳感方案上，大部分廠商采取力觸覺傳感器，而自變量機器人在其靈巧手上加裝了攝像頭，以應對操作過程中的遮擋問題……
“靈巧手的技術路線遠遠未達成共識?！币晃粡臉I(yè)者表示，電機、腱繩、連桿的不同組和，會帶來不同的精度、響應效率、負載載重、自由開合區(qū)間，“哪個參數(shù)更重要？各家認知都不一樣，甚至可以說，盡管都可以稱之為靈巧手，但各家在做的完全不是一種東西，而是幾百種不同的產(chǎn)品。”
相比機械結構， AI 不足是靈巧手更為致命的“阿喀琉斯之踵”。
沒有智能化的靈巧手本質(zhì)與夾爪無異，甚至由于傳動鏈路更長，重復定位精度基本只能達到 ±0.2 毫米，遠低于工業(yè)夾爪的 ±0.02 毫米。傳統(tǒng)二指夾爪需要每個任務單獨編程，而靈巧手的意義在于多任務遷移和使用工具。
但現(xiàn)實情況是，當前的靈巧手也只不過是“單獨編程”的變體——模型訓練效果十分有限，純數(shù)據(jù)驅(qū)動的手尚未出現(xiàn)，大部分動作仍然靠手寫規(guī)則或遙操實現(xiàn)。
剛剛過去的 WAIC 和 WRC 現(xiàn)場，情況同樣如此。有技術人員向 AI科技評論透露，要判斷是否為模型驅(qū)動，看靈巧手抖不抖就行，因為模型訓練是通過大量數(shù)據(jù)實現(xiàn)的，素材員每次采集數(shù)據(jù)時，手臂位置、移動速度都不可能是一樣的，模型最終會取一個平均值，訓練出來的動作多少會有一定抖動。
不過，業(yè)內(nèi)仍普遍認為，軟件提升潛力遠大于硬件，軟硬一體是必走的一條路。
目前路線已收斂到強化學習。曦諾未來的模型團隊成員解釋，他們會先在 Sim2Sim 中通過強化學習得到一個基礎策略，然后在 Mujoco 中進行遷移學習驗證，緊接著會挪到實體的手上，再進行 Sim2Real 的一致性驗證。
大寰機器人CTO張新生表示，大寰的靈巧手訓練模式采用基于觸覺、關節(jié)位置、電機位置等數(shù)據(jù)的強化學習方式。這種方式在相對復雜的抓取動作中更有優(yōu)勢，能在短時間內(nèi)訓練收斂出可用的控制策略。
更深層面，靈巧手泛化不足的本質(zhì)仍被認為是數(shù)據(jù)量匱乏，行業(yè)仍在等待涌現(xiàn)。
這首先是視覺數(shù)據(jù)和精準行為數(shù)據(jù)的欠缺。舉例來說，即便是一個簡單的杯子抓取，杯子的不同形狀、不同方向、不同位置、不同環(huán)境和光照等等更都需要不斷調(diào)整并收集數(shù)據(jù)，物理世界中所有可能出現(xiàn)的情況都要考慮在內(nèi)。
觸覺數(shù)據(jù)則更為匱乏，在靈巧手爆發(fā)之前，這一領域基本一片空白。
盡管多數(shù)靈巧手廠商都在靈巧手上加裝了力覺、觸覺傳感器，但采集并將觸覺模態(tài)數(shù)據(jù)真正投入訓練是另一回事。多位業(yè)內(nèi)人士從成本角度出發(fā)告訴 AI科技評論，短期內(nèi)，觸覺模態(tài)的意義不會很大，其真正爆發(fā)一定是具身智能在工業(yè)、商業(yè)應用徹底成熟，并開始進入交互要求更為精細的家庭場景之后。
但從長遠計，觸覺一定是大勢所趨。已經(jīng)有公司在提前布局。
張恒第認為，要讓機器人真正理解物理世界，必須補齊觸覺模態(tài)——這是僅靠視覺觀察和語言描述無法實現(xiàn)的，“脫離接觸力信息的AI，在預測變化如何發(fā)生時，總是學不會遵循現(xiàn)實世界的動力學約束。”
今年6月，帕西尼數(shù)據(jù)采集工廠正式啟用。采集的數(shù)據(jù)分為兩類，一類是諸如 pick and place、in hand manipulation 等元動作數(shù)據(jù)，預計年內(nèi)會向全行業(yè)開源；另一類是產(chǎn)線工序、商業(yè)應用（如咖啡拉花）等垂類數(shù)據(jù)，帕西尼會自己訓練消化或售賣。
“不到兩個月時間，數(shù)據(jù)工廠已采集500多萬條數(shù)據(jù)。我們希望把數(shù)據(jù)放出去，加速提升靈巧手和具身智能系統(tǒng)在各行業(yè)的落地?！睆埡愕诒硎尽?/p>
數(shù)據(jù)采集完成后，靈巧手廠商會通過模態(tài)空間對齊或 LoRA 訓練實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，即所謂“手眼協(xié)同”。各家在數(shù)據(jù)選擇方面的表現(xiàn)基本是數(shù)據(jù)金字塔的不同組合，多個數(shù)據(jù)來源均會考慮，這和具身智能整體的情況一致。
對一些廠商而言，要實現(xiàn)泛化，更重要的是高質(zhì)量數(shù)據(jù)而非大規(guī)模數(shù)據(jù)，因而仿真數(shù)據(jù)被置于鄙視鏈的底端。
自變量機器人是其中之一。據(jù)稱，其用自研的端到端大模型實現(xiàn)了20自由度靈巧手的自主操作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量是實現(xiàn)這種泛化的關鍵之一。在自變量機器人創(chuàng)始人王潛看來，數(shù)據(jù)質(zhì)量上的差距能讓模型訓練效率拉開量級差異，數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的錢不能省，“有的時候通向目標最近的路往往是看上去最難的那條?！?/p>
靈巧手的買家會是誰？這個問題仍然沒有一個統(tǒng)一的答案。
此前，很多人會認為會是整機廠。作為一項上游部件，靈巧手似乎只有組裝在機器人本體上才有落地的可能。但在整機廠紛紛下場自研之后，靈巧手廠商不得不尋求更優(yōu)解。打破僵局的希望寄托在終端客戶。
AI科技評論詢問多家靈巧手廠商后得知，科研客戶仍占主流，來自高校、院所的訂單占大頭。此外，商業(yè)和工廠也有一些散單。至于優(yōu)先哪一場景，爭議頗大。
商業(yè)派如曦諾未來表示，靈巧手用在商超等場景會多一些。他們認為，工業(yè)場景對精準度要求高，在大腦尚未完全打通、算法仍不夠精準流暢的情況下，工廠只有一些簡單場景可落地，而這些場景實際并不需要這么高的自由度，再者人手本身也不以精度見長，以替代人手為目標的靈巧手可能也難以執(zhí)行高精度任務。
除了商超，部分靈巧手廠商還在一些小眾商業(yè)應用方向做了探索，比如靈初智能用靈巧手打麻將，為了優(yōu)化用戶打牌體驗，他們特地調(diào)整了算法使之會“點炮”。
工業(yè)派如大寰機器人則表態(tài)會優(yōu)先工業(yè)場景，當然這種選擇也同其過往積累有關。
張新生認為，電爪對抓取成功率要求極高，特點是精密力控、大行程；靈巧手不是要同電爪這類精密執(zhí)行器“搶活”，而是在中小批量柔性生產(chǎn)中替代人，優(yōu)勢在于柔性生產(chǎn)、快速部署和換型，比如抓治具、揀貨、包裝入盒等比人從事同類工作良率更高、一致性更好，但相對來說又有一定的容錯率。
應用于工業(yè)場景的靈巧手往往手型更大，負載也更高。
出乎意料的是，3C、汽車等產(chǎn)線的客戶對買手用手更積極。由于新品迭代速度快、定制化程度高，高柔性的特點使之需要頻繁調(diào)整產(chǎn)線、更換末端執(zhí)行器。在這樣的背景下，靈巧手未來或許能提供一個一勞永逸的選擇。
去年以來，優(yōu)必選的靈巧手隨著本體進入了一批汽車廠。有從業(yè)者表示，其實通常的搬運用更便宜的夾爪也可以做，但有些客戶考慮到通用性，希望機器人既能搬運又能分揀，因此還是會配備靈巧手，不然則需要頻繁更換末端執(zhí)行器。目前工人搬運的料箱一般不得超過 15 公斤，靈巧手的負載足夠覆蓋。
帕西尼觸覺傳感器靈巧手早期的訂單發(fā)生在2023年，客戶將之用于了柔性產(chǎn)線等領域。
他對人形機器人抱有開放心態(tài)，認為在一些細分領域，臂加手的系統(tǒng)甚至會先落地?！叭诵螜C器人的價值在于多模態(tài)感知規(guī)劃和以靈巧手為核心的靈巧執(zhí)行，而非單純的‘形似’人形。我們采集數(shù)據(jù)時也重點關注末端的運動學和動力學數(shù)據(jù)，而其它部分則由機器人的逆解來完成?！?/p>
產(chǎn)線直接購買靈巧手而不帶機器人本體，為靈巧手廠商繞開整機廠提供了機會。
但無論是哪種場景，需求仍然比較零散。特別是從上游零部件拓展布局靈巧手的廠商散單居多，更多是傳統(tǒng)產(chǎn)品的老客戶看到有新品愿意一試。
“但客戶往往把我們當成‘許愿池’。”有廠商苦笑：“他們總會幻想——你會推出一個非常棒的產(chǎn)品，可以解決一切問題。不就是個手嗎？有那么難嗎？但實際上目前能解決的問題基本只有搬運、分揀?！?/p>
一旦客戶的高期望同技術現(xiàn)實發(fā)生碰撞，便會發(fā)現(xiàn)難以落地。
張新生也坦言，能體現(xiàn)出靈巧手的不可替代性的工業(yè)應用還有待開發(fā)。
歸根結底，技術不成熟仍是最大桎梏。靈巧手的最大商用價值在于泛化性，而當前最大痛點也在于泛化不足。商用困境和智能化不足的問題繞在一起，導致其應用場景不聚焦，無法真正導入量產(chǎn)。
圍繞靈巧手技術路線、模型訓練、量產(chǎn)的種種爭議，其實最終都會歸結于成本。
AI科技評論詢問多家靈巧手廠商“靈巧手機械結構中最難、成本最高的是哪一部分”，得到最多的答案是電機。一只空心杯電機的價格約為一兩千，按照一般靈巧手配備 6-12 個的數(shù)量估算，僅電機一項零部件成本便動輒幾萬。
而電機同主動自由度直接掛鉤。因而不少廠商表示，更高自由度的手不是不能做，但自由度增加使價格直線上升，客戶就更不愿意買單了。
因此，賣得最好的靈巧手往往不是自由度最高的，而是性價比最好的。以靈心巧手為例，目前其主力量產(chǎn)產(chǎn)品并不是自由度高達 42 個但售價直逼 10 萬元的 L30，而是自由度均在 20 以上，售價分別為 1.9 萬和 4.9 萬的 L10 和 L20。據(jù)悉，另一家靈巧手公司也考慮量產(chǎn)低自由度版本的靈巧手，同時用高自由度版本的手做數(shù)據(jù)訓練，對方稱“量產(chǎn)版本計劃先做8個自由度，看市場會不會買單”。
另一個有趣的點在于，除傲意科技稱憑借自研電機將靈巧手重復定位精度做到了 ±0.1 毫米，其他品牌均止步于 ±0.2 毫米。魔法原子銷售經(jīng)理解釋，這是相對可控成本內(nèi)的最優(yōu)選擇，“當前階段，用戶不一定關心抓取成功率，但如果價格拉開很大差距，用戶會買最便宜的?？傊壳耙磺幸猿杀緸橄??！?/p>
即便是跟隨整機賣出去，到付費環(huán)節(jié)，用戶也可能要求將靈巧手換成夾爪。
由此，靈巧手的商業(yè)化似乎陷入了一個“想要降本但又缺規(guī)?！钡乃姥h(huán)，而理想的狀態(tài)本應該是“規(guī)模量產(chǎn)—數(shù)據(jù)涌現(xiàn)—技術迭代—成本下降”。
主動降本因而成為啟動飛輪的第一環(huán)。國產(chǎn)替代和設計上的精簡優(yōu)化是常見途徑。
在國產(chǎn)替代的大趨勢下，靈巧手的一些關鍵核心部件價格已經(jīng)得到明顯控制。以傳感器為例，7年前指尖觸覺傳感器需要4萬人民幣以上，去年，帕西尼的一枚多維觸覺傳感器已降至3000元，今年的最低價格甚至進一步降低到了199元。
“觸覺模態(tài)要用起來，價格必須低，價格低了應用才會多，有了應用才會有數(shù)據(jù)。價格的降低是正循環(huán)的一個好開端?！睆埡愕诒硎?。
關鍵部件降價也將靈巧手推入了價格戰(zhàn)。
早年間，國內(nèi)采購一只 Shadow Robot 靈巧手大概需要 100 多萬元，高階款甚至高至 200 萬元。隨著國內(nèi)玩家蜂擁入局，靈巧手的價格斷崖式下跌， 10 萬元以內(nèi)已屢見不鮮，更有產(chǎn)品跌破萬元。今年 4 月，靈心巧手推出的 17 自由度手 Linker Hand O7 定價僅 8800 元；一個月后，慧靈科技發(fā)布的 eHand-6 工業(yè)靈巧手更是將價格壓至 2999 元。
但堅守高價賽道不肯降價的廠商也有，比如兆威靈巧手定價仍然在 10 萬元以上。有業(yè)內(nèi)人士認為，靈巧手降價的速度遠遠跑在技術升級速度之前，其本質(zhì)如同年初所謂智駕平權，看起來一片熱鬧，但實際上低價款和高價款在各項參數(shù)上差距甚遠，千元級靈巧手不過就是不實用的玩具。
無論如何，短期內(nèi)降價確實打開了銷路，這一點有目共睹。靈巧手甚至開始上線電商平臺。大寰機器人是第一家在京東售賣靈巧手的企業(yè)，他們發(fā)現(xiàn)，高校、科研院所等客戶群體往往要求現(xiàn)貨、到貨速度快，更加傾向于線上的方式采購靈巧手。
從出貨量來看，因時機器人占據(jù)龍頭，今年上半年銷量超過 4000 臺；此外，靈心巧手每月出貨量為兩三百臺；傲意今年有望實現(xiàn)靈巧手銷售額破 1000 萬元。
但隨著出貨量攀升，另一個問題也隨之而來——靈巧手生產(chǎn)的精細化程度比機器人本體更高，難以自動化，大部分情況下還要靠成熟工程師手動組裝。
“我們爭取有一天能用靈巧手組裝靈巧手吧?！睆埡愕诒硎?。不過目前，這仍是個美好的遠景。
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