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  10月29日，在智元创新日“灵活操作分论坛”上，建立仅288天的临界点（Agilink）交出了自己的答卷。从职业首个“真机Ready”数采手套发布，到全新的“双层”算法架构，再到实在的工业与商业场景布置，临界点在这场分论坛上想答复一个问题：灵活手，究竟怎样样才能够实在走出实验室，在实在国际里大规模干活？

  “大模型在数字国际里无所不能，到了实在场景却跌跌撞撞，连抓都抓不紧。”黄碧丹说，他们曾让大模型去履行“用镊子夹东西”的使命，即便供给了一切装备和标定文件，成果仍然失利。

  原因不难理解。现在的模型看了太多图文和视频，却没有实在触摸过这样一个国际。缺少实在的物理交互数据，尤其是触觉反应，导致在遇到略微杂乱的触摸问题时就溃散了。

  为了处理这一个问题，临界点发布了全新的算法架构——DUET 2.0双层具身触摸智能架构。

  简略来说，这个架构把灵活操作分成了两层：上层是“微观操作层”，担任去哪、按什么次序做；基层是“微观触摸层”，担任怎样用力、自适应精密力控。

  黄碧丹着重，这两层“能合也能分”。当两层耦合时，微观目的向下传导，微观触觉向上反应，同步优化；当分隔使用时，上层专心决议计划，基层专心履行，就算上层规划有一点误差，基层仍然能凭仗触觉感知自行批改，把杯子稳稳拿到手里。

  曩昔，第一人称视角的视觉数据简单规模化，但质量低、没触觉；遥操作真机收集的数据虽好，但本钱昂扬且存在视觉遮挡。为此，临界点发布了一款自研触觉手套——OmniGlove Pro。

  依据现场发布的数据，这款手套单手具有746个触觉点位，位姿及触觉信号输出率高达125Hz，动作触发至数据输出推迟仅10ms，含线g。

  临界点将这款手套收集的数据界说为职业首个“真机Ready”数据。黄碧丹解说：“这其实是从遥操作真机收集圈延伸出来的概念。假如人手在这个场景里做了一个使命，在相同场景、相同物置下，能够如出一辙地完结这个使命，那这套数据质量就足够高。”

  凭借手套高精度的姿势盯梢和全掌触觉数据，能快速生成人手和真机的高精度对齐数据对。这在某种程度上预示着，收集的人手动作不仅能直接给机器人做预练习，还能直接进行后练习。黄碧丹表明：“这不是遥操作，而是人手的数据在上的精准回放。”

  “曩昔十年，全职业都在开发态打转。2026年到2027年，是从开发态步入布置态的决战之年。”临界点CEO乔天杰在讲演中直言。

  在乔天杰看来，能不能把东西做出来是实验室阶段；能不能用、能不能规模化，才是实在场景里的布置态。实在国际不看炫酷的Demo，只看三个硬指标：成功率、节拍和稳定性。

  建立288天，团队94人，临界点一口气推出了掩盖低、中、高自由度的产品矩阵，包含全球量产最小的灵活手OmniHand 3 Lite（只要鼠标巨细，分量仅350g）、通用型OmniHand 3、旗舰款OmniHand 3 Ultra，以及工业夹爪OmniPicker 3。据乔天杰泄漏，全年灵活手已累计下线台。

  在珠海长隆，灵活手每天在十几个工位上和游客猜拳、玩冰壶、打积木，国庆七天招待数十万游客，每天动作过万次；在卧龙工厂，灵活手实在上了产线，参加上下料、打螺丝、拖动面板等杂乱工序，乃至在用灵活手造灵活手。

  “刚装上整机时，故障率挨近10%，现在故障率已降到0.5%以下。”乔天杰表明，万台量产才能才是走向商业布置的入场券。正如他在讲演中所说：“AI的下一个10年不在屏幕里，而是在这样一个国际里，在每一双能够解放人类劳作的手上。”