实际上，生物界的实例表明，灵巧度并非单纯由自由度数量决定。例如，鸟喙仅具备两个自由度，却能完成啄食、梳理羽 毛等复杂动作。同样， 人手的灵活性 也不仅取决于其 21 个自由度（不含手掌弧度自由度）和 2 个腕部自由度，其抓握 和掌内操作两大核心功能及更复杂任务的实现 主要依赖于生物力学结构优化、神经控制能力发展，以及主动与被动自由度 的协同作用。 机器人灵巧手的研发可追溯至上世纪 70 年代，半个多世纪以来，增加自由度数量（ DOF ）一直是提升灵巧度的主要技 术路径。大众也普遍将高自由度（ DOF ）与灵巧度直接画等号。然而， 高自由度必然会带来更高的灵巧度么？ ▍ 提出通用可量化灵巧度评价指标，重新定义灵巧手性能评估标准 随着具身智能技术的发展，灵巧手产业正呈现多元化发展趋势。值得注意的是，当前主流的视觉 - 语言 - 动作模型（ VLA ）主要聚焦于抓握功能的泛化实现，对掌内操作等精细动作的支持仍有限。这主要源于两方面原因：现有 VLA 框架 通常简化动作输出为抓取位姿生成，缺乏精细控制策略；同时开源数据集中掌内操作的演示数据占比不足 1% 。因此， 在现阶段应用中，低自由度灵巧手已能满足多数基础抓握需 ...