灵心巧手夏华夏：机器人制造机器人的物理自进化路径

　　【ZiDongHua 之“会展品牌秀”标注关键词： 灵心巧手 具身智能 机器人 工业自动化】

 

 

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　　2026年6月13日，2026第八届北京智源大会圆满落下帷幕。作为全球人工智能领域最具影响力的学术盛会之一，智源大会汇集图灵奖得主、产学研顶尖专家和青年科学家、顶尖企业家，以及国际顶尖机构和中国AI的代表性创新力量。灵心巧手首席科学家夏华夏受邀出席本次大会，并发表题为《让灵巧手学会制造自己——机器人制造机器人的物理自进化路径》的主题演讲，分享了基于灵巧手制造灵巧手对具身时代下机器人自我复制和自我进化的创新探索。

 

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　　在大概78 年以前，“计算机之父”冯·诺依曼在1948年提出了一个关于“通用构造器”的设想，即：“能否设计一台机器，并且其能够制造任意机器，包括与自己同样复杂的机器？”冯·诺伊曼认为这在理论上是可能的，但难的从来不是逻辑，是物理实现。自复制的逻辑结构可证，但落到真实的世界却步履维艰。又过了 30 多年，美苏太空竞赛的时代背景之下美国宇航局NASA又在1980年提出了另一个极具挑战的设想叫做自复制月球工厂，把自我制造拆解为可工程化的子系统，但同样未能实现。

 

　　回到具身智能时代的今天，灵心巧手认为机器的自复制已经有了一定的基础和可见的路径，就是让灵巧手学会制造自己，从而走出机器人制造机器人的物理自进化路径。在真实世界中打造通用构造器有着很多的卡点，例如材料、能源、芯片、算力，但这些基础问题随着今天人工智能发展下规模经济的扩大会转化为时间问题和资金问题，都可被解决或已被解决。关键的困难在于两方面，一是思考上达到造物级的智能，它如何将人类对一个实物的需求拆解为产品设计方案，设计出需要生产的零件，汇总完整的装配流程。另一方面是执行上达到工匠级的灵巧，能够有高效灵巧的执行器来完成精密的装配动作。一个产品的方案设计、零件制造、装配成品三大流程中机器早就能够完成制造零件，却始终不能装机器，自复制的核心卡点就在于“脑”和“手”。

 

 

　　分享主题的前半句是“让灵巧手学会制造自己”，这也解释了两个关联问题。第一是工匠级的执行能力从何而来，我们认为是灵巧手而非夹爪。装配任务中有很多过去只能由工人完成的插接、布线、公差配合、柔性操作等等细致动作，复制人类动作的过程用更接近人手的高自由度、多指的灵巧手是更适合的执行器。另外，灵巧手既承担着装配机器人、装配灵巧手的执行者角色，同时又是被制造、被装配的产品本身，这其实就呼应了我们“制造与自己同样复杂的机器”的目标。

 

　　机器想要实现不断的自复制、自迭代、自进化需要四个闭环。分别是设计和工艺的闭环、零部件闭环、装配闭环、材料和能源闭环。在这四个闭环中材料和能源闭环指的是保证机器自进化的过程中能够获取源源不断的原材料和能源，这在基础设施和供应链非常发达的今天也相对容易满足，我们着重从前三个方面展开。

 

 

　　第一，产品设计和装配流程的自动化闭环。任何一个机器人或者实体产品，都要经历从构想到制造的转化过程，需要3D设计师来设计外观，再由结构工程师把设计拆解成零部件和装配关系，最后工艺工程师计划产线、工艺流程、装配流程。每个环节的效率水平是由人工技艺、经验的水平决定的，每个环节的提升又高度依赖于人自身的学习、思考能力，这是难以规模化和自进化的。新的范式下由AI驱动自动化设计，自动化生成装配流程，最终自动化地生成装配代码来调用真机。相比预编程，技能库会让成功代码沉淀为可复用、可迁移的技能，从而真正驱动系统的自进化进程，完成设计和工艺的闭环，实际上就完成了信息的闭环。

 

　　第二，零部件闭环。设计方案确定后进入零件生产环节，过去我们通过图纸和订单从加工厂获得结构件和电子件，未来的自复制机器会逐渐将这些环节也闭环到自身内。首先结构件非常有可能在短期内就实现闭环，3D打印机、激光切割机的技术整体比较成熟，我们也正在攻克桌面CNC的生产平台，很快我们就能更高效地制造更高强度、更精细、更精确的自设计零件。电子件方面，虽然已有EDA 软件、桌面 PCB 雕刻机等等电子件生产工具。但整体上看可以从系统自动识别电子件、自主采购入手，未来再逐步延伸到自主生产更具难度的芯片、执行器、传感器等等分类。

 

　　第三，装配闭环。从零件到产品的装配需要掌握不同技能的熟练工人，这个过程将通过灵巧手的技能学习和精密操作，自进化地去完成替代。我们在装配闭环上也取得了几方面的探索成果：首先是灵巧手的“动作原语”库，目前行业内的灵巧手产品非常多样，不同的自由度、驱动方案、产品尺寸，甚至有不同的传感器，想要复现同一个人手的动作，不同的灵巧手需要单独调试，这个过程是非常复杂和繁琐的。我们希望能抽象出一层灵巧手的“动作原语”，将动作包装在原语之下，包含有关节、触觉、力矩的一定信息，实现原子级动作的跨灵巧手实现，让上层算法开发者更便利地使用灵巧手。

 

　　其次是精细、可靠、快速的执行能力。我们在双臂双手形态下已经有了很多的探索成果，例如拼乐高、组装机械臂等等。首先通过双目立体视觉获取毫米级的空间理解和感知，实时感知实时调整，实现环境抗干扰；然后利用灵巧手的触觉传感器和电机力矩信息，把3D感知和力控系统相互结合，把3D感知的粗定位和解除操作时力控系统的精准性结合到一起，使用强化学习来内化一些复杂的装配技能。通过这个过程将真机操作回流到算法中，更强的装配技能打造更多、更复杂的自身部件，产生更多真机回路和数据，训练习得更快更好的技能，打造更强的装配能力，实现了一整个训练的闭环和飞轮效应。

 

　　目前灵心巧手已经拥有自建的灵巧手、机械臂自我生产工厂，安装有全自研的机械臂、灵巧手组成的产线和网络环境，从而实现真机操作下算法、数据的高效回流。这条路径的探索不仅会重塑制造业理念，大幅降低柔性制造、可重构产线的门槛，跑通“装配”这个制造自动化的“最后一公里”；也能在机器人学领域实现真机数据稀缺的突破，通过机器人制造机器人、真机数据反哺真机训练和操作来完成学习闭环；更长远来看，这条路经也尝试着在回答78年前冯·诺伊曼的提问，这是第一次有了一条可工程化、可按“闭环度”进行度量的路径。

 

　　放眼未来，灵心巧手将继续推动长程装配这一实际场景的可靠性，扩大技能库的跨产品能力，提升装配闭环向更完整装配的链式延伸，在未来进一步拓展自进化闭环的实现范围，催动从真机数据到真机操作的进化飞轮加速，不断提升具身时代机器人自我进化在更长远的时间领域里的稳定性和安全性。

 

　　关于我们

 

　　灵心巧手（LinkerBot）是全球灵巧手领军企业，系全球WY实现腱绳、连杆、直驱三大主流技术路线全覆盖的灵巧手企业，单月最高产量超4000台，占据全球高自由度灵巧手市场80%以上份额。公司已构建起Linker Hand 系列灵巧手、Open TeleDex 遥操作系统、LinkerSkillNet 技能库，并全新推出Linker Genesis 灵心造物大模型，实现从底层驱动、核心传感、控制算法到具身智能大模型的全栈深度自研能力，产品体系覆盖科研探索、通用机器人、工业自动化及艺术表演等全应用场景。