灵心巧手赴约CVPR 2026：从视觉到触觉，构建通用灵巧操作数据飞轮

　　【ZiDongHua 之“会展赛培坛”标注关键词：灵心巧手 机器人 传感器 计算机视觉 】

 

 

　　“

 

　　2026年6月3日至7日，全球计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR 2026在美国丹佛科罗拉多会议中心盛大召开。作为具身智能领域学术界与产业界日益关注的顶级会议之一，本届大会涌现出大量与机器人操作、物理交互、数据驱动学习相关的研究成果，具身智能论文数量显著增长，机器人公司展商规模也创下新高。

 

　　灵心巧手（LinkerBot）以“从视觉到触觉，从感知到行动”为主题，携多款灵巧手产品、开源数据采集方案及大规模数据集参会，成为会场备受关注的焦点之一。

 

　　”

 

　　01

 

　　CVPR迈向具身智能：

 

　　从感知到行动

 

　　CVPR 2026延续了近年来计算机视觉与机器人学深度融合的态势。从大会论文主题到展览区域，具身智能、灵巧操作、数据采集与仿真等话题热度持续攀升。然而，计算机视觉的本质并未改变——它依然是理解世界的眼睛。

 

　　真正的不同在于：视觉不再仅仅服务于识别与重建，更开始直接驱动物理世界中的行动。灵巧操作正是连接“视觉感知”与“物理交互”的关键桥梁。越来越多的研究者意识到，视觉算法输出的不仅是边界框或深度图，更应该是灵巧手抓取、旋转、按压等一系列动作的决策依据。灵心巧手正是基于这一洞察，致力于为通用灵巧操作构建可学习的数据基础。

 

　　作为灵巧操作硬件与数据解决方案的领先者，灵心巧手首次深度参与CVPR，标志着计算机视觉从“看懂世界”向“操作世界”的延伸。这不仅是一次产品与技术的展示，更是视觉学术界与机器人产业界在通用灵巧操作前沿方向上的一次深度握手。

 

 

　　02

 

　　822号展位：

 

　　UMI-Dex与DexScale引爆热潮

 

　　在科罗拉多会议中心822号展位，灵心巧手重点展示了UMI-Dex与DexScale两大开源成果。

 

　　UMI-Dex是一款面向灵巧操作学习的开源、同构、便携式数据采集设备。它与Linker Hand L6灵巧手实现1：1物理同构——操作者穿戴后，采集的关节角度和运动轨迹无需任何重定向，即可直接用于目标手训练。同时，设备集成指尖触觉传感器，无需标定；配合D455深度相机和IMU，通过SLAM算法提供6DoF手腕亚厘米级定位。

 

　　轨迹、关节、触觉、第一视角视频四路数据严格同步，误差小于10毫秒，支持NPZ/HDF5/LeRobot等框架直接导入。全套设计已在GitHub开源：github.com/linker-bot/UMI-Dex

 

　　DexScale是面向通用灵巧操作学习的大规模，多本体，多模态数据集，由灵心巧手与上海交通大学ScaleLab团队，香港大学联合发布。它涵盖不同自由度的灵巧手、多种操作环境（厨房、客厅、办公室等）及800小时的高保真操作数据，为视觉-触觉联合策略学习提供丰富资源。

 

　　上海交通大学助理教授穆尧表示：“开源高质量的灵巧操作数据，能有效降低具身智能研究的门槛，让更多团队聚焦核心算法突破，加速通用操作能力的形成。”

 

　　展会期间，UMI-Dex现场体验吸引了大量学者、工程师排队试用。一位研究员感叹：“重定向误差一直是灵巧操作训练的痛点，UMI-Dex从数据源头解决了这个问题。”不少参观者围绕数据同步精度、多模态对齐方案及开源使用方式与团队进行了深入交流。

 

　　03

 

　　AI4RWC Workshop：

 

　　从手到数据，从学习到行动

 

　　灵心巧手深度参与了第二届真实世界挑战视觉智能国际研讨会（AI4RWC Workshop）。公司创始人周永担任本次研讨会的联席主席。

 

　　在Workshop上，灵心巧手学术合作负责人马楠发表了题为《Linkerbot: From Hand to Data, From Learning to Action – Building the Data Flywheel for Universal Dexterous Manipulation》（从手到数据，从学习到行动——为通用灵巧操作构建数据飞轮）的演讲。

 

　　她分享了灵心巧手如何通过硬件—数据—模型的正向循环推动研究落地，并向全球研究者展示了UMI-Dex与DexScale，持续推动开源开放。马楠还在演讲中提及了灵心巧手“学者计划”及与数据堂（Nexdata）联合公开的211+小时灵巧操作数据，诚邀学术界共同参与数据飞轮的构建。

 

 

　　04

 

　　深耕学术生态

 

　　共建开源未来

 

　　此次CVPR之旅，灵心巧手不仅展示了技术成果，更收获了与全球顶尖研究团队深度对话的机会。从展位上的技术切磋，到Workshop中的思想碰撞，再到与多位学者达成的初步合作意向，灵心巧手深刻感受到：通用灵巧操作的突破，需要开放的数据、共享的工具和跨学科的持续努力。

 

　　灵心巧手高度重视学术合作。通过“学者计划”、开源设备UMI-Dex、大规模数据集DexScale，以及与上海交通大学、香港大学等机构的联合研究，灵心巧手正逐步构建“硬件—数据—模型—应用”的开放生态。

 

　　未来，灵心巧手将继续以开源精神拥抱学术界，助力更多研究者跨越灵巧操作的高墙，让智能从指尖走向世界。

 

　　UMI-Dex GitHub：

 

　　github.com/linker-bot/UMI-Dex

 

　　DexScale 官网：

 

　　dexscale.github.io

 

　　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。