撰稿｜陈茂雨

如果一个机械臂被训练去 " 抓 1 米外的杯子 "，它也许能做到精确到位。但如果有人把杯子挪到 0.1 米的位置，这个机器人很可能当场 " 断片 "。

在合肥京灵智康科技总经理宋志威看来，这正是当前具身智能行业隐秘的短板。" 因为它没有理解距离、重心、力度的因果逻辑，只知道 1 米抓杯那个轨迹。"

他提了一个更日常的经验：" 用现在遥操作和纯仿真训练出来的数据，可能永远训练不出一个能平稳骑自行车的机器人。骑行的关键在于感知重心和手脚的实时微调，这是无法用简单的模拟轨迹去定义的‘物理本能’。"

机器人的动作学得很像，却始终不懂 " 为什么会这样 "。这种 " 知其然，不知其所以然 " 的现象，背后指向的是整个 AGI 物理世界感知的训练底座缺失。

正因如此，近期刚刚完成近亿元天使轮融资的京灵智康，选择的切入点是：用真实用户的日常抓握数据，去填补这 0.1 米到 1 米之间的认知空白。

他们的解法并非研发更昂贵的仿真设备，而是通过一款价格压低至万元级的智能义肢，撬动庞大的真实人机交互数据，试图在 AGI 理解物理世界这场竞赛中，走出一条 "Real-to-Real" 的路径。

京灵智康 - 智能仿生灵巧手

01

" 天价 " 标签如何被撕下？

在很长一段时间里，一台功能齐备的智能仿生手，价格普遍徘徊在 15 万到 20 万元之间，国外头部品牌同类产品甚至标价百万元。面对这个价格，绝大多数普通残障家庭望而却步。

京灵智康给出的应对非常直接。宋志威在采访中展示了一组清晰的数据：京灵智康核心智能义肢的硬件综合成本，控制在 2.5 万元左右。

" 我们计划明年产品的正式售价会控制在 3 万元以内。" 这个定价，约为国外主流品牌同类产品的三十分之一，是当下国内功能相近竞品的五分之一。

这种明显的成本优势，并非凭空而来。京灵智康背后的核心股东之一——灵心巧手（北京）科技有限公司，是国内具身智能灵巧手领域的头部企业，具备灵巧手领域深厚的研发及量产能力。

其在机电控制与触觉传感上的成熟技术，几乎可以以较低的适配成本，直接复用到京灵智康的医疗级产品线上。宋志威提到：‘这套体系让我们的研发周期比竞争对手至少短了五年。’ "

但这还不是最关键的——京灵智康要做的，并非只是把工业灵巧手做得更便宜，而是要做一款真正能 " 理解 " 人的手。

02

从 " 单向控制 " 到 " 双向感知 "

在传统的智能义肢使用体验中，使用者通常需要先进行肌肉训练，学习一系列固定动作逻辑，然后肌肉收缩、义肢动作。

这个过程链条极长，且是单向的：义肢抓握物体后，使用者的大脑并不知道自己到底抓没抓住、用了多大的力，这极大地限制了义肢在精细操作中的应用，也让用户觉得 " 它毕竟是个工具，不是我身体的一部分 "。

京灵智康的产品逻辑，是把链条缩短并 " 打通 " 并 " 反哺 " 回来。

京灵智康将自主研发的 " 双向感知闭环 " 拆解为四个紧密相连的环节：感知输入、算法决策、执行驱动、触觉反馈。

基于感知 - 规划 - 执行 - 反馈闭环的意念驱动仿生手

当用户脑海中产生 " 我想抓水杯 " 的念头时，贴在残肢皮肤表面的非侵入式肌电传感器，会在 0.25 毫秒内捕捉到神经指令，传输至核心芯片。随后，算法立刻精准识别出几十种抓取、旋转的意图，驱动高自由度的仿生灵巧手，复刻人类手指关节的精细运动，完成抓握。

而最关键的一步，发生在 " 反馈 " 阶段。灵巧手指尖的微型力触觉传感器，在碰到水杯瞬间感知到硬度与压力，随后通过反向的震动信号，直接刺激残肢皮肤，让大脑 " 接收 " 到类似真实的力觉反馈。

" 这是一个完整的闭环，国内所有品牌的仿生灵巧手都还是单向控制模式，我们做的是双向感知，在体验上是从 0 到 1 的突破。" 宋志威说。

这种突破，在医疗康复层面的直观表现是 " 所想即所得 "。用户不再需要为了控制义肢而去学习复杂的肌肉发力技巧，只需凭借日常生活的自然想象，便可让义肢产生响应。

03

用真实生活驯化 AI

回到开头的那个问题：京灵智康打算怎么让机器人理解那 "0.1 米 " 的差别？

答案就藏在其搭建的灵犀手脑平台（Syn-Hand Interface）里。

这是一个以智能义肢为终端，真实残障用户日常交互为触角的数据采集系统。京灵智康不靠实验室里的遥操作，也不依赖虚拟仿真，而是把数据源头直接铺到了真实的生活场域中。

残障用户在抓握水杯、拧紧螺丝、握笔写字等日常动作中，会持续产出肌电信号、运动轨迹、触觉力学等多模态数据。宋志威将这类数据形容为 " 黄金语料 "，每一次精准操作、偶发滑落或力量微调，都是机器人理解物理世界法则的真实样本。

"残障用户每一天的生活，就是一场庞大且高密度的真实物理世界交互实验。" 用宋志威的话说，这种真实交互，能让机器人从 " 知其然 " 走向 " 知其所以然 "。

相比仿真数据，真实数据的价值在于它承载了因果逻辑——机器学会的不只是动作轨迹本身，更是为何要那样发力。

在 " 真人物理交互数据 " 这条赛道上，京灵智康并不是独行者。美国创业公司 PSYONIC 是目前全球范围内率先走通 " 假肢 + 工业灵巧手 " 双线并行的对标企业，已与 NVIDIA Isaac Lab 深度集成，积累了约 300 名截肢用户的使用数据。

但宋志威判断，300 人的数据规模，在产业层面更多偏向实验性价值，距离支撑 AGI 大规模落地仍有巨大的数量级差距。

京灵智康的目标，是将这一数字放大到 50 万残障用户，每日产生超过 100 万小时的真实交互数据。依托中国庞大的残疾人基数、各级残联的普及政策，以及国内相对完善的供应链基础，京灵智康试图在数据规模上建立一道难以被短期追平的护城河。

04

通往普惠万物的 " 第三只手 "

在产品商业化落地方面，京灵智康将在今年 8 月推出首款正式上市的智能义肢产品。在此之前，公司已经完成了临床验证和小批量试产。

为了满足初期产品的真实场景验证，并真正触达那些最需要帮助、却负担不起的群体，京灵智康计划在今年先以公益形式免费送出 1000 只智能义肢，并联合相关机构设立公益助残专项基金。

" 硬件是入口，我们要收集最真实的人机交互数据，并通过横向场景扩展去实现变现，最终确立行业标准。" 宋志威指出。在灵犀手脑平台积累的海量真实肌电和触觉数据足够成熟后，京灵智康将成为面向整个具身智能行业开放的数据底座。

当这套以义肢为起点的硬件与平台逻辑逐渐跑通后，故事的外延也随之被拓宽。科技助残之外，京灵智康还有更广阔的想象空间—— " 第三只手 "。

基于海量的手部运动、肌电、触觉反馈数据，公司将拓展出更多关于手部的 Agent。不只是帮助失去双手的人恢复正常生活，而是让普通人也可以拥有一双由意念控制的、超越生理极限的 " 第三只手 "。

" 人形机器人现在都在谈‘手眼协调’。" 宋志威提到，" 我们要做的是‘手眼脑协调’。因为有了双向感知的触觉反馈，我们就能把大脑的决策逻辑融入到系统的迭代中去，这套技术不仅能用在康复上，未来也能用在远程操控、沉浸式 VR 以及高危工业场景里。"

从一双帮助残障人士恢复功能的机械手，到连接物理世界与 AI 模型的数据枢纽。对于一家刚刚完成融资、即将把产品推向市场的创业公司而言，宏大的愿景最终要落到真实的生活场景里。

当这只手以万元级的价格进入家庭，并在每一次日常触碰中完成 " 双向感知 " 时，京灵智康的 AGI 叙事，才算真正开始落笔。

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