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　　“现在一只灵巧手的估值，甚至超过一整台人形机器人。”一位人形机器人整机企业CTO在接受《21汽车·一见Auto》采访时感慨道 。

　　人形机器人虽是当下最受资本追捧的热门赛道
，但嗅觉灵敏的资金已调转方向，争相寻找上游“卖铲人 ”——那些能够量产性能稳定的灵巧手的公司。据高工人形机器人统计 ，仅2026年第一季度
，灵巧手相关企业融资额已接近50亿元，较2025年全年总额高出近70%
。

　　其中 ，最惹眼的灵巧手供应商是灵心巧手。据GGII数据
，2025年，灵心巧手出货量排名第二 。同样是这一年 ，灵心巧手连续融资七轮
，估值达到30亿美元（约205亿元），新一轮融资计划中目标估值更直接跳升至60亿美元（约410亿元） ，断层式领先其他五家头部企业
，包括出货量排名第一的因时机器人
。

　　60亿美元是什么概念？

　　宇树科技的公开发行股票申请经上海证券交易所受理后，拟募资金额为42.02亿元 ，发行后估值约420亿元。灵心巧手所寻求的目标估值，目前已逼近宇树科技IPO后的市值 。

　　根据国家发改委数据
，目前国内已有超过150家人形机器人企业
。剔除宇树科技
、已上市的优必选（555.8亿港元）、银河通用（约为205亿元）与星海图（约为200亿元），灵心巧手的估值至少高于国内146家人形机器人企业。

　　为什么“一只手
”的估值 ，要比“一个人”还高？

　　马斯克跨不过的手部难关
，他们看到超车拐点

　　去年10月，马斯克在特斯拉第三季度财报电话会议上承认 ，特斯拉第二代人形机器人Optimus的量产被灵巧手难住了——“前臂和手的制造难度甚至超过了机器人的其他所有部分 。 ”马斯克曾放出豪言
，特斯拉人形机器人Optimus在2025年量产至少5000台，到2026年进一步攀上5万台 ，但这一计划被不断延迟
。

　　灵巧手不仅技术难突破
，成本还居高不下。摩根士丹利数据显示，灵巧手在Optimus的BOM（物料清单）成本中占比达到17.3% ，成为影响整机商业化的重要变量 。

　　为了拆解马斯克遇到的问题
，Sourish Jasti（来自顶尖的机器人基础模型公司之一“Physical Intelligence
”）和Zoey Tang（来自Facebook创始人建立的风投机构B Capital）等四位作者来到中国实地调查
。

　　他们在产出的调研报告《人类的最后一台机器：人形机器人硬件深度解析》中分析，想将传感器 、高精度轴承
、精密布线等压缩于机器人最小的空间——灵巧手中 ，就会导致装配工时增加、良率下降以及耐用性不足等问题，这些问题不会随着工艺成熟或供应商降价而消失
，因此灵巧手难以通过规模化量产摊薄成本。

　　报告认为，马斯克想将Optimus的成本从4万美元降至2万美元 ，“是不现实的” 。实现降本的关键不在于规模化量产
，而在于“简化或改进机器人和灵巧手的设计 ”——这也是灵巧手“不可能三角”的体现。

　　制约灵巧手发展的“不可能三角
”，由成本 、性能
、可靠性组成
。

　　如果想实现灵巧手的高性能 ，则需要更多传感器、电动关节和自由度
，但成本势必大幅提升；如果想实现低成本，则可能基本的抓取功能都难以做到；如果实现高可靠性 ，那就得简化设计 、减少故障点
，但这样一来，性能又会大打折扣。

　　拥有敏锐嗅觉的国内玩家们看到机会 。他们认为 ，整机方案还在快速迭代
，宇树
、智元、特斯拉Optimus，没有哪一家敢说自己已经找到了机器人的终极形态 ，相比之下，灵巧手却是整机厂商的共同刚需
，其甚至可以脱离本体，单独服务客户
。另外 ，一位人形机器人企业高管则告诉《21汽车·一见Auto》
，Optimus难以降本，是因为其大部分的零件都来自中国供应商 ，这对于中国整机厂商反而是优势。

　　面对“不可能三角”
，工程师们做出三种不同取舍方案，也就是灵巧手行业中的直驱派 、连杆派和绳驱派三大技术路线 。

　　·直驱派注重精细控制 ，但电机驱动的机体体积小
、抗冲击能力差；

　　·连杆派的优点是刚度高、承载力强
，但灵活性不足；

　　·绳驱派的灵巧手柔韧 、自由度高，最像人手 ，但结构与布线复杂
，价格高
。

　　傲意科技成立于2015年，主业是脑机接口 ，拥有医疗康复级仿生手研发制造经验，作为本体供应商
，它对灵巧手的仿生结构、触觉感知与力学逻辑有更深体会。因时机器人成立于2016年，专注于微小精密运动执行器研发制造 ，主要产品是微型伺服电缸 。依托于微型伺服电缸和肌电假肢的优势
，傲意科技和因时机器人走上了连杆派路线
。

　　强脑科技成立于2015年，其仿生手曾入选《时代》周刊百大最佳发明 ，他们通过用电机直接驱动关节
，消除了灵巧手固有的传动误差与响应延时；大寰机器人的主要产品电动夹爪，其直驱力反馈与灵巧手同源 ，因此这两者都选择了直驱派。

　　雷赛智能是这些灵巧手公司资历最老的
，它于1997年成立，是一家深耕运动控制近30年的老牌工业自动化公司 ，其主力产品采取“行星减速+滚珠丝杠”方案
，但在其DH2015高端产品上采用了腱绳传动技术，同时走直驱派和绳驱派两种路线 。

　　六位玩家中 ，除灵心巧手外，其余企业均已成立十年或以上
，但只有灵心巧手选择三种路线都做
。灵心巧手创始人周永表示，它们分别对应科研
、工业与柔性操作场景 ，“我们不做选择题
，而做填空题。用户需要什么，我们就提供什么 。 ”

　　就在去年 ，中国灵巧手产业已经迈入了“量产竞速
”的关键转折年。据中商产业研究院数据
，中国灵巧手出货量在2025年实现了爆发式增长，市场销量约1.92万只 ，同比增长236.84%；2026年有望达7.02万只
，同比增长265.63%，预计到2030年突破43万只
。

　　第一轮洗牌后 ，中国灵巧手出货量TOP5企业已经诞生
，因有并列排名，共6家企业上榜。据GGII数据 ，前五名分别为因时机器人、强脑科技与灵心巧手（并列） 、傲意科技
、雷赛智能和大寰机器人 。

　　但离奇的是，于2023年成立的灵心巧手
，目前估值却在六强中排名最高——目前估值约205亿元，目标估值约410亿元 ，几乎是目前已上市的雷赛智能市值的两倍
。

　　3岁的灵心巧手
，凭什么值205亿？

　　上榜的6家企业中，除灵心巧手外的其余五家都在2023年~2025年才正式进入机器人灵巧手领域。灵心巧手虽然仅诞生3年 ，可其团队却在2019年就开始研究灵巧手 。周永在接受采访时表示：“2019年
，我们做第一只灵巧手的时候，团队尝试在海外采购微型减速器 ，但是发现精度完全不够、成本太高
，也无法定制，于是我们下定决心启动全栈自研
。”

　　除了微型减速器外 ，周永认为传统电机也无法满足其产品的需求
，因此必须自研手指内柔性驱动技术。此外，灵巧手还面临技术不确定性 ，灵心巧手必须突破材料学 、控制算法
、传感器融合的极限 。目前灵心巧手已自研超强电缸、内部电机线圈绕制等核心零部件和技术
。

　　全栈自研的优势改写了行业定价规则和性价比体系。据高盛的调研报告《人形机器人展望：资本与技术交汇》，灵心巧手管理层表示其产品比竞品便宜1万元至2万元
，平均销售价格（ASP）较海外产品低50% 。

　　成本优势也带动市场快速渗透，据灵心巧手介绍 ，其是全球唯一实现单月产灵巧手超4000只的企业
，目前已经占据全球高自由度灵巧手市场80%以上份额
。自建的4座工厂逐渐投产后，产能将提升至月产万只级别。

　　但硬件量产 、低价走量 ，撑不起目标估值400亿的想象力 。

　　论量产规模
，去年灵巧手出货量排名第一的是因时机器人，目前是全球唯一一家灵巧手交付量超万只的企业；论仿生技术底子 ，强脑科技与傲意科技皆以脑机接口业务起步
，灵巧手的类人程度可能更高。

　　真正让灵心巧手变得“性感 ”的核心叙事，是它跳出了纯硬件厂商的定位 ，补齐了灵巧手最关键的数据和AI“大脑
”
。

　　周永曾公开表示：“我们不只是在制作灵巧手
，我们的目的是复制人类所有的技能。”灵心巧手通过自研硬件，搭建多模态数据采集系统 ，采集人类手部技能数据，建立了号称“世界上最大的真实世界灵巧手操作数据集 ”——LinkerSkillNet 。

　　为解决行业数据采集难
、迁移难、对齐难的痛点
，灵心巧手在ICRA 2026发布UMI-Dex同构采集设备与开源方案
。采集端与灵巧手本体结构一致，数据可原生适配真机 ，省去繁琐后处理
，同时开源数据链路与格式标准，降低全行业具身智能研发门槛。

　　基于大量数据 ，灵心巧手推出了Linker Genesis灵心造物大模型
，号称是“全球首个能在真实世界中发明创造的AI4Science模型 ” 。在周永看来，传统AIGC只能生成文字/图片/视频 ，而灵心造物大模型能够直接驱动物理世界中的灵巧手工作
。比如
，当用户说“我想要一份美团最新黑珍珠榜单的菜品”，模型就可以设计食谱并指挥灵巧手烹饪出来；当用户说“我想要一个玩具
” ，模型也可以设计图纸并指挥灵巧手产线工作。

　　海外同赛道标杆公司Sharpa Hand
，同样验证了“硬件+数据+模型”的路径 。首先，Sharpa Hand设计了一款与人手高度同构的灵巧手Sharpa Wave ，使得利用其采集的数据与用人手采集的高度一致，省去大量对齐工作
，帮助英伟达成功采集了超两万小时灵巧手视频数据，其规模是过去同类研究的二十倍以上
。

　　之后 ，它与高校 、企业合作
，推出各种软硬一体化的数采解决方案：制造重装外骨骼和VR头显，与上海交大研究出灵巧手操作技能IMCopilot ，将灵巧手手内旋转成功率从34%提高到约90%；与上海交大合作发表论文DexEMG
，直接用前臂的肌电信号遥控灵巧手，探索低成本
、可规模化的数据采集方案。

　　又因为它成功将Sharpa Wave的压力灵敏度降低至0.02牛 ，所以能利用自己的触觉软硬件优势
，与英伟达等企业、高校合作，主导开发了一套触觉仿真算法 ，最终还自研了一个通用人形机器人模型CraftNet 。比起业内其他模型
，CraftNet最独特之处就在于补上了机器人对细腻触觉的感知
。

　　相比Sharpa Hand侧重单一触觉优化，灵心巧手的野心更大——它要打造的不是单一感知模型 ，而是拥有百万级人类实操技能的通用机器人操作大脑。

　　这个大模型目前已经拥有500种技能，可以驱动灵巧手做饭 、按摩、剪纸
、“穿针引线 ”等等 。灵心巧手试图打造一个灵巧手的“进化飞轮
”——灵巧手每一次成功的动作均转化为数据
，数据经过训练沉淀为技能模型，技能再进一步释放生产力效率 ，进而催生更聪明的技能与更广泛的实际部署。

　　周永将这一想法比喻成“哆啦A梦的魔法口袋”
，口袋里有取之不尽、用之不竭的技能，因此灵心巧手卖的不只是手 ，是“灵巧手硬件+技能服务溢价 ”
。

　　灵心巧手正将这些技能封装为标准API
，让灵巧手变成“即插即用 、越用越聪明
”的传感器+执行器，未来还可通过OTA持续升级 ，为整机厂商提供全周期数据与技能支持。而技能的种类
，之后将扩展至工业
、物流、美妆 、牙科
、维修等全方面，到那时 ，灵巧手将成为真正的万能工具 。

　　目前将灵巧手的想象力扩展至这个程度的
，确实只有灵心巧手一家公司
。

　　月亮与六便士：百亿估值背后的极致博弈

　　极致的技术野心，必然对应极致的现实压力。灵心巧手想要奔赴“手脑一体、万技通用”的星辰大海 ，眼下最核心的短板，恰恰是资本最看重的东西：现金流与商业化确定性 。

　　目前
，灵心巧手是国内灵巧手行业中唯一一家从成立之初就专注于灵巧手，核心业务与盈利来源完全依赖灵巧手 ，且明确表示不做人形机器人整机的灵巧手公司
。灵心巧手的目标
，是成为“全球最大的灵巧手供应商 ”。

　　但灵巧手行业整体仍处于研发投入阶段，商业化路径不成熟 ，反观行业多数玩家
，仅将灵巧手作为第二 、第三增长曲线，自身有较稳定的主业收入来源 ，足以对冲灵巧手研发亏损 。

　　灵心巧手则无任何业务兜底
，虽然其自称行业“隐形冠军
”，但在公开渠道并未查询到其获得的商业大订单
、大规模工业落地等核心经营成果
。周永在去年4月公开表示 ，灵心巧手的营收规模已达到“千万元级别”。但已上市的雷赛智能
，去年总营收达到18.74亿元，灵心巧手的营收相形见绌 。

　　另外 ，出货量TOP5企业中，除灵心巧手外
，其他玩家都没有公布过自己的灵巧手业务营收数据
。目前全网唯一曾披露过灵巧手业务收入数据的公司，是已上市的兆威机电。2025年 ，兆威机电的“机器人产品（灵巧手及其核心驱动模组） ”营收2387万元
，同比增加297.2%，但营收占比仅1.4% 。

　　灵心巧手的“千万元级别 ”营收规模 ，是成熟“卖铲人”的百分之一。对于投资者而言
，似乎布局确定性更高的“卖铲人
”，避免为“灵巧手单品盈利”叙事支付高估值 ，是更理智的选择
。

　　更大的压力来自极高的研发与数据成本。

　　上文提到的Sharpa Hand
，将其灵巧手产品Sharpa Wave的各项指标完全开源，相当于出了一份关于这双手的“说明书 ” ，帮助英伟达和其他研究者直接把Sharpa Wave搬进仿真器里
，进行各种数据采集与模型训练 。

　　但灵心巧手却选择了最重、最贵的路径：坚持100%在真实物理世界进行数据采集，以提升灵巧手手部动作的精准性和效率
。

　　为了保证动作精度和模型真实性 ，其数据积累无法依托模拟器，只能依靠大规模量产 、交付真机来换取实操数据。灵心巧手将月交付破万作为2026年的目标
，计划于今年总交付达5万-10万只 。未来，灵心巧手还将启动“百万机器人数据采集计划
” ，部署100万台装配灵巧手的人形机器人进行数据采集工作
。

　　可问题是
，目前行业内对五指灵巧手的需求并没有那么高。据高盛调研报告《中国人形机器人年中评估：向商业化应用更近一步》，多数整机厂商目前更倾向于采用轮式机器人搭配“双指与三指夹持器”——该方案可满足70%至90%的工业场景需求 。

　　国内人形机器人企业逐际动力管理层认为 ，双指与三指夹持器已能满足当前大多数应用场景需求
。千寻智能管理层则透露
，三指机械手/夹具正处于测试阶段，即将投入实际采集应用 ，而五指机械手因使用寿命短且成本高已被排除在外。

　　灵心巧手的产品包括五指灵巧手
、外骨骼手套、力反馈交互设备 、遥操作臂和机械臂
，并没有开发双指或三指夹持器，也没有开发更简单的夹具 。

　　对比下来 ，另一边的Sharpa Hand则显得轻松得多
。由于Sharpa Hand将自己开源
，并和英伟达共同解决了触觉的“Sim to Real（仿真到现实迁移） ”难题，它将自己完美嵌入了英伟达的仿真生态 Isaac Lab（英伟达的原生机器人学习框架）。又由于Isaac Lab 是目前全球灵巧手研发的首选仿真训练平台 ，Sharpa Hand也成功把自己间接推销给所有正在使用英伟达平台的高校、企业和研究者 。

　　这也是为什么灵心巧手需要进行大量融资。周永曾表示，随着量产扩大
，机器人行业的融资规模也将跃升至全新量级
。“未来两年如果要建设年产千万台机器人产线，建产线的融资规模可能都是100亿元起。
”

　　一边是高投入
、慢回报 ，另一边是赛道竞争日益激烈 。

　　在ICRA 2026上
，强脑科技展示了新一代灵巧手 Revo3-U21，同时还开源了数字资产与 retargeting 算法 ，支持主流具身智能仿真平台和真机部署
。触觉感知方案供应商帕西尼感知则带来了五指数据采集手套 PXCap Ⅴ
，并已逐步构建起百亿级数据基座。

　　甚至连灵心巧手的主要客户——人形机器人整机厂商也转过头来，自己下场研发灵巧手 。人形机器人整机企业它石智航在ICRA 2026上就发布了灵巧手TARS DexHand ，并特别强调这是一只“有脑子的手”：DexHand能借助它石智航的SenseHub数采套件
，将人类动作数据更直接、更高保真地映射到机器人本体；同时，DexHand能通过将腕部力/力矩信号引导至它石智航的视触觉世界模型OmniVTA ，进一步接入AWE 3.0大模型
，完成“手脑一体 ”
。

　　在国内所有的灵巧手玩家中，灵心巧手独自选了最孤独 、最难走的一条路：开发最难的五指灵巧手 ，量产最多的五指灵巧手，只靠卖“灵巧手+技能服务溢价
”营收
，只在物理真实环境中采集数据，并企图最终复刻女娲造人的鬼斧神工 ，打造拥有上百万种人类技能的灵心“造物”大模型。

　　正如周永所言
，“灵巧手是文明的投射 ”，如果这一切都能成功 ，灵心巧手或许真能成为全球最大的灵巧手供应商 。

　　但经过高速狂奔的2025年
，具身智能行业已在2026年迎来“场景落地元年
”
。此前的人形机器人企业靠故事和视频Demo就能获取融资，但今年所有整机厂商都在经历量产落地的考验。

　　当下的灵心巧手 ，正站在野心与现实的十字路口：为了证明自己410亿元的估值非虚
，灵心巧手必须向市场展示它有持续的自我造血能力 。如果在摸高摘取“月亮”之前脚下断了根，那“月亮 ”与“六便士” ，恐怕在最后都会散作空中破裂的泡沫
。

（文章来源：21世纪经济报道）