3个月造出全新产品线，曦诺未来的技术复利从哪来？｜甲子光年

一以贯之的第一性思考。

作者｜刘杨楠

编辑｜栗子

WRC 2026期间，曦诺未来发布了全新系列产品——纯直驱灵巧手Prima 1。距离这家公司发布混驱灵巧手Flex 2，只过去了3个月。

这家成立不到两年的公司，已完成4轮融资，累计金额近15亿元，股东名单集齐新能源产业资本、互联网及科技大厂、顶级券商资本、头部财务VC，老股东也持续追加。

目前，曦诺未来在手订单量已过万台，Prima系列发布即火热；5400平米新工厂已投产爬坡，年产能将达10000台。

在稳步扩张的业务基本盘之上，曦诺未来在科研领域又落关键一子，在短短3个月内布局纯直驱路线，并完成产品落地。这背后既是对细分市场需求的精准判断，也是底层技术能力沉淀后的自然爆发。

曦诺未来为何切入科研赛道并发布纯直驱产品线，它填补了怎样的市场空白？又藏着曦诺未来怎样的技术积淀与决策逻辑？

1.为科研而生的灵巧手

曦诺未来将Prima 1定位为“科研级灵巧操作平台”，专为具身智能研发打造，面向高精度力控操作与具身智能前沿研究。

过去几年，机器人的运动控制问题已基本蹚平，灵巧操作已成为机器人能力提升的核心瓶颈，这不仅限制着机器人的产业落地进程，更限制着科研人员对具身智能边界的探索。

高维动作空间、复杂的接触动力学、严重的感知遮挡等因素叠加，让灵巧操作的研发难度远在运动控制之上。每一次抓取、拧转，灵巧手都会和物理世界产生持续的接触和交互，过程中产生的力觉、触觉和位姿数据，正是当前训练具身智能模型最直接的养料。

灵巧手不只是一个执行终端，它本身就是一个数据采集平台。平台的数据保真度与可复现性，很大程度上决定了具身模型迭代的上限。前者则与灵巧手的驱动方式密切相关。

从技术原理上看，对于动力学建模、控制算法研究和具身智能算法验证等问题，纯直驱路线能够为科研人员提供了一个更易分析、更易建模、更方便调试和验证的实验平台，通过减少力的传动环节，缩短传动链路，驱动器和关节之间的物理关系更直接，力矩反馈更透明，系统建模、参数辨识和控制算法研究的复杂度随之降低。

然而，此前受限于电机体积、散热设计与系统集成能力，多数直驱产品自由度数量偏低，与人手的运动维度差距显著。在科研、精密装配等高端场景，需求正推动灵巧手向更高的自由度演进，但现有产品仍有不足，研究者需要对算法做降维映射处理，既增加了研究成本，也限制了复杂操作技能的探索边界。

同时，不少产品仅能实现基础运动控制，没有原生集成高分辨率触觉与视觉感知模块。科研团队需要自行加装传感器、搭建数据采集链路，二次开发门槛高、适配周期长。此外，连续运行散热差、力控带宽不足、进口产品价格高昂等问题，也让直驱灵巧手难以支撑实验室高负荷、长周期的真机训练，进一步抬高了具身智能研究的硬件门槛。

曦诺未来全直驱灵巧手 Prima 1

Prima 1的出现，正是对这些行业痛点的系统性回应。

它在全关节直驱的架构之上，做到了22个自由度的运动维度，高度逼近人手的运动能力，研究者无需对算法做妥协，可直接开展复杂灵巧操作的前沿探索；力控响应小于10毫秒、0.08秒即可完成一次完全开合，超高的力控带宽完全匹配高频强化学习的训练节奏，不会因硬件性能拖慢算法迭代速度。

同时，Prima 1原生集成五指视触觉融合感知系统，接触力度、滑移状态、物体纹理等多维信息，可直接接入训练数据集，省去了科研团队自行改装外设的环节；针对性优化的散热管理设计，可支撑实验室长时间连续运行，保障长周期实验的稳定性。

不过，直驱和混驱是两套从传动到控制都不同的技术体系，曦诺未来为何能在3个月内完成纯直驱路线的产品化？

2.三个月推出全新产品线，

曦诺未来凭什么？

直驱与混驱虽只有一字之差，但背后对应着两套不同的技术栈，且各有难点。

混驱将腱绳驱动与直驱相结合，能够充分发挥腱绳驱动在轻量化、低末端惯量和灵活布局方面的优势，同时在关键关节引入直驱，兼顾精细控制与输出性能。其控制链路涉及绳驱与直驱的耦合，是控制门槛最高的路线。

纯直驱则把电机直接装到关节上，砍掉中间环节，响应速度和力矩透明度都上一个台阶，代价是发热、体积和成本更加不可控。

「甲子光年」观察到，大多数灵巧手企业只押注一种驱动路线，这背后有成本与人力的约束，但更根本的是技术上的壁垒。不同驱动路线对应的控制逻辑、力控链路、散热设计和结构布局各异，多线并行的技术跨度之大，多数团队不具备同时驾驭多条路线的能力。

曦诺未来WRC现场

曦诺未来成立不到两年，如今只用了3个多月便完成了全新直驱产品线的发布。支撑这个速度的，是它一以贯之的技术与产品策略。

3个月前，曦诺未来从第一性思考出发，参考人手的灵巧操作原理，倒推出了Flex 2的设计思路，确认臂手一体的技术方案。

Flex 2在控制算法、智能感知与体积尺寸等维度大幅优化，将腱绳驱动和电机直驱融合。绳驱负责大力抓握，提供强大出力和抗冲击性；直驱负责手指侧摆等快速响应动作，兼顾精度与速度。这套方案压缩了小臂体积，从根本上解决了纯直驱的发热问题，也突破了腱绳在部分关节上力控精准度不足的难题。

在Flex系列的产品更迭过程中，曦诺未来积累了从机加工、电机绕线到组装测试的完整产线，并自研微型伺服电缸等核心部件，不依赖外部供应商，是国内少数具备电机、电控、减速器、丝杠、算法完整自研自产能力的灵巧手和执行器供应商。

经济学家布莱恩·阿瑟在《技术的本质》中提到，新技术极少凭空出现，它源于既有技术的组合。组合中可调用的成熟组件越多，新技术的诞生就越快。从混驱到纯直驱，组合方式不断重塑，但基本的原子能力和产品迭代过程中积累的工程经验仍是共通的。曦诺未来此次完善纯直驱产品线，本质是在既有技术底座上的自然延伸。

在技术路线尚未收敛的当下，曦诺未来这种全面布局显得稀缺，也在商业上打开了更多可能性。问题也随之而来：为什么一家成立不到两年的公司，要在技术和产品布局上多点开花？

3.曦诺为何“既要、又要、还要”？

灵巧手行至今日，技术路线远未收敛。绳驱派、直驱派、混驱派各自下注，谁也无法断言终局。初创企业单一押注某一方向，意味着把公司的命运押在一场尚未分出胜负的赌局上。

更现实的可能在于，路线之争或许本就没有唯一答案，不同的技术路线并无绝对的优劣之分，本质是为了服务于不同的场景需求。

曦诺未来创始人兼CEO夏宇轩将灵巧手的发展进程和自动驾驶的发展做了类比：“直驱像L2，技术路径直接、控制友好，是当下可以规模化的形态；混驱像L3+，性能全面、柔顺耐久，是面向终局的架构，但它的实现难度决定了它属于未来。”

这个类比背后，是对市场分层需求的判断。

科研是具身智能浪潮中率先跑通的市场。这个判断有一个极有说服力的参照：宇树科技的招股书披露，2025年前三季度，科研教育收入4.38亿元，占比73.6%，采购主力是高校、研究所以及AI实验室，买机器人用来训练和验证算法。宇树用自身的发展证明，科研市场对高性能硬件有持续且真实的需求，足以支撑一家头部公司完成早期的产品迭代与商业验证。

更不用说，科研场景的需求空间还在持续扩大。2025年3月，“具身智能”首次写入政府工作报告，与量子科技、6G并列，成为重点培育的未来产业。此后一年，全国各大高校均加大力度布局具身智能——复旦大学成立可信具身智能研究院，清华大学成立具身智能与机器人研究院，北京航空航天大学的具身智能机器人研究院把“灵巧操作技能学习”列为核心攻关方向，多所高校申请增设具身智能本科专业。

高校实验室越建越多，对高性能研究平台的需求也随之水涨船高。Prima 1对应的正是L2级产品，为当下的AI算法训练和科研探索提供理想的硬件平台。

曦诺未来全直驱灵巧手Prima 1

Flex 2则对应L3+级产品，为终局储备弹药，探索灵巧手大规模进入工厂和家庭所需的能力上限。但混驱架构的复杂性决定了它的成熟仍需要时间。

曦诺未来混驱灵巧手Flex2

曦诺是目前行业内唯一一家同时具备L2和L3+能力的具身灵巧操作厂商，双产品线并行，既布局今天的量产，也探索明天的前沿。值得注意的是，L2和L3+路线并非完全孤立，二者是螺旋前进的，科研场景的落地成果本身也能反哺未来工业和家庭场景的落地。

具体来看，科研用户会对产品进行大量二次开发，对一家平台公司而言，这是宝贵的共创过程。最前沿的使用者在实验室里打磨出的使用习惯和工具链，很可能会沉淀为下一代产品的需求清单。

在算法训练和二开过程中，还会产生大量数据。失败的抓取、非常规的握持、极端工况下的传感记录，这些在工业或家庭场景中通常会成为被过滤掉的废样本。但对于以探索智能边界为目标的科研场景来说，失败的数据甚至比成功的数据更珍贵，这是算法进化必需的养料。

同时，科研场景需求确定且容错率高，研究者要的是能力和接口，产品能被充分开发、快速迭代，最终反哺模型进化。Prima 1沉淀的各类数据、算法与试错经验，也可以反哺Flex系列的整体提升，让终极商业远景加速进入现实。

曦诺看似“既要、又要、还要”的技术布局，本身是对真实市场需求的分层回应，是同一技术底座在不同阶段的自然延伸。

4.一以贯之的第一性思考

回溯曦诺未来两年的发展，会发现其技术和产品布局看似多元，内里的思路却是连贯的。

Flex 2的混驱布局，源于技术上的第一性思考。

夏宇轩创业初期便反复思考“人的双手为什么好用”这个核心命题。他得到的答案是，人手兼具爆发力与低惯量，核心在于大肌肉群集中于小臂，手掌以极轻的自重实现极强的抓握。沿着这个推演，曦诺未来做出了臂手一体的混驱灵巧手Flex 2，突破了传统驱动方式的束缚。

但人手的“好用”还有一层更关键的含义——人手的“好用”具有极强的泛化性，并不针对特定场景。人能在工厂完成大力抓取和精密装配，也能在实验室操作各类精密器件，还能在家里处理各类形状、材质、姿态千差万别的日常事务。

这意味着，人手本就是针对不同场景调用不同能力模式的通用操作系统。灵巧手厂商不能只复刻人手的物理形态，其内在的通用操作能力才是“好用”的根本所在，最终服务于真实世界各个场景的复杂需求，撬动更大的商业价值。

曦诺未来此次发布Prima 1，便是从商业的第一性出发，以市场需求为导向进行差异化布局。

两条产品线落地之后，曦诺未来的生态位也从一家针对单个场景的产品公司，进化为一家通用灵巧操作全栈方案商，场景版图覆盖科研、工业、家庭。长期来看，这种全栈布局下，曦诺未来能够在不同场景中收集更多元、海量的数据和真实用户反馈，反过来迭代技术底座和产品思路，形成正向闭环。

曦诺未来WRC现场

资本市场已经用真金白银为这套逻辑投了票。成立不到两年，曦诺未来已完成4轮融资，累计金额近15亿元，股东名单集齐汽车产业资本、顶级券商国资、地方文化产业基金、头部财务VC的强大阵容，老股东也持续追加。

今天的中国具身智能热潮，是一场资金、人才、场景共振汇聚成的超级共识。它要求各类玩家不但要扎进场景兑现商业价值，更不能放下持续推高智能边界的终极目标。当曦诺未来在每条路线上都把指标推到前列，它实则在替全行业做实质上的路线验证。哪种场景配哪种路线，市场将在曦诺身上看到一个完整的样本。

肯尼斯·斯坦利在《为什么伟大不能被计划》中写道，伟大的成果很少来自对既定目标的精确规划，它们更多是探索过程中的副产品，而探索需要踏脚石。

推高智能边界这件事，无法被任何一家公司规划，只能靠整个产学研生态共同探索。它需要的“踏脚石”，自然也包括一个足够好用，也能让大多数科研人员用得起的研究平台。曦诺未来正在做的，便是成为这块“踏脚石”的奠基者。

（封面图及文中未说明图片来源：曦诺未来）

END.