公開人形機器人 25 自由度機器手！1X：手是通往物理世界的 API
手指能撿起錢包裡的硬幣、旋轉並裝上燈泡、拉起外套拉鍊，也能察覺物品正從掌中滑落，立即調整抓握。人形機器人新創 1X 最新公開 NEO 的新一代機器手，試圖把人類每天不假思索完成的手部動作，交給機器人。
根據《WIRED》報導，NEO 的五指機器手具備 25 個自由度，接近人手常見的 27 個自由度，並採類似人體肌腱的驅動設計。1X 表示，開發這雙手的目標，是移除限制人形機器人能力的「硬體上限」，讓資料成為能力擴張的主要障礙。
1X 更給這雙手一個特殊定位：「通往物理世界的 API」。
Introducing NEO’s 25 Degrees of Freedom, tendon-driven hands — nearing or surpassing human-level dexterity, strength, speed, and reliability.
For seventy years, robotics worked around the hand problem. The humanoid bet is the reverse: it lives or dies at the fingertips. pic.twitter.com/Dz1KMykUCy
— Bernt Bornich (@BerntBornich) July 9, 2026
1X：人形機器人的能力上限，可能就在手臂末端
「人形機器人就像一台電腦，而雙手就是它連接物理世界的 API。」1X 在官方技術文章中如此形容。
1X 認為，模型、感知系統與雙腿，讓機器人理解任務、辨識環境並移動；雙手則決定它抵達物體面前後能做什麼。若機器人只有兩指夾爪，大致只能抓取、放置與推動，即使 AI 模型持續升級，應用仍只能組合有限的動作。
NEO 新手部共有 25 個自由度，其中手指與手掌占 22 個、手腕占 3 個。1X 參考人體手部結構配置自由度，尤其強化拇指與其他手指相對運動的能力。
但關節數量並非 1X 此次發布的唯一重點。官方花了更多篇幅解釋，NEO 如何從接觸物體的過程「感覺」外界。
不只下指令，1X 想讓機器手也能讀回力量
1X 指出，許多機器手本質上仍是「只寫不讀」（write-only）。控制系統要求手指移動到指定位置，機器手便執行動作；但常見的高齒輪比傳動結構，可能讓物體接觸手指產生的力量，在傳動過程中被摩擦消耗，難以回傳至馬達。也就是說，機器手知道自己被要求移動到哪裡，卻難以直接從關節判斷外界施加多少力量。
NEO 採取另一種設計。1X 把馬達配置在前臂，再以自家腱索穿過手腕帶動手指，模仿人體前臂肌肉拉動肌腱的方式。其 Tendon Drive 採約 5：1 至 15：1 的低齒輪比，讓外界力量能沿著傳動路徑回到馬達。
25 個自由度都具備原生力量控制與完全可反向驅動能力。外力推動 NEO 的手指時，手指可以順勢退讓，系統也能回報受到多少力量。1X 稱這項特性為「力量透明度」（force transparency）。
1X 因此以「read-write」形容 NEO 的手：它能向外施力，也能沿著相同的物理路徑讀回接觸資訊。這正是「通往物理世界的 API」所指的概念，手不只負責執行命令，也成為機器人感知外界的管道。
手指還得知道，物品何時開始滑落
光從關節讀取力量仍不夠。NEO 手指表面也整合高解析度觸覺感測，可測量法向力、接觸位置與剪切力。其中，剪切力能讓 NEO 察覺物體開始在手中滑動，在完全掉落前重新抓握。
這對小型、透明、柔軟或遭遮蔽的物體尤其重要，因為相機未必能完整看見手指與物體的接觸狀況。1X 公開展示中，NEO 能握住脆弱的摺紙而不造成破壞，也能透過壓力熱圖觀察握手時的接觸力量。
《WIRED》在與 1X 團隊的 Zoom 通話中，也觀看一台全自動 NEO 展示手指速度。機器人從逐指緩慢抬起開始，不斷加速，直到手指快速敲動，在螢幕上幾乎模糊成一片。
不過，《WIRED》提醒，目前仍難單靠展示影片判斷所有動作的自主程度。1X 回應，部分影片由機器自主驅動，部分則由操作人員控制，用來展示硬體能力上限。NEO 現階段也保留 Expert Mode，遇到複雜任務時，可由人類遠端操作。
NEO’s Hands
An API to the Physical World pic.twitter.com/zds5rlxfzT— 1X (@1x_tech) July 9, 2026
機器人會走之後，業界開始攻「手」
1X 對手部的投入並不是特例。《The Guardian》7 月初以「機器人最難的問題」形容機器手。人類看似簡單的綁鞋帶、扣鈕扣，背後都涉及複雜神經指令與精細動作協調。
中國更已有一批新創專攻靈巧手。LinkerBot 創辦人周勇向《The Guardian》形容，打造機器手比製造人形機器人「難 100 倍」；Wuji Technology 創辦人 Pan Yunzhe 則認為，「操作物體的問題遠比移動問題重要」。機器人即使能在空間中移動，若無法使用工具，實際用途仍相當有限。
硬體進步後，控制問題隨即浮現。英國布里斯托大學機器人與 AI 教授 Nathan Lepora 指出，機器手的硬體挑戰正在逐步解決，但如何控制它們，「沒有人知道該怎麼做」。
教機器手拿起一袋雜貨、拉拉鍊或操作工具，需要三維空間中的動作、力量與觸覺資料。《The Guardian》指出，透過遠端操作教機器人完成裝袋等簡單任務，就可能需要數百小時的訓練資料。這也回到 1X 此次發布機器手時提出的主張：讓資料成為能力的主要障礙。
1X 已為 NEO 機器手建立專用產線，目前已有數百隻手下線，今年具備生產 1 萬隻的產能。該公司直言，「無法規模生產的手，就無法進行大規模實驗；沒有規模化資料，就沒有具身 AGI。」
對 1X 而言，量產也是其 AI 策略的一環。更多硬體意味著能進行更多實驗，累積機器人在真實世界抓握、接觸與操作物體的資料，再用於訓練操作能力。
NEO 的 25 自由度機器手，目前還不能證明人形機器人已能自主包辦家務。但 1X 這次從一雙手談起，已點出人形機器人要真正工作的另一道難題：理解任務、走到物體面前之後，機器人還得伸出手，碰觸、感覺，最後把事情做完。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：1X、《WIRED》、《The Guardian》，首圖來源：1X