触觉反馈的重要性灵巧操作领域的研究依赖于通过遥操作采集的演示数据。无论是在艾萨克仿真平台（Isaac Sim）中，还是在实体硬件设备上，当操作人员操控多指机械手抓取物体时，仅依靠视觉反馈，不足以还原机械手与物体之间的物理交互过程。握力、打滑现象以及接触发生的时机，都无法通过视觉直接观测。这就限制了操作人员在遥操作过程中对这些信号做出的反应，进而影响最终生成运动轨迹的精度。而触觉反馈恰好能够弥补这一

2026 年，灵巧机械手取得长足发展，各类硬件平台在灵巧性、触觉感知以及真实场景稳定性方面均实现技术突破。随着硬件技术日趋成熟，该领域开始直面一项更棘手的难题：如何生成大规模、高质量数据集，用以训练灵巧操作系统。硬件技术进步背后的数据缺口参与本届国际机器人与自动化大会（ICRA）的多家机械手企业都致力于攻克一项共性难题：大规模采集精准的人体动作演示数据。高接触操作、精密抓取、双手协同、仿人机器人训

具身智能和人形机器人技术快速发展，灵巧手已成为机器人完成复杂操作任务的重要末端执行器。而如何将人类自然、连续的手部动作精准映射到高自由度机器人灵巧手，是实现高效遥操作和机器人模仿学习的关键。Xynova借助MANUS Metagloves Pro Haptic触觉数据手套，成功实现了旗下Flex 2灵巧手的高精度遥操作，为机器人数据采集、模仿学习和远程控制提供了可靠解决方案。高精度捕捉人类手部动作

Xynova通过MANUSMetagloves ProHaptic手套实现了其Flex 2灵巧手的遥操作任务。该设置实时捕捉人手运动，并通过由连续手指关节数据驱动的控制管道将其传输到机器人平台。‍图片摘自Manus官网将人手运动映射到灵巧手Metagloves Pro Haptic触觉手套以低延迟捕获详细的手指运动，为远程操作管道所依赖的连续运动流提供信息。多种手部数据（包括人体工程学数据、原始传

当下具身智能、人形机器人产业全面爆发，高精度手部动作捕捉设备迎来刚需风口，作为行业标杆的 Manus Metagloves 系列手套热度持续登顶，目前经典款 Metagloves 仅剩最后 20 套现货库存，售罄后将全面停产。为何这款来自荷兰的专业数据手套今年能够横扫全球科研、影视、工业赛道，成为各大实验室、动画工作室、机器人企业的标配设备？答案藏在 Manus 十余年深耕动捕领域的发展历程与完善

2026年4月28日，第三届中国具身智能与人形机器人产业大会在北京市海淀区中关村国家自主创新示范区展示交易中心隆重召开。本次大会汇聚了全球顶尖科研机构、企业代表及行业专家，共同探讨具身智能与人形机器人的前沿技术、应用场景及产业生态发展。作为本次大会的重要参展商，爱迪斯通（EdisonTech）携旗下多款先进机器人训练设备亮相，全面展示在机器人感知、交互与操作领域的创新应用成果，引发广泛关注。多款核