在机器人领域，手部动作的精细程度直接影响整体表现。灵初智能最新推出的自研灵巧手，以21个自由度打破了行业常规。这种设计不仅超越了市面上常见的6自由度抓取器，更在夹持、旋转、精准插拔等操作上展现出远超预期的性能。与人类27个自由度的手相比，特斯拉最新款Optimus Gen-3灵巧手仅有22个自由度，而灵初智能的21个自由度在机械结构复杂度和制造难度上都达到新高度。

这种高精度操作能力背后，是灵初智能对成本控制的精准把握。目前市面上很多团队光灵巧手就要花费几十万元，但灵初的目标是将整机价格控制在10000美元（约71885元）级别，对标特斯拉Model 3的定价策略。这种价格优势不仅来自于硬件设计，更源于系统层面的深度整合。灵初智能选择将整机打造为"轮式+双手"的形态，这种设计既保留了移动灵活性，又兼顾了操作精度。

在技术路线选择上，灵初智能从一开始就摒弃了传统夹爪方案。创始团队认为，单纯的抓取能力难以应对复杂任务需求。比如使用工具、精密装配、翻页、扫码等操作，都需要更高自由度与触觉反馈。耶鲁大学等机构在2013年研究显示，家庭和机械车间环境中人类手部的高频抓取动作多达10种，这些动作都需要高自由度手部配合才能完成。

工业场景中很多手中操作（如转动螺丝刀）和精密操作（如电池抓取与摄像头校准）对低自由度的灵巧手来说仍是挑战。因此灵初智能在研发初期就确立了不采用夹爪的路线。这种选择源于对市场产品的不满，同时也得益于团队深厚的技术积累。公司首席科学家杨耀东作为北京大学人工智能研究院助理教授，在强化学习领域有扎实研究基础。

2022年，杨耀东带领团队在NeurIPS 2022具身灵巧操作竞赛中获得冠军，这为灵巧手研发奠定了技术基础。团队中00后成员陈源培，师从李飞飞和Karen Liu，曾在全球首次实现强化学习在真实世界同时控制双臂、双手多技能操作。这种技术积累让灵初在灵巧手研发上具备独特优势。

在机器人领域，强化学习的应用面临诸多挑战。自由度越高训练难度越大，目前常见机器狗仅有12个自由度，训练尚且不易。灵初智能的21个自由度灵巧手对算法训练提出更高要求。具身智能在真实世界完成开放场景长程复杂任务时，容易出现误差累积。比如完成十个步骤的任务，第二步1cm的偏差可能导致最终结果大相径庭。

团队通过分层端到端快慢脑架构技术路线，解决了这些问题。快脑S1专注操作，灵巧操作经过tokenize后作为S2慢脑的输入，与语言、视觉模态融合。基于Causal VLM自回归架构，实现多模态融合的推理和任务规划。这种架构让快脑控制手部完成精细动作，慢脑基于视觉感知处理开放环境规则变化，形成"动作感知-环境反馈-动态决策"的闭环。

灵初推出的Psi-R1模型，结合历史动作与当前环境状态，理解动作的长期影响。这种设计避免了重复试错和误差积累，建立动作与环境变化的因果链。这套技术路线让灵巧手在复杂任务中展现出更强的适应能力。

在产业化道路上，灵初智能选择走Model 3式的路径。王启斌表示，灵巧手不会单卖，而是作为整机系统的一部分。这种软硬件深度耦合的策略，强调系统闭环与数据链条完整性。整机采用标志性紫色轮足双手设计，动作系统已迭代至Psi-R1，数据积累从单场景逐步扩展，任务交付以ToB为主，重点布局3C制造和仓储物流。

这种产业化策略与特斯拉Model 3的路径高度相似。Model 3通过降低价格进入大众市场，实现销量突破。灵初智能的目标是将机器人成本控制在10000美元左右，构建硬件+软件+数据的生态闭环。这种模式让机器人真正成为可商用工具，而非实验室展品。

王启斌认为，具身智能需等到硬件成本降至10万元人民币级（预计2030年），且单场景出货量突破百万台，才能触发生态爆发。这种期待与Model 3对智能电车行业的推动相似。灵初智能正在为机器人世界的"Model 3"打基础，目标是成为首个将机器人真正转化为实用工具的团队。