本田正在开发其具有灵巧的多指手和人工智能辅助的远程操作的Avatar机器人，，以支持人类访问受限的复杂任务，包括医疗保健，基础设施维护，灾难应对和太空探索。在演示中，一名操作员穿着MANUS Metaglove Pro Haptic与一个头戴式显示器控制机器人的两只多指手来执行基于工具的拧紧螺钉任务。本田的控制框架将这种输入转化为机器人手的运动，允许操作员在工具处理过程中直接控制手指关节。操作员决

本田正在开发其具有灵巧的多指手和人工智能辅助的远程操作的Avatar机器人，，以支持人类访问受限的复杂任务，包括医疗保健，基础设施维护，灾难应对和太空探索。在演示中，一名操作员穿着MANUS Metaglove Pro Haptic与一个头戴式显示器控制机器人的两只多指手来执行基于工具的拧紧螺钉任务。本田的控制框架将这种输入转化为机器人手的运动，允许操作员在工具处理过程中直接控制手指关节。操作员决

开发者可通过 MANUS 软件开发工具包（SDK）自定义并控制该反馈，在可视化反馈之外，为兼容的遥操作系统增加触觉感知信号。MANUS 提供高精度、低延迟的手部动作捕捉输入，可将操作员的手部动作实时映射至机器人系统。德克斯特机器人（DexRobot）在 2026 世界机器人大会与 2026 世界人工智能大会上，展示了基于 MANUS 数据手套的灵巧手遥操作方案。DexHand 021 Pro 是一

开发者可通过 MANUS 软件开发工具包（SDK）自定义并控制该反馈，在可视化反馈之外，为兼容的遥操作系统增加触觉感知信号。MANUS 提供高精度、低延迟的手部动作捕捉输入，可将操作员的手部动作实时映射至机器人系统。德克斯特机器人（DexRobot）在 2026 世界机器人大会与 2026 世界人工智能大会上，展示了基于 MANUS 数据手套的灵巧手遥操作方案。DexHand 021 Pro 是一

开发者可通过 MANUS 软件开发工具包（SDK）自定义并控制该反馈，在可视化反馈之外，为兼容的遥操作系统增加触觉感知信号。MANUS 提供高精度、低延迟的手部动作捕捉输入，可将操作员的手部动作实时映射至机器人系统。德克斯特机器人（DexRobot）在 2026 世界机器人大会与 2026 世界人工智能大会上，展示了基于 MANUS 数据手套的灵巧手遥操作方案。DexHand 021 Pro 是一

据介绍，本次合作推出的整合方案，为机器人技术团队提供了目前行业内独有的集实时机器人控制、机械臂技能训练、非结构化环境远程操控于一体的统一界面。本次合作的核心突破，是将行业领先的智能运动规划能力与响应速度毫秒级的触觉接口深度打通，为真实复杂工况下的机械臂控制与机器人训练，开辟出更符合人类操作直觉的全新路径，解决了长期困扰遥操作领域的行业痛点：在太空探索、核设施维护、深海检测、微创外科手术等复杂场景中

灵巧操作研究依赖于通过遥操作采集的示教数据。无论是在 Isaac Sim 仿真环境还是实体硬件平台上，当操作员控制多指机械手抓取物体时，仅依靠视觉反馈，不足以捕捉机械手与物体之间的物理交互信息。握力、滑移以及接触时序无法通过视觉直接观测，这会限制操作员在遥操作过程中对这些信号做出反应，进而影响最终运动轨迹的精度。而触觉反馈正是用来弥补这一短板，让操作员实时感知接触发生的物理感受。

灵巧操作研究依赖于通过遥操作采集的示教数据。无论是在 Isaac Sim 仿真环境还是实体硬件平台上，当操作员控制多指机械手抓取物体时，仅依靠视觉反馈，不足以捕捉机械手与物体之间的物理交互信息。握力、滑移以及接触时序无法通过视觉直接观测，这会限制操作员在遥操作过程中对这些信号做出反应，进而影响最终运动轨迹的精度。而触觉反馈正是用来弥补这一短板，让操作员实时感知接触发生的物理感受。

在工业遥操作、具身智能和远程机器人作业的落地过程中，力反馈设备早已不再是实验室里的小众工具，而是从“辅助体验”变成了决定操作精度、作业安全与任务效率的核心装备。其中，Geomagic Touch与Touch X作为桌面级力反馈领域的两款主流产品，正在大量进入工业装配、医疗仿真、高危作业遥操作等场景，很多技术团队在选型时都会问同一个问题：两者的核心差异在哪里？机器人遥操作为什么一定要有力反馈？

针对这一现状，Extend Robotics 与 QuarkXR 确立核心研发目标：依托 XR 扩展现实技术，搭配高精度触觉交互硬件，搭建一套零门槛、全远程、高真实感的人机交互系统，消除操作人员与机器人设备之间的交互隔阂，让操作人员可在任意安全距离完成作业，同时彻底降低机器人操控的学习成本与操作难度。设备可精准识别操作人员的手部自然动作，并实时同步传输至机器人终端，无需复杂按键、摇杆操控，仅通过自