正如视频所示，人手的每一个细微动作都能被数字模型精确地镜像，这不仅展现了其精准性，也体现了其在机器人、虚拟制作等领域的应用潜力。有了可靠的数据作为基础，我们可以更自由地进行实验——增加手腕滚动、夸大指尖压力，或者稍微偏离节拍，以获得更具表现力、风格化的感觉。这些问题中的大多数在捕捉阶段就已经解决了，这意味着我们在Autodesk Maya中的时间可以花在真正重要的事情上：艺术性。有了这种工作流程，

正如视频所示，人手的每一个细微动作都能被数字模型精确地镜像，这不仅展现了其精准性，也体现了其在机器人、虚拟制作等领域的应用潜力。有了可靠的数据作为基础，我们可以更自由地进行实验——增加手腕滚动、夸大指尖压力，或者稍微偏离节拍，以获得更具表现力、风格化的感觉。这些问题中的大多数在捕捉阶段就已经解决了，这意味着我们在Autodesk Maya中的时间可以花在真正重要的事情上：艺术性。有了这种工作流程，

通过上述技术方案，搜维尔科技正协助企业与科研机构构建下一代AI应用生态，从人形机器人训练、机器人远程操作，到高自由度灵巧手控制，加速推动AI从“理解世界”迈向“改变世界”。未来，搜维尔科技也将持续深耕动作捕捉、XR交互、机器人训练与智能机器人应用领域，携手产业伙伴共同推动Physical AI技术落地，迎接智能代理与机器人时代的到来。“维拉·鲁宾”（Vera Rubin）系统：为代理而生的奇迹这是

集成XELA的uSkin传感器后，每个指尖覆盖12个传感点，可检测低至0.1g的接触力，让机械手获得类人触觉感知，实现更精准的物体交互，这套集成方案在2025年第四季度完成交付，2026年第一季度末开始接受商用订单。提供‌Franka Control Interface (FCI)‌ 作为标准控制接口，支持1kHz实时控制频率，可通过以太网实现底层双向通信，兼容ROS等科研生态，能精准接收关节扭矩

SenseGlove R1‌是一款专为‌人形机器人遥操作、具身智能研究‌设计的高精度外骨骼力反馈触觉手套，前身曾用名Project Rembrandt，核心作用是为机器人操控提供高保真的手部触觉与力觉交互接口。1.40自由度高精度手指追踪‌：每根手指（共5根）配备8个关节的霍尔效应旋转传感器，实现‌毫米级精度‌的动作捕捉，能同步从指尖到指节的全部运动，确保手势与机器人手高度同步。4.集成抓握力感知

为了在用户和移动机械臂之间建立直观的映射关系，我们决定使用右手的位置和姿态来生成机器人末端执行器的位置和姿态参考。在非自主运动消除算法中，只有当上一个采样点与当前采样点之间的欧氏距离大于预设距离时，过滤后的新机器人位置参考采样点才会被用作移动机械臂的最终运动参考。所提出的Xsens MVN Analyze克服了传统和新兴的基于视觉的远程操作系统的大部分缺点和限制。我们进行了实验，将所实现的系统与键

像MAI的AcuMap这样的专业工具，将详细的3D人体解剖结构与精确的针灸穴位定位相结合，既可用于基础解剖学学习，也可用于特定学科的培训。想象一下，就像在陌生的城市里使用谷歌地图一样。静态模型展示的是人体解剖结构的外观，而动态模型则展示的是人体解剖结构的功能。观看心脏周期的展开、观察消化道的蠕动，或是了解呼吸机制的运作，都能以静态图像无法企及的方式将结构与功能联系起来。旋转观察可以让你了解背面与正

Realman RM65-B 六自由度超轻量仿人机械臂，RM65-B为睿尔曼公司自主研发生产的六自由度标准版机械臂，一体化结构的控制柜与机械臂总重量7.2KG，额定负载达到5KG，峰值负载可达9KG，工作半径达610mm。超小体积，机械臂最大直径11.5cm，机座安装尺寸11cm，仿人手臂尺寸，大大降低了安装空间要求，更方便灵活。直流24V供电，可适用于移动电源，在满负载情况下最大功耗≤200W，

EgoScale 以大规模人类第一视角（egocentric）视频作为主要监督信号，结合 MANUS 数据手套提供的高精度动作对齐，构建了一套三阶段训练流程。NVIDIA提出EgoScale三阶段训练流程，以扩展机器人灵巧操作能力第一阶段：人类数据预训练研究团队在20,854小时经过动作标注的人类第一视角视频上，对一个视觉-语言-动作（VLA）模型进行预训练。人类手部动作通过21个关键点进行提取，

NVIDIA GTC 2026无疑是今年机器人领域最重要的舞台之一。而对MANUS而言，这一周意义深远——我们不仅出现在黄仁勋的主题演讲中，还登上了GTC技术论坛的舞台，并正式成为英伟达最新机器人开发框架的官方集成设备。GTC 2026用最清晰的方式验证了我们一直在构建的方向：精准手部数据采集是连接人类专业知识与机器人能力的关键基础层。