灵心巧手夏华夏：机器人制造机器人的物理自进化路径

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夏华夏智源大会演讲：提出机器人自复制的工程化路径

2026年6月13日，第八届北京智源大会闭幕。灵心巧手首席科学家夏华夏受邀出席，发表《让灵巧手学会制造自己——机器人制造机器人的物理自进化路径》主题演讲。

夏华夏从两个历史设想切入。1948年，冯·诺依曼提出"通用构造器"概念，追问机器能否制造包括自身在内的任意复杂机器；1980年，NASA在太空竞赛背景下提出自复制月球工厂。两者均因物理实现难度未能落地。夏华夏认为，具身智能时代已具备新基础：材料、能源、芯片、算力等问题随AI规模经济扩大，正转化为可解决的时间和资金问题。当前核心卡点在于"脑"与"手"——造物级的设计智能，以及工匠级的灵巧执行。

为何是灵巧手而非夹爪？ 装配任务中的插接、布线、公差配合、柔性操作等细致动作，过去只能由工人完成。高自由度、多指的灵巧手更接近人手结构，是复现人类动作的更优执行器。同时，灵巧手既是装配工具，又是被制造的产品本身，直接呼应"制造与自己同样复杂的机器"这一目标。

夏华夏将机器自复制、自迭代、自进化拆解为四个闭环：设计和工艺闭环、零部件闭环、装配闭环、材料与能源闭环。其中材料和能源在现有供应链条件下相对易满足，演讲重点展开前三项。

设计与工艺闭环。 传统流程依赖3D设计师、结构工程师、工艺工程师的人工经验，难以规模化。新范式下由AI驱动自动化设计，生成装配流程及调用真机的代码。技能库将成功代码沉淀为可复用、可迁移的技能，驱动系统自进化，完成信息闭环。

零部件闭环。 结构件方面，3D打印、激光切割技术已较成熟，桌面CNC生产平台正在攻克，短期内有望实现闭环。电子件方面，当前可从系统自动识别、自主采购切入，逐步向自主生产芯片、执行器、传感器等延伸。

装配闭环。 这是替代熟练工人的关键环节，灵心巧手已在三方面取得进展：

一是"动作原语"库。行业灵巧手产品多样，自由度、驱动方案、尺寸、传感器各异，复现同一人手动作需单独调试。灵心巧手抽象出包含关节、触觉、力矩信息的"动作原语"，实现原子级动作跨灵巧手迁移，降低上层算法开发门槛。

二是精细、可靠、快速的执行能力。双臂双手形态下已完成拼乐高、组装机械臂等探索。技术路径为：双目立体视觉获取毫米级空间感知，实时调整实现环境抗干扰；结合灵巧手触觉传感器与电机力矩信息，将3D感知粗定位与力控精准性融合；通过强化学习内化复杂装配技能。

真机操作回流算法，更强装配技能产出更多自身部件，产生更多真机数据，训练更快更好的技能——形成训练闭环与飞轮效应。

灵心巧手已建自有灵巧手、机械臂生产工厂，配置全自研机械臂与灵巧手产线及网络环境，支持真机操作下算法与数据的高效回流。这条路径若跑通，将降低柔性制造与可重构产线门槛，突破机器人学真机数据稀缺瓶颈，也为冯·诺依曼78年前的提问提供了可工程化、可按"闭环度"度量的首次回应。

灵心巧手表示，下一步将提升长程装配可靠性，扩大技能库跨产品能力，推动装配闭环向完整装配链式延伸，拓展自进化闭环范围，加速从真机数据到真机操作的进化飞轮。