瑞士 Mimic Robotics 发布了 M1 机器人手和 U1 可穿戴外骨骼。

Mimic 是一家 2024 年从 ETH Zurich 分拆出来的瑞士机器人公司。2025 年底完成 1600 万美元种子轮融资，累计融资超过 2000 万美元；此前还公开过与奥迪在工业生产场景中的合作，用双臂机器人完成长序列、精细插接任务。

这次发布的 M1，是一只腱绳驱动机器人手。

它有 15 个主动自由度、21 个关节，电机全部放在前臂，通过腱绳驱动手指。公司给出的数据是，M1 的反向驱动阻力低于 0.05 Nm，可以通过电机电流感知约 50 克的重量变化，同时抓取负载超过 25 公斤。

机器人与物体接触时，外力可以比较容易地反推手指运动；电机电流也能成为一种力反馈。指尖还集成了法向力和剪切力触觉传感器，用来判断物体压得多重、有没有滑动。

另一个容易被忽略的细节，是 M1 没有使用灵巧手里常见的 Bowden 软管传动，而是让腱绳直接经过滑轮和轴承。

这听起来像个机械设计细节，但它其实是在为模型服务。腱绳摩擦、迟滞和装配差异太大，同一套策略换一只手就可能失效。Mimic 希望通过降低摩擦和个体差异，让在一只 M1 上训练出来的策略，能够更稳定地迁移到另一只 M1 上。

与 M1 一起发布的 U1，则是一套戴在人手上的刚性外骨骼。

U1 会把人的手指限制在 M1 能够完成的运动范围内，关节编码器、触觉传感器和腕部相机也与 M1 一一对应。人戴着 U1 完成一次操作，采集到的就是更接近机器人原生格式的示范数据，不必先占用一台机器人慢慢遥操作。

它想解决的是机器人模仿学习里一个很麻烦的问题：人的手和机器人的手长得不一样，关节数量、活动范围、触觉位置也不一样。传统遥操作通常要靠 retargeting，把人的动作重新映射成机器人动作，过程中很容易损失细节。

U1 相当于把一部分 retargeting 问题提前交给机械结构处理：不是事后让机器人猜人手做了什么，而是让人从一开始就在机器人的动作空间里做示范。

这条路线也能从 Mimic 此前的研究里找到延续。2025 年公布的 mimic-one，还是一只 16 自由度的研究型灵巧手，通过 Manus 手套、Vision Pro 等设备遥操作，再训练 Diffusion Policy。现在的 M1 和 U1，则是在把此前的研究系统产品化，并把数据采集从机器人本体上拆出来。

Mimic 对自己的位置也比较明确：它不急着造一台从头到脚的完整人形机器人，而是围绕“人手”这个固定接口，把灵巧手、示范数据和模型一起做深，再接到现有机械臂或者双臂平台上。公司后续还准备把这套数据和硬件管线接入 mimic-video 的 Video-Action Model 路线。

所以，M1 最值得关注的还不是 25 公斤负载，U1 也不只是一副数据手套。

Mimic 真正想搭的是一条可以规模化复制的灵巧操作数据管线：人先在 U1 里完成动作，数据直接对应 M1，再用模型把这些动作变成可以迁移到不同机器人手上的策略。

当然，目前公开的负载、灵敏度和跨手迁移能力主要还是公司数据。M1 的耐久循环、实际售价、批量一致性，以及策略换到另一只手上到底能保留多少成功率，都还没有公开。

但让人直接在机器人手的动作空间里采集数据这个思路，值得继续看看。 http://t.cn/AXK8g7yW