操作
分类
能力
随着模型能力提高，评测也需要从实际应用中吸收新的任务与约束，让分数的增长对应到更广泛、更稳定的操作能力。
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物体
对于需要精确接触的任务，局部画面能够补充手指如何接近、抓持和操作物体的信息。
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数据
而随着第一视角（ego）人类操作数据不断积累，人如何抓握、使用工具、完成精细接触，正被越来越大规模地记录下来。
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HandsOn采用人类遥操作的方式，把人手的操作转化为灵巧手的动作示范，这也与第一视角人类操作数据的发展方向相呼应。
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第一视角人类操作数据的积累，为灵巧手学习这些技能提供了新的机会。
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操作
机器人操作的「考卷」，需要为灵巧手重新出一份了。
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灵巧手与人手结构相近，有望借助这些数据实现更大规模的学习，成为机器人操作的重要方向。
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过去的机器人操作benchmark，大多围绕夹爪展开。
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基准
清华团队构建HandsOn灵巧操作基准，66项任务全方位评测机器人双手能力2026年10月25日18:30机器之心Pro编辑｜陈陈、Clio
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已有的灵巧操作基准已经覆盖不同机器人本体、功能性操作和双手协作。
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