“能用。”
常州的微型電機樣件第五周到。外徑9mm，航空鋁殼體。何濤拆開包裝，捏著轉子轉了一圈，順滑，沒有頓挫感。
裝上測試台。力矩曲線跑了兩小時，持續力矩0.178牛米，峰值0.22牛米。配1:6諧波，理論峰值——0.22×6×0.92=1.21牛米。
數字高得離譜。蘇明哲看了兩分鐘：“空載工況。加上指節負載和摩擦損耗，打七折。”
1.21×0.7=0.847牛米。
比目標0.4多了一倍。餘量夠了。
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五根手指的骨架在工作台上排了一排。每根手指四十七個零件，五根手指兩百三十五個。何濤拿鑷子和微型扳手裝了一整天。
裝完一隻右手。
通電。每根手指單獨彎曲、伸展。拇指對掌——朝其餘四指旋轉，指尖碰到中指第二指節。
何濤拿了一瓶礦泉水放桌上。手動遙控——五根手指貼上瓶身，握住，提起來。穩，沒滑。
“硬件到這兒了。”
那隻鋁合金右手擱在林辰桌上。五根手指半握著，金屬質感在台燈下泛著啞光。
兩隻手裝完。四百七十個零件，總重2.1公斤。單手BOM成本——一萬八千四百元。
砍掉十二萬的觸覺傳感器方案之後，成本降了六倍半。
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蘇明哲改完了底層通信協議。36個全身關節加24個手部關節——60個關節走同一條總線。數據包帶寬從1.2Mbps漲到1.85Mbps，延遲壓到172微秒。
“手和身體不解耦。”
Nexus的方案是兩套獨立係統。好處是開發簡單。壞處——Nexus-1倒水時身體必須站定，走路時手不能做精細操作。
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同一條總線意味著60個關節的力矩指令在一個控製周期內同步下發。擰瓶蓋的同時可以走路。
代價是算力需求翻了一倍半。QP求解器變量數從一百五漲到兩百四，求解超時。
這是林辰的活。
他在四合一框架基礎上做了分層——全身QP先解36個軀乾關節，再把狀態傳給手部子QP，24個手指關節在軀乾約束下獨立求解。兩級串聯，總延遲比完整60維QP少了三分之一。
手部策略網絡單獨訓練。仿真環境裡建了一張桌子，放六樣東西：礦泉水瓶、螺絲刀、門把手、馬克杯、橡皮球、手機。
Actor網絡輸入123維——關節角度角速度，指尖壓力，腕部力傳感器，目標物體視覺特征。輸出24個手指關節力矩。
頭兩千個episode，五根手指在瓶子表麵亂摸，碰到瓶壁就滑開。成功率零。
林辰加了課程學習——從最簡單的開始：抓橡皮球。球是軟的，接觸麵容錯大。兩千個episode後成功率到了百分之六十。
有了抓球的基礎策略做初始化，切到抓瓶子。五百個episode，百分之四十五。
旋瓶蓋花了最長時間。
拇指按住瓶身提供反力矩，食指中指捏瓶蓋旋轉。三根手指的力矩方向、大小、時序要毫秒級配合。
一萬個episode。成功率百分之十二。
問題在滑移。瓶蓋光滑，食指旋轉三十度後摩擦力不夠，開始打滑。策略網絡加大捏合力，瓶蓋被壓變形，反而更難。
林辰在獎勵函數裡加了摩擦力利用率項——鼓勵在摩擦錐安全範圍內操作，懲罰超出導致的滑移。
別使蠻力。用巧勁。
三天。兩萬個episode。
百分之七十八。
仿真全身聯調。虛擬CM-H站在桌前。桌上一瓶礦泉水。
右手伸出去。五指張開，貼上瓶身。握住。提起來。
左手伸過來。拇指食指捏住瓶蓋邊緣。
旋。四十五度。鬆開，重新捏，再四十五度。三次。瓶蓋鬆了。捏著往上提
脫開。
瓶蓋捏在左手指間。瓶身握在右手裡。
六秒。Nexus-1是四秒。慢了兩秒，重新捏瓶蓋有停頓，看著有點機械。
但擰開了。
硬件上機。兩隻靈巧手裝上CM-H腕部。
第一次實機測試。桌上一瓶礦泉水。
右手伸出去。五指張開，貼上瓶身，收攏。拇指先觸到瓶壁，力傳感器跳了一下——0.8牛。食指跟上。中指。無名指。
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