机器人灵巧手（Dexterous Robotic Hand）是一种模仿人类手掌结构和运动能力的多指机械末端执行器，通常具有3至5个可独立控制的手指，能实现抓握、捏取、旋转等精细操作。其核心特征在于高自由度（通常每个手指具备3-4个关节）和触觉反馈系统，通过精密电机驱动或气动装置，配合力/力矩传感器和视觉引导，完成对物体形状的自适应抓取。现代灵巧手采用模块化设计，融合仿生学原理与轻量化材料，在抓取稳定性与操作灵活性之间取得平衡，是具身智能研究中最能体现机器与环境物理交互能力的硬件载体之一。
在AI产品开发中，灵巧手的价值体现为将智能算法的决策能力转化为物理世界的精准动作。当前前沿应用包括物流分拣中的异形物体抓取、医疗机器人的微创手术辅助，以及家庭服务机器人对日常物品的操作。深度强化学习与模仿学习技术的结合，使得灵巧手能通过虚拟训练快速掌握新技能，例如MIT研发的「Shadow Hand」已能完成解魔方等高精度任务。值得关注的是，灵巧手的商业化仍面临成本控制与可靠性挑战，这要求产品经理在技术选型时需权衡传感器配置、控制算法复杂度与实际场景需求之间的关系。