小时候，每次被老师罚抄单词 100 遍时，总希望有个机器人能模仿我字迹，做完这无趣的任务。后来才发现，这个世界上有太多这种机械的重复性的工作，或者危险的工作，都需要模拟人的手部动作才能完成。

如果把这个过程拆解，后半部分从电子世界映射到机械世界，不是什么难题；反而是将物理参数实时映射到电子世界里很不容易。之前我们报道的 Dexmo 就在解决这个问题。

简单来说，他们就是利用机械外骨骼，将手部的弯曲动作通过一组连杆分解映射到旋转传感器上，再通过软件模型，计算出手部的位置，利用算出的坐标点进行手指的逆运动学分析，捕捉手部动作。

去年报道时，这款设备的追踪延时是 60ms。经过一年的完善，现在延时已经降低至 5ms。人眼能识别的延迟是 20-30ms，做到 5ms 时延迟就已经不会影响用户体验了。

不论是工业自动化，还是在虚拟现实领域，这种手部动作的实时模拟都是强需求。相比于人手，即使是现阶段最精细的人态机器人，僵硬的 “手部” 也显得无比笨拙。

这也难怪，手是人类最有特色的器官，大拇指同其他 4 个手指结构相对，灵活自如，促成了人类早期文明。人的手指又十分灵敏，可以感觉到振幅只有 0.00002 毫米的振动，从而传达出细致入微的感情。

在虚拟现实领域，同样如此。带上头显完全是另一番天地，最自然最 “仿真” 的输入其实就是人的手。目前，Dexmo 与 Depth VR 进行合作，结合 Depth VR 的光学追踪空间定位技术 Y Ray，开发了一套手部动作捕捉方案，可以做到亚毫米级别的稳定追踪，60FPS，延时小于 5ms。下面的视频，就是这套方案的实时演示。

从视频中可以看到，工程机的功能已经走通。不过，从实际试戴体验来说，带上头显后，人眼看不到外界环境，穿戴起来很不方便。此外，目前的尺寸比较适合男性佩戴。CEO 谷逍驰表示，接下来的消费者版本会做成手套的形式，同时会考虑推出可以伸缩的版本。