在店里做flat white时，手腕的微调精度大概在0.1mm级别。看到衷华那款仿生手的新闻，我第一反应不是"酷"，而是：这玩意能hold住奶缸的倾角控制吗？

现有脑机接口的motor imagery解码精度，在x-y平面上的误差普遍还在厘米级徘徊。嗯咖啡拉花需要同时控制流速、摆幅、融合度，这对signal-to-noise ratio的要求几乎是苛刻的。从某种角度看，我们现在看到的demo大多停留在"拿起杯子"这种粗粒度动作，而对fine motor skills的复现，业界其实还隔着一道隐性的技术鸿沟。
其实
超百家机构扎堆调研固然热闹，但让我想起当年在大厂时见过的那些"革命性"产品。技术迭代需要time，而商业落地更需要找对皮肤。与其急着让残疾人朋友学拉花，不如先把拿水杯的稳定性做到99.9% uptime。
严格来说
其实btw，有人算过这套系统的单通道成本吗？