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LEAP Hand采用了创新的运动学结构，确保了在各种手指姿势下都能实现卓越的灵活性。这款手的成本非常低廉，且可以利用现成的零件，在短短4小时内完成组装。LEAP Hand不仅成本效益高，还能在长时间内持续提供强大的扭矩输出。
在机器人学习领域，大规模视频预训练虽已展现出显著潜力，但人类手部与机器人机械臂之间的视觉差异始终是制约模型性能的关键瓶颈—— 基于人类第一视角视频预训练的模型，在迁移到机器人系统时往往因 “视觉领域鸿沟” 导致泛化能力不足。北京大学联合华盛顿大学团队提出的H2R（Human-to-Robot）数据增强技术，通过创新的“人类手部 - 机器人动作转换” 方案，成功弥合这一鸿沟，为机器人预训练提供了更高效、低成本的数据解决方案。
当前全球服务机器人执行终端市场年增速达18.7%，但传统产品受限于高成本（如Allegro Hand单价超8万美元）与复杂控制逻辑，难以普及。Leaphand以1/8成本实现性能超越，并通过搭载XC330/XL330舵机，构建了“科研级精度+工业级稳定性”的创新方案，解决了上述痛点。
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