Manus 数据手套

原理与用途

Manus 手套记录手指关节运动，用于灵巧手遥操与人类示范采集。NVIDIA GTC 2026 上被列为 Isaac Teleop 的官方手套 [1]。

代表使用

NVIDIA EgoScale 中训练用 Vive tracker 采腕部位姿，Manus 手套记录 25 个关节，目标机器人为 Galaxea R1 Pro 加 Sharpa Wave 22 自由度手 [2]，见 EgoScale（2 万小时，对数线性 scaling）。公司另称与 光轮智能 Lightwheel 于 2026-07 建立战略合作，并服务 NEURA、Sharpa、OpenGraph Labs、USC、SNU×RLWRLD，用于 DreamDojo 仅见二手 ⚠️ [3]。

局限

手套给出关节读数，仍需重定向到不同灵巧手；在 NVIDIA 生态中近似默认选项，设备侧集中度高。

来源

1. https://www.manus-meta.com/blog/manus-at-nvidia-gtc-2026 (2026-10-14)
2. https://arxiv.org/html/2602.16710 (2026-10-14)
3. https://www.manus-meta.com/blog/manus-and-lightwheel-announce-strategic-partnership-to-build-the-data-infrastructure-backbone-for-physical-ai (2026-10-14)