要实现人形机器人在实际生产与服务现场中抓取、旋转、推压及组装物体等多样化动作，必须经历收集并学习大量与人类手部动作相关数据的过程。目前，代表性的数据采集方式是让人佩戴虚拟现实（VR）眼镜和专用手套，远程操控机器人手完成特定作业，随后基于积累的数据开发动作算法。此外，在利用计算机模拟和强化学习开发的算法能否在实际环境中稳定运行这一验证过程中，机器人手也扮演着至关重要的角色。
在实现灵巧手动作的技术路径上，主要有直驱、齿轮连杆和腱式三种代表性方式。直驱方式的结构如同将风扇叶片直接安装在电机轴上，电机轴直接连接手指关节。这种结构相对简单，控制精准且响应迅速，但由于每个关节都需要独立电机，容易导致手部整体重量增加，且小型电机难以输出巨大力量。例如，Robotis的HX5-D20机器人手便属于直驱方式。
齿轮连杆方式则是在电机与关节之间增加了齿轮或连杆结构。齿轮传动类似于自行车的传动系统，在直接产生动力的踏板（电机）与驱动的车轮（关节）之间安装齿轮（减速机）以放大力量；连杆方式则类似折叠伞，当施加展开力时，杆件被推或拉，带动多个关节连锁运动，从而驱动机器人手指。这种方式在力量传递和结构紧凑性上具有独特优势。
腱式方式顾名思义，如同人类的肌腱，通过在机器人手部安装线缆，利用拉线来驱动动作。由于不需要为每个关节配备独立电机，该方式能有效减轻手部重量，并相对容易实现高磁通密度。然而，其缺点在于摩擦和张力损失可能导致力量传递效率下降，且控制算法更为复杂。特斯拉的Optimus机器人手采用了腱式方式，而韩国国内的WiRobotics也专注于此技术路线。
评估灵巧手性能的主要指标包括自由度、可搬运载荷和传感器精度等。自由度指手指关节可独立运动的轴数。以人类食指为例，若仅第一关节能前后运动，则视为1个自由度；而人类食指由三节组成，且掌指关节不仅能前后还能左右运动，因此通常被描述为4个自由度。在机器人行业，一般认为拥有20个以上自由度的机器人手才具备接近人类手部的操作水平。
