1.高保真手指追踪：能够提供精确的手指动作捕捉，包括手指的弯曲、伸展、旋转等动作，并且不受遮挡限制。这种高保真的手指追踪能力对于机器人准确模拟人类手部动作至关重要。
2.触觉反馈系统：部分型号的数据手套可能具备触觉反馈功能，让操作者在控制机器人时能够感受到机器人手部与物体接触时的力和触感，从而提高操作的真实感和准确性，也有助于机器人更细腻地感知和处理物体。
3.可集成性与兼容性：易于与其他系统集成，例如与机器人的控制系统、虚拟现实环境等进行无缝连接。本机集成了 OpenXR、Unity、Unreal、VRED & IC.IDO 等，方便开发人员进行整合和应用开发。
4.超轻量化设计：手套设计轻巧，佩戴舒适且不张扬，不会给操作者带来过多的负担，同时也便于机器人灵活地执行各种动作。
5.快速准备与直观交互：可以在一分钟内准备就绪，支持在 VR 场景中直观交互，方便用户快速上手并进行高效操作。
6.适应性强：能够适应不同的操作任务和环境，无论是在虚拟培训、设计验证还是实际的机器人操作中，都能发挥良好的作用。例如，在虚拟培训应用中，可提供身临其境的交互式体验，使学员通过多感官反馈与通信功能，更有效地学习一些重要技能并增强学习过程；在虚拟样机研究设计验证方面，可简化设计过程，提供无物理原型触摸虚拟物体的真实触感，让用户可以在流程早期通过人工交互来验证设计，从而节省成本和时间。
7.可更换电池与长续航：配有可更换电池，为用户提供不间断的工作流程。在充满电的情况下，电池可持续使用较长时间（如长达 10 - 12 小时），并且充电速度较快，1 小时内最多可同时充满 6 节电池。此外，充电站还兼容量子 Metagloves、较旧的 Prime 系列和 ProTracker 电池，方便同时为多种设备充电。
8.先进的机器学习算法与数据应用：通过先进的机器学习算法（如 Quantum AI）进行了增强，这种算法采用行业领先的量子跟踪数据进行训练，并能实时无缝地应用到数据中，随着时间的推移不断改进，并原生嵌入 Manus Core 中。特斯拉使用 Manus Quantum Metagloves 创建数据集来帮助训练特斯拉机器人，这体现了其在数据采集和利用方面的优势，有助于提升机器人的智能化水平和动作精准度。
