人形机器人视觉与运动系统精细调优
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持续迭代的技术创新，正让人形机器人拥有更贴近人类的视觉感知与肢体运动能力；嗅觉、味觉将是下一阶段攻关方向。
核心要点
人形机器人与自动驾驶车辆采用分区架构，均需满足功能安全（FuSa）标准，且依靠雷达实现拐角、障碍物后方的透视感知。
多规格、不同成像精度相机组合可高度复刻人眼视野：部分相机负责大广角低精度全景成像，另一类则在极小视场内实现超高细节还原。
自然流畅运动需要实时求解正向运动学、逆向运动学、距离与深度方程，运算必须极致节能，避免电池快速耗尽。
人形机器人想要在医院、家庭等各类场景与人安全共存，仍有漫长技术路要走。相机与雷达虽能构建完整视觉感知，但容错空间极小，尤其周边存在老人、儿童时。自动驾驶车辆已大规模落地城市道路，机器人研发团队借鉴其各类极端场景事故经验，优化视觉与运动系统规避安全事故。
人形机器人属于实体人工智能，从高性能计算、微型传感器等全赛道技术同步迭代，加速该类设备大规模商用落地。
英飞凌科技电源与传感器系统事业部总裁亚当・怀特表示：“机器人可拆解为众多核心模块，包括主控计算单元、分区控制器、电机驱动、电池、充电系统、环境感知模块。机器人和汽车存在诸多共通设计逻辑，分区控制便是其一。例如微控制器必须满足功能安全标准，需要专用工业以太网；电机驱动层面，氮化镓器件可大幅缩小关节体积，同时延长续航。环境感知、物理世界探测领域，我们推出大量参考设计，为整机集成商、机器人企业提供最优传感器方案：雷达模拟人眼视觉、二氧化碳及其他气体传感器模拟嗅觉、电容传感模拟人体触觉。”
图 1：人形机器人机械手 图源：英飞凌
系统架构借鉴自动驾驶
机器人整体系统架构大量借鉴自动驾驶设计逻辑，前端感知套件至少搭载多台相机。
楷登电子 Tensilica 产品汽车产品线总监阿米特・库马尔称：“绝大多数整车厂都会配套雷达，弥补相机夜间、弱光环境成像缺陷，高端车型会额外加装激光雷达；未来热成像传感也将普及，为夜间行驶提供冗余感知。人形机器人同理，需要应对复杂光照、恶劣天气，各类传感器缺一不可。但人形独特的外形结构，要求新增更多感知模态。”
新增感知方案包含麦克风（听觉）、触觉 / 力觉传感器（触觉），未来还会搭载嗅觉传感器阵列。
机器人与汽车的安全设计高度重合
Imagination Technologies 产品管理总监马修・布比斯表示：“无论是工业机械臂、人形机器人、多自由度机械装备，所有机器人设备都存在安全风险。这类设备自重较大，具备危险性，需要搭配多组相机、激光雷达处理复杂机械运动。因此机器人与汽车芯片设计高度趋同，不少客户先开发车载芯片，再复用架构拓展机器人业务。客户会选用我们的图形处理器 IP 完成边缘检测、简单传感器目标分类等基础计算，同时支撑复杂 AI 运算。他们会思考：是否需要基于大语言模型的系统，依靠链式推理规划下一步动作？同款芯片既能用于汽车，客户也会同步考量是否复用车载 GPU 全套安全规范。”
当下机器人行业仍在观望哪类外形、应用场景会成为主流赛道。
布比斯补充：“如今涌现大量机器人初创企业，其中一部分有望实现大规模量产订单。我们为初创公司配套自研芯片，押注合作企业成功落地。但机器人研发周期长达五年，企业需要同步攻克复杂机械结构、AI 软件算法双重难题。一旦技术瓶颈突破，芯片供应链即可直接复用；而芯片设计企业现阶段依靠车载业务维持营收。”
人形机器人感知系统现存核心挑战
人形机器人技术迭代速度很快，但想要无限贴近人类仍有大量技术短板。MIPI 联盟实体人工智能专题小组主席埃多・科恩指出：“想要在光照多变、振动、物体遮挡、高反光材质、凹凸地面、近距离人机交互的不可控物理环境中实现确定性感知，必须攻克大量传感器难题。
首要难点是多类传感器同步校准，人形机器人搭载相机、深度感知、触觉、音频、力扭矩传感、关节位置反馈等设备，多源数据必须可靠融合，支撑机身平衡、物体抓取、安全运动控制。
另一大核心难题：海量高、中、低带宽传感器持续生成巨量数据，需要低时延、可预测的传输与处理流程，传感器与配套计算单元之间必须实现精准时间戳标记、完整数据完整性保障。”
实体 AI 迎来边缘设备爆发期
当年互联网与通信技术革新催生海量手机终端，如今实体 AI 将带动边缘硬件全面繁荣。格芯旗下 MIPS（原归属新思科技）市场负责人詹姆斯・普赖尔说：“行业如今都在探讨：实体 AI 时代，杀手级应用究竟是什么？创新迭代周期大幅缩短，技术落地速度空前。未来 5 至 10 年，各类实体智能设备出货量将迎来爆发式增长。”
波士顿咨询集团近期报告指出：“行业并非停滞不前，难点在于如何客观评估技术进展。感知、灵巧操作、运动规划、逻辑推理四大模块迭代速度参差不齐，各类亮眼演示容易掩盖技术成熟度差异，部分功能仅停留在实验阶段。”
英伟达边缘 AI 产品市场负责人陈苏表示：“视觉、语音、基础物体抓取是当前最成熟的技术，依托成熟 AI 与传感器生态。真正难攻克的是触觉感知、全身逻辑推理、非结构化地形移动，机器人需要实时解析受力、平衡、接触反馈并自主决策。稳定爬楼梯、抓取易碎物品、预判人类突发行为等任务，难度远高于语音识别。” 英伟达近期推出全套开源机器人安全系统，作为旗下 Halos 自动驾驶安全方案的延伸产品。
视觉感知系统设计
自动驾驶与各类智能设备已投入海量研发资源优化视觉方案，但人形机器人与人近距离交互的特殊场景，仍有巨大优化空间。
新思科技物联网与边缘 AI 处理器业务副总裁兼总经理约翰・威尔称：“工业场景中，视觉、声学传感比语音识别更关键；消费级视觉方案引领技术方向，工业领域会快速跟进。工业相机可搭载于机械臂、质检设备，行业发展趋势是多相机融合，构建复合型全域视野。”
多模态传感数据融合可实现全新功能。威尔解释：“最基础的方案是低精度持续全景成像，生成少量数据实现高速处理；检测到关键目标后，同步触发高分辨率成像，切换专用光谱采集。例如低分辨率相机快速全域扫描定位目标，同视野内另一台高分辨率、不同光谱相机聚焦目标细节。机器人厂商落地该方案的设计思路十分灵活，相关产品会持续普及。”
多数视觉任务依靠单片机（MCU）即可完成，具体取决于硬件规格。威尔表示：“视觉场景规格差异极大，4K 120Hz、4K 30Hz、2K 200Hz 等不同配置适配不同需求。即便处理器支持全分辨率实时渲染，多规格相机组合仍是主流方案。”
“人眼视野中心清晰度最高，普通相机很难复刻该特性。结合功耗、算力考量，我们采用低功耗广角感知相机完成全域粗扫，精细细节采集则会消耗大量算力，因此行业采用多层级多相机、分级计算架构：广角低精度设备实现环境全域感知，针对局部重点区域切换超高精度成像。多模态意味着多相机协同，分层融合不同精度采集的数据。”
工业机器人视觉应用
工业场景中，视觉主要用于质检、品控、计数。Arcturus 演示方案中，依靠目标检测、色彩分析识别传送带上药片，同时检出杂质。
德州仪器机器人与工业自动化总经理乔瓦尼・坎帕内拉表示：“纯相机存在固有缺陷，暗光、烟尘、强光高速运动场景极易失效；搭配雷达完成传感器融合，可填补视觉盲区。满足汽车安全完整性等级（ASIL）认证的雷达能在机器人周身构建安全防护圈，精准识别障碍物、儿童，实现故障安全防护。”
人形机器人视觉安全技术大量复用车载方案。新思科技产品管理总监马特・康门斯称：“人形机器人搭载车载同款电磁雷达，逆光环境下相机失效，电磁波仍可穿透障碍完成探测。因此机器人同时配备光学传感器与电磁雷达。”
机器人、自动驾驶、无人机视觉仿真覆盖光照、激光雷达、雷达全维度仿真。康门斯补充：“如何解析相机、天线传回的传感信号，还原真实物理场景？仿真工具可模拟道路边界、行人通行；更高层级工具模拟人眼对光线的感知特性。常规照明设计适配人眼视觉，人眼具备非线性自适应特性。我们可输入硬件物理参数，模拟阳光直射、材质反光等真实场景下人眼可视效果，区别于纯物理层面仿真。”
运动控制系统
机器人发展脉络从自动仓储系统（ASRS）、自主移动机器人（AMR）逐步演进，下一阶段是通用人形机器人。行业攻克移动机械臂、五指可对握机械手结构后，通用全身自然运动将成为核心攻关目标，边缘端实时 AI 算力为该技术落地提供支撑。
Addverb 首席科学家塔潘・帕特奈克说：“机器人抓取物体需要实时求解正逆运动学、距离深度方程，规划抓取点位。但人类不会通过 XYZ 坐标运算规划动作，大脑仅直观感知物体，微调腿部、膝盖姿态完成抓取并收回。这种直觉式智能正是实体 AI 亟待突破的核心。”
人形机器人性能依赖软硬件协同，二者权重各占五成。德州仪器坎帕内拉表示：“硬件包含传感器、电机驱动器、执行器；整机硬件中执行器成本占比最高。单机械手最多搭载 30 组执行器，配套电池管理系统与电源接口；软件则统筹所有硬件协同运行。”
当人形机器人实现全身灵活运动后，家用清洁机器人将成为热门落地场景，图中两台 Figure AI 人形机器人铺床演示便是典型案例。Figure AI 持有大量人形机器人专利，多数聚焦运动学、肢体动作优化。
电源与续航优化
机器人规模化落地的一大瓶颈是高效供电。西门子 EDA 产品负责人萨蒂什库马尔・巴拉苏布拉马尼亚姆称：“若机器人满电仅能运行 10 分钟就需要换电池，无法满足一小时作业需求，量产价值极低。能耗是行业最大难题，视觉、运动、嗅觉等其他感知模块已有大量成熟研究，迭代速度很快。”
机器人电池功耗取决于应用场景，高性能芯片可降低能耗，但整机功耗核心由负载、执行器与电机数量决定。新思科技战略与业务发展高级总监内布・菲利普斯表示：“这类设备功耗大头来自电机，而非芯片。触觉传感对低功耗要求极高，多点位持续采集数据，传感单元能效直接决定整机续航。虽然传感数据采集、预处理会产生开销，但并非整机功耗核心；脱离作业场景，无法精准判定整机续航时长。”
车载与机器人行业对低功耗需求高度重合。Imagination 布比斯说：“传统车载高性能算力需要昂贵散热，持续消耗电池电量，车企都在规避这两点，追求风冷芯片、低功耗算力，续航是核心竞争指标。而工业机器人无固定有线供电，需要厂区自由移动，板载计算芯片必须极致省电。”
低功耗需求也推动行业采用低精度数据格式，降低算力、内存占用，缩小芯片面积。
图 2：含电源管理单元的人形机器人整机系统 图源：英飞凌
嗅觉与味觉感知技术
人类嗅觉、味觉不只是感官享受，更能辨别安全食物、规避有毒气体，是人形机器人极具价值的拓展应用能力。
楷登库马尔表示：“未来机器人深度融入日常生活后，嗅觉传感将成为全新赛道。气体传感器已广泛用于工业，改造为机器‘电子鼻’仍在持续迭代。搭载多灵敏度气体传感阵列模拟嗅觉受体，搭配海量气味数据集训练神经网络，可让机器人复刻基础嗅觉识别能力。”
哈佛大学工程与应用科学学院研究生哈里托什・帕特尔团队研发电子鼻，搭载微型风扇、单片机 AI 处理单元、氧化物传感器，可检测多种气体。典型应用是灾难现场搜救被困人员。
帕特尔介绍：“消防救援等应急场景可搭载这套设备，消防员现场快速决策最优搜救路线。电子鼻结合虚拟现实、增强现实眼镜，规划化学危害最低、吸入毒气最少的搜救路径，不一定是直线。整套设备核心研发目标：复刻人类嗅觉机制并硬件化落地。”
工业场景中，移动机器人搭载气体传感器可近距离检测管道泄漏，优于固定传感设备与人工巡检。
味觉相关研究逐步涌现，媒体曝光持续增多，应用包含咖啡、红酒、高端食品风味检测，医药配方研发等。
总结
想要实现与人安全交互，人形机器人必须拥有优秀视觉感知、精准运算、自然低功耗运动能力。人形机器人在诸多层面借鉴自动驾驶技术，但整体复杂度更高。
新思科技康门斯说：“车辆依靠雷达获取全域信息并做出决策，遇到障碍可直接刹车、调整车轮转向；机器人逻辑相通，但活动关节数量更多，决策链路更复杂，且运行环境并非规整标准化道路。”
除灵活实时运动能力外，人形机器人终将复刻人类全套感知功能，催生品酒师、老年陪护等海量全新落地场景。
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