人形機(jī)器人感知硬件專(zhuān)題研究：人形機(jī)器人的五類(lèi)感官和硬件支撐

人形機(jī)器人感知硬件專(zhuān)題研究：人形機(jī)器人的五類(lèi)感官和硬件支撐人形機(jī)器人加速發(fā)展，感知能力愈發(fā)重要人形機(jī)器人迅速迭代，國(guó)內(nèi)外廠商加速布局特斯拉機(jī)器人迭代迅速，歷時(shí)8個(gè)月便可執(zhí)行復(fù)雜動(dòng)作。2022年10月，在特斯拉AIDay上，特斯拉機(jī)器人Optimus首次亮相，當(dāng)時(shí)還需要人工推出，僅能完成簡(jiǎn)單的肢體動(dòng)作。而在2023年3月的投資者日中，Optimus便展現(xiàn)了步行以及組裝機(jī)器人的工作能力。到2023年5月的股東大會(huì)上，Optimus已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)物品的抓取等復(fù)雜動(dòng)作。馬斯克提出，Optimus將面向應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行快速迭代，預(yù)計(jì)在特定應(yīng)用場(chǎng)景將快速推出量產(chǎn)機(jī)型。我們認(rèn)為特斯拉強(qiáng)大的汽車(chē)供應(yīng)鏈有望加速Optimus量產(chǎn)實(shí)現(xiàn)。特斯拉強(qiáng)大的供應(yīng)鏈及解決方案有望加速人形機(jī)器人量產(chǎn)進(jìn)程。目前人形機(jī)器人商業(yè)化量產(chǎn)的瓶頸主要可歸結(jié)為技術(shù)、成本和應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)方面。但特斯拉在三大瓶頸方面均有特有優(yōu)勢(shì)。1）技術(shù)方面，擁有FSD自動(dòng)駕駛技術(shù)以及DOJOD1超級(jí)計(jì)算芯片的特斯拉在人形運(yùn)動(dòng)控制、硬件執(zhí)行器、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法等方面正在進(jìn)行廣泛深入的底層研究；2）成本方面：研發(fā)團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)階段已充分考慮量產(chǎn)階段的降本可行性，例如高度集成的電池、6種執(zhí)行器等，強(qiáng)大供應(yīng)鏈保障有望降低量產(chǎn)成本；3）應(yīng)用場(chǎng)景：特斯拉汽車(chē)工廠將為人形機(jī)器人提供巨大的試驗(yàn)田，早期版本的機(jī)器人將在工廠中進(jìn)行大量訓(xùn)練，并不斷迭代，解決了大多數(shù)廠商早期尋找應(yīng)用場(chǎng)景這一大難題。傳統(tǒng)機(jī)器人公司技術(shù)迭代速度較慢，且并未面向應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)機(jī)器人，供應(yīng)鏈問(wèn)題也導(dǎo)致機(jī)器人造價(jià)十分昂貴。以大家熟知的波士頓動(dòng)力Atlas為例，根據(jù)波士頓動(dòng)力官網(wǎng)，波士頓動(dòng)力的Atlas擁有近40年的發(fā)展歷史，1983年-2013年，從麻省理工LegLab走出來(lái)的Atlas基本完成了簡(jiǎn)單的肢體動(dòng)作和行走能力，2016年Atlas開(kāi)始具有簡(jiǎn)單的物體搬運(yùn)功能，并且沒(méi)有靈巧手，2019年Atlas行走能力進(jìn)一步增強(qiáng)，可實(shí)現(xiàn)后空翻等動(dòng)作，并且能夠識(shí)別復(fù)雜地形，2021年，Atlas具有一定的工作能力，用簡(jiǎn)單的靈巧手搬運(yùn)物體。目前，發(fā)展了40年的Atlas仍然沒(méi)有明確的應(yīng)用場(chǎng)景，且售價(jià)十分昂貴，達(dá)到200萬(wàn)美元以上。特斯拉或在機(jī)器人行業(yè)再次帶來(lái)鲇魚(yú)效應(yīng)。回顧新能源汽車(chē)在中國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展史，特斯拉這條“鲇魚(yú)”對(duì)于我國(guó)新能源汽車(chē)升級(jí)與降本帶來(lái)巨大推動(dòng)作用。2019年1月，特斯拉上海工廠奠基，2020年1月，特斯拉上海工廠新車(chē)交付，國(guó)產(chǎn)版Model3售價(jià)下調(diào)，扣除補(bǔ)貼后，基礎(chǔ)版車(chē)型售價(jià)從35.58萬(wàn)元下調(diào)至29.9萬(wàn)元，低廉的售價(jià)以及優(yōu)良的性能對(duì)我國(guó)新能源車(chē)廠商帶來(lái)了巨大沖擊，迫使我國(guó)新能源車(chē)廠商降本提效，加速了新能源車(chē)行業(yè)的發(fā)展，同時(shí)也推動(dòng)了我國(guó)消費(fèi)者對(duì)新能源車(chē)的接受度提高。因此，我們認(rèn)為特斯拉在機(jī)器人行業(yè)中也將扮演這條“鲇魚(yú)”，極快的迭代速度以及可預(yù)期的低廉的售價(jià)將迫使老牌機(jī)器人廠商加速發(fā)展。國(guó)內(nèi)外巨頭紛紛參股或設(shè)立人形機(jī)器人研發(fā)公司。現(xiàn)有人形機(jī)器人產(chǎn)品主要為日本本田ASIMO、美國(guó)波士頓動(dòng)力Atlas、美國(guó)AgilityRobot、優(yōu)必選Walkers、中國(guó)小米CyberOne、以及特斯拉Optimus等。其中，日本本田、小米及特斯拉皆研發(fā)了自己的人形機(jī)器人。而波士頓動(dòng)力相繼輾轉(zhuǎn)谷歌、軟銀后，目前被現(xiàn)代公司收購(gòu)。美國(guó)AgilityRobot的2022年B+輪融資的投資者中，出現(xiàn)了亞馬遜及索尼。國(guó)內(nèi)外巨頭紛紛下場(chǎng)加碼人形機(jī)器人，人形機(jī)器人有望迎來(lái)快速發(fā)展。國(guó)內(nèi)外機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司也紛紛推出人形機(jī)器人或產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)機(jī)器人行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司如追覓科技、達(dá)闥科技等先后推出自己的雙足人形機(jī)器人，國(guó)內(nèi)四足機(jī)器人領(lǐng)先企業(yè)宇樹(shù)科技也在加入到人形機(jī)器人的研發(fā)中，騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室推出自研機(jī)器人靈巧手“TRX-Hand”和機(jī)械臂“TRX-Arm”，為其后續(xù)在機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展作出鋪墊，華為于2023年6月注冊(cè)成立東莞極目機(jī)器有限公司，正式進(jìn)軍機(jī)器人領(lǐng)域，注冊(cè)資本8.7億元。國(guó)外方面，OpenAI

在A2輪領(lǐng)投挪威人形機(jī)器人公司1XTechnologies，旨在將其強(qiáng)大的AI系統(tǒng)與實(shí)體機(jī)器人結(jié)合起來(lái)，從而為AGI的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。人形機(jī)器人浪潮下，類(lèi)人型機(jī)器人也迎來(lái)快速發(fā)展，但人形機(jī)器人仍然是各大廠商的主要目標(biāo)。隨著人形機(jī)器人浪潮襲來(lái)，類(lèi)人型機(jī)器人如四足機(jī)器人也迎來(lái)了快速發(fā)展，成為各大廠商的必爭(zhēng)之地，早在2021年3月騰訊便發(fā)布多模態(tài)四足機(jī)器人Max，并在2022年8月推出Max二代，小米于2021年8月發(fā)布第一代四足機(jī)器人鐵蛋，小鵬鵬行機(jī)器也于2022年7月發(fā)布首款四足機(jī)器人。此外一些在機(jī)器人領(lǐng)域深耕多年的創(chuàng)業(yè)公司也擁有自己的標(biāo)桿四足機(jī)器人產(chǎn)品，例如宇樹(shù)科技的A1、云深處的絕影X20、蔚藍(lán)科技的E系列、優(yōu)寶特的YoBoGo。國(guó)外較為出名的四足機(jī)器人有波士頓動(dòng)力的Spot、IIT的HyQReal。但人形機(jī)器人相較于仿人形機(jī)器人仍有較大優(yōu)勢(shì)：（1）仿生步態(tài)下運(yùn)動(dòng)能力較傳統(tǒng)履帶/四輪/雙輪機(jī)器人大幅提升；（2）靈巧手可實(shí)現(xiàn)雙手配合和工具替換，較工業(yè)機(jī)器人技能更廣；（3）依靠算法能力實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境識(shí)別并實(shí)施決策。預(yù)計(jì)到2027年，全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到141億美元。根據(jù)優(yōu)必選招股書(shū)，弗若斯特沙利文預(yù)計(jì)2026年全球智能服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品及解決方案的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到676億美元，2021年到2026年CAGR達(dá)到25%。而根據(jù)StratisticsMarketResearchConsulting數(shù)據(jù)，全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將在2027年達(dá)到141億美元，2020年到2027年CAGR達(dá)到58%。人形機(jī)器人是具身智能的重要載體，AI發(fā)展賦能機(jī)器人感知人工智能的下一個(gè)浪潮將是具身智能。在ITFWorld2023半導(dǎo)體大會(huì)上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示，人工智能的下一個(gè)浪潮將是具身智能，即能理解、推理、并與物理世界互動(dòng)的智能系統(tǒng)。具身智能是具有身體體驗(yàn)的智能。1950年，圖靈在他的論文“ComputingMachineryandIntelligence”中首次提出了具身智能的概念。之后的幾十年里，大家都覺(jué)得這是一個(gè)很重要的概念，但是由于技術(shù)限制，具身智能并未有很好的發(fā)展。從認(rèn)知的角度來(lái)看，人類(lèi)是第一人稱(chēng)視角的智能，用1963年的實(shí)驗(yàn)來(lái)說(shuō)明，有兩只貓，一直貓被綁起來(lái)，只能看這個(gè)世界，另一只貓可以主動(dòng)去走。被動(dòng)的貓是一種旁觀的智能，而主動(dòng)的貓是具身的智能。到最后，這只旁觀的貓失去了行走能力。當(dāng)機(jī)器可以主動(dòng)感知世界時(shí)，人工智能也就變成了第一人稱(chēng)的智能，也就無(wú)限接近于人類(lèi)。具身智能由具身感知、具身想象和具身執(zhí)行三個(gè)基礎(chǔ)模塊構(gòu)成。上海交通大學(xué)盧策吾教授在機(jī)器之心AI科技年會(huì)中提出了PIE方案，即具身感知（Perception）、具身想象（Imagination）和具身執(zhí)行（Execution）。PIE方案幫助機(jī)器模擬了人類(lèi)的思維及行動(dòng)方式，即機(jī)器人首先需要識(shí)別物體，然后通過(guò)交互感知物體，再通過(guò)數(shù)字孿生進(jìn)行仿真模擬，利用最好的結(jié)果去執(zhí)行。盧教授也演示了機(jī)器人如何抓取被打碎的陶瓷瓶碎片，對(duì)于不規(guī)整的碎片，機(jī)器人總是能成功抓取。作為具身智能的大腦，多模態(tài)大模型更符合人類(lèi)大腦接受與處理信息的方式。從人類(lèi)接受信息的角度看，我們所接收到真實(shí)世界的信息來(lái)自于多模態(tài)的數(shù)據(jù)源，如語(yǔ)音、文本、圖像等，而單模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型只涵蓋了單一模態(tài)的信息，無(wú)法對(duì)人類(lèi)的信息獲取、環(huán)境感知、知識(shí)學(xué)習(xí)與表達(dá)的主動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行有效表達(dá)，不同模態(tài)之間的隱式交互信息并未被充分利用與學(xué)習(xí)。“GPT一小步，多模態(tài)AI的一大步”，GPT-4支持圖片和文本類(lèi)信息同時(shí)輸入。GPT-4是由OpenAI發(fā)布的大型多模態(tài)模型，它不僅能與用戶(hù)一起生成、編輯，完成創(chuàng)意的迭代和技術(shù)寫(xiě)作任務(wù)，更重要的是，它還能讀懂圖片。多模態(tài)感知是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的必要條件，無(wú)論是知識(shí)/能力獲取還是與現(xiàn)實(shí)物理世界的交互，這也是其與上一代GPT的主要區(qū)別。在GPT-4中，多模態(tài)輸入的圖像和文本基于Transformer作為通用接口，圖形感知模塊與語(yǔ)言模塊對(duì)接進(jìn)行進(jìn)一步計(jì)算?；赥ransformer技術(shù)，GPT-1只有12層，而到了GPT-3，則增加到96層。GPT-4增加了額外的視覺(jué)語(yǔ)言模塊，理論上具有更大的模型尺寸和輸入窗口。語(yǔ)言方面，以ChatGPT為代表的大模型已具備協(xié)助機(jī)器人處理語(yǔ)言，從而可以高效地對(duì)感知信息進(jìn)行交互，如人類(lèi)通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)機(jī)器人進(jìn)行調(diào)試。根據(jù)微軟SaiVemprala等最新的論文：“目前的機(jī)器人需要專(zhuān)門(mén)的工程師不斷編寫(xiě)新的代碼來(lái)修正機(jī)器人的行為，而我們使用ChatGPT的目標(biāo)是讓非技術(shù)用戶(hù)參與到修正過(guò)程中，通過(guò)高級(jí)語(yǔ)言命令與語(yǔ)言模型交互，無(wú)縫部署各種平臺(tái)和任務(wù)?！比绻吨T實(shí)踐，AI有望幫助編寫(xiě)新代碼和規(guī)范來(lái)糾正機(jī)器人的行為，因此允許了不懂技術(shù)的廣大用戶(hù)提供反饋，輕松地與機(jī)器人互動(dòng)，直到用戶(hù)對(duì)機(jī)器人的處理解決方案滿(mǎn)意為止，再將這個(gè)代碼部署到機(jī)器人上，一個(gè)調(diào)試就結(jié)束了。視覺(jué)方面，谷歌推出ViT統(tǒng)一了CV和NLP框架，用于圖像識(shí)別。ViT模型將語(yǔ)言模型的transformer架構(gòu)用于視覺(jué)模型，代替了傳統(tǒng)的CNN，統(tǒng)一了CV和NLP的架構(gòu)。2020年10月，谷歌推出VisionTransformer（ViT）模型，證明了不使用CNN，直接將Transformer結(jié)構(gòu)應(yīng)用于視覺(jué)模型也可以很好地執(zhí)行圖像分類(lèi)任務(wù)。Transformer將句子中的每個(gè)詞（token）并行輸入編碼器，ViT直接將圖像拆分為多個(gè)塊，將每個(gè)塊的位置和包含的圖像信息當(dāng)做是一個(gè)詞，輸入到編碼器中，訓(xùn)練好的編碼器可以將圖像輸出為一個(gè)包含了圖像特征的編碼，類(lèi)似于在語(yǔ)言模型中將一句話(huà)輸出為一個(gè)包含了語(yǔ)言信息的編碼，之后通過(guò)MLP層將編碼器的輸出轉(zhuǎn)化為不同分類(lèi)的概率。信息處理方面，算法模型與軟硬件一起集成為可供機(jī)器人“思考”的“大腦”。如谷歌發(fā)布RoboCat，其基于谷歌的多模態(tài)模型

Gato，可以在模擬和物理環(huán)境中處理語(yǔ)言、圖像和動(dòng)作。通過(guò)將Gato的架構(gòu)與一個(gè)大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集結(jié)合起來(lái)，該數(shù)據(jù)集由各種機(jī)器人手臂的圖像序列和動(dòng)作組成，可以解決數(shù)百種不同的任務(wù)。RoboCat先通過(guò)機(jī)器視覺(jué)觀察由人工操作的機(jī)械臂完成任務(wù)，搜集數(shù)據(jù)后通過(guò)在物理和虛擬環(huán)境中進(jìn)行練習(xí)，通過(guò)練習(xí)生成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，合并進(jìn)入訓(xùn)練集，用于新版本的訓(xùn)練，從而學(xué)會(huì)此次任務(wù)。學(xué)會(huì)此次任務(wù)的RoboCat可被移植到新的機(jī)械臂上，對(duì)新的機(jī)械臂進(jìn)行微調(diào)后執(zhí)行相同的任務(wù)，RoboCat在幾小時(shí)內(nèi)觀察1000次人工演示后，可以靈巧的指揮新手臂抓取齒輪，成功率高達(dá)86%。RoboCat的出現(xiàn)為未來(lái)更加通用的機(jī)器人出現(xiàn)打下基礎(chǔ)。人工智能要走向具身智能的交互端，必須要具備強(qiáng)大的感知能力。陸奇在《我的大模型世界觀》的演講中提到AI發(fā)展的新范式將屬于“行動(dòng)”系統(tǒng)。第一代系統(tǒng)“信息”對(duì)應(yīng)著感知，第二代系統(tǒng)“模型”對(duì)應(yīng)著思考，第三代系統(tǒng)“行動(dòng)”對(duì)應(yīng)著實(shí)現(xiàn)，目前GPT的快速發(fā)展讓人工智能的思考以及交互能力大大提升，而TeslaBot的推出也就預(yù)示著“行動(dòng)”系統(tǒng)的量產(chǎn)已有眉目。但感知能力是“模型”和“行動(dòng)”的基礎(chǔ)，人形機(jī)器人終端的發(fā)展離不開(kāi)感知能力的不斷提升。人形機(jī)器人更加智能化，所需的感知硬件遠(yuǎn)多于傳統(tǒng)機(jī)器人人形機(jī)器人可與人體進(jìn)行類(lèi)比，總體分為控制、感知和執(zhí)行三大環(huán)節(jié)，其中感知是控制和執(zhí)行的前提，而控制和執(zhí)行過(guò)程中也需要不斷感知提供實(shí)時(shí)反饋。人形機(jī)器人整體可分為控制、感知和執(zhí)行三大系統(tǒng)；控制類(lèi)似于人類(lèi)的大腦，對(duì)全身進(jìn)行指令，在人形機(jī)器人的軟件端體現(xiàn)為模型及算法，硬件端體現(xiàn)為主控芯片；感知類(lèi)似于人類(lèi)的各種感官神經(jīng)，包括器官、神經(jīng)、大腦皮層等，在人形機(jī)器人中體現(xiàn)為各類(lèi)傳感器；執(zhí)行類(lèi)似于骨骼肌，包括線(xiàn)性執(zhí)行器、旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、靈巧手等。對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器人而言，除編碼器外，多數(shù)工業(yè)機(jī)器人不需要其他的感知硬件，部分特定種類(lèi)的機(jī)器人僅需要單一感知硬件，而人形機(jī)器人則集成使用類(lèi)各類(lèi)感知硬件。編碼器是閉環(huán)控制系統(tǒng)的必備組成部分，用以對(duì)伺服電機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行檢測(cè)，編碼器屬于感知硬件，但其本質(zhì)上是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制子系統(tǒng)內(nèi)部的感知器件，因此成為了各類(lèi)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的必需品。其他機(jī)器人往往僅使用較少類(lèi)別的感知硬件，如協(xié)作機(jī)器人為避免傷害到工人從而使用力矩傳感器做力反饋，服務(wù)機(jī)器人和移動(dòng)機(jī)器人使用3D視覺(jué)傳感器進(jìn)行位移導(dǎo)航，IMU（慣性測(cè)量單元）為無(wú)人機(jī)等無(wú)人移動(dòng)系統(tǒng)提供導(dǎo)航和姿態(tài)控制等。人形機(jī)器人由于其復(fù)雜的交互性，需要各類(lèi)傳感器的集成，已特斯拉Optimus為例，其感知系統(tǒng)至少需要視覺(jué)傳感器、力（力矩）傳感器、IMU（慣性測(cè)量單元）、編碼器及主控芯片等感知硬件。根據(jù)特斯拉2022AIDay及2023年投資者交流日信息，Optimus的旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器由無(wú)框力矩電機(jī)+諧波減速器+雙編碼器+制動(dòng)器+力矩傳感器+低壓驅(qū)動(dòng)+軸承等組成，直線(xiàn)執(zhí)行器由無(wú)框力矩電機(jī)+行星滾柱絲杠+編碼器+力矩傳感器+驅(qū)動(dòng)器+軸承等組成，靈巧手由空心杯電機(jī)+手指緊握?qǐng)?zhí)行器+低壓驅(qū)動(dòng)+編碼器組成，均需要使用大量的力矩傳感器、編碼器。此外，根據(jù)論文“DevelopmentandReal-TimeOptimization-basedControlofaFull-sizedHumanoidforDynamicWalkingandRunning”（MinSungAhn，UCLA）所示的Artemis機(jī)器人下半身使用“本體執(zhí)行（半直驅(qū)）機(jī)構(gòu)”，腳踝位置也均需要使用力矩傳感器做力反饋。以特斯拉人形機(jī)器人Optimus為例進(jìn)行硬件BOM分拆成本測(cè)算，我們認(rèn)為2萬(wàn)美元的降本目標(biāo)實(shí)現(xiàn)可期，感知硬件成本是人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制零部件外的最主要環(huán)節(jié)。我們通過(guò)國(guó)內(nèi)主流廠商及其相關(guān)產(chǎn)品的代表價(jià)格，對(duì)特斯拉人形機(jī)器人Optimus進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算后可得當(dāng)前單臺(tái)機(jī)器人的硬件的總成本約為24.7萬(wàn)元人民幣（約合3.4萬(wàn)美元），該成本不含軟件、研發(fā)及供應(yīng)鏈管理，且為非量產(chǎn)階段，未來(lái)量產(chǎn)后2萬(wàn)美元的降本目標(biāo)實(shí)現(xiàn)可期。不包括旋轉(zhuǎn)和線(xiàn)性執(zhí)行器，僅感知交互系統(tǒng)自身硬件，就占總硬件成本的8%，力矩傳感器、編碼器、視覺(jué)傳感、主芯片及IMU均有較高的硬件成本占比。其中力矩傳感器占比最高，其原因在于機(jī)器人每個(gè)關(guān)節(jié)中均要使用力矩傳感器，且目前最具功能完備性的六維力傳感器價(jià)格非常高，均在一千美元以上，但未來(lái)人形機(jī)器人僅在部分關(guān)節(jié)使用六維力（矩）傳感器，多數(shù)關(guān)節(jié)中使用價(jià)格較低的一維力（矩）傳感器，也是降本的主要方案。五類(lèi)感官類(lèi)比人體，相關(guān)硬件必不可少人形機(jī)器人的感知環(huán)節(jié)主要可以分為交互控制、視覺(jué)傳感、力控傳感、位移姿態(tài)傳感及執(zhí)行環(huán)節(jié)的運(yùn)動(dòng)控制傳感，均涉及相關(guān)軟件算法和硬件零部件。人形機(jī)器人各個(gè)零部件環(huán)節(jié)可以形象地看作人類(lèi)的“大腦”、“眼睛”、“觸覺(jué)”、“小腦”、“末梢神經(jīng)”等，且感知環(huán)節(jié)各部分均包含軟硬件算法，從硬件端來(lái)看，均在整體BOM中占據(jù)一定價(jià)值量，主要包括力矩傳感器、視覺(jué)傳感器、IMU等，且我國(guó)廠商有望在硬件制造端持續(xù)發(fā)力。交互控制：人形機(jī)器人的“大腦”控制系統(tǒng)是決定機(jī)器人性能最核心的系統(tǒng)，一般由機(jī)器人廠商自行開(kāi)發(fā)研制，目前一般智能控制及工業(yè)運(yùn)動(dòng)控制對(duì)于人形機(jī)器人而言均有一定的不足，人形機(jī)器人尚未形成統(tǒng)一且標(biāo)準(zhǔn)的控制架構(gòu)?？刂破髦饕ㄓ布蛙浖刹糠郑河布糠质枪I(yè)控制板卡，包括主控單元和部分信號(hào)處理電路；軟件部分主要是控制算法、二次擴(kuò)展開(kāi)發(fā)等。目前主流的控制器包括單片機(jī)為核心的專(zhuān)用控制器、PLC系統(tǒng)為核心的控制系統(tǒng)以及IPC+運(yùn)動(dòng)控制卡等。單片機(jī)適用于智能電器等對(duì)運(yùn)動(dòng)控制要求較低的設(shè)備；以PLC為核心的控制系統(tǒng)由于其優(yōu)秀的集成封裝和二次開(kāi)發(fā)特性，非常適用于一般的工業(yè)運(yùn)動(dòng)控制；PC-based控制方式基于工控機(jī)和運(yùn)動(dòng)控制卡，可進(jìn)行更為復(fù)雜的串聯(lián)、并聯(lián)控制，但不方便移動(dòng)。以上主流的智能控制和工業(yè)控制方式在面對(duì)人形機(jī)器人控制的實(shí)時(shí)性、復(fù)雜性、輕量性等較高要求時(shí)均存在一定的不足，目前人形機(jī)器人尚未形成可以大規(guī)模復(fù)用且滿(mǎn)足標(biāo)準(zhǔn)的控制系統(tǒng)硬件方案。機(jī)器人控制方式主要包括點(diǎn)位、連續(xù)軌跡、力（力矩）和智能控制等，人形機(jī)器人的控制需要將連續(xù)軌跡、力（力矩）和智能控制相結(jié)合。工業(yè)機(jī)器人的控制方式主要有點(diǎn)位控制方式（PTP）和連續(xù)軌跡控制方式（CP），協(xié)作機(jī)器人主要采用力（力矩）控制方式，人形機(jī)器人不僅需要連續(xù)軌跡控制和力（力矩）控制，還需要再運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)反饋視覺(jué)、語(yǔ)音、力觸覺(jué)等信號(hào)，屬于智能控制方式，因此其控制系統(tǒng)也更為復(fù)雜，同時(shí)需要使用更多和要求更高的控制器。主控、協(xié)調(diào)和分布控制有望成為人形機(jī)器人最主要的控制方式，因此硬件方面需要主控芯片及控制器、通信線(xiàn)纜以及關(guān)節(jié)分部控制器等。特斯拉投資者開(kāi)放日所展示人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力已完全超越普通工業(yè)及服務(wù)機(jī)器人，其同時(shí)表明Optimus將采用SOC主控芯片，因此，不同于其他機(jī)器人，人形機(jī)器人有望采用主控、協(xié)同和分布控制對(duì)的方式，例如哈爾濱工業(yè)大學(xué)的ROBOT-Ⅰ中機(jī)器人的控制系統(tǒng)由傳感器部分、主控部分、協(xié)調(diào)控制部分以及底層驅(qū)動(dòng)部分組成。由于人形機(jī)器人所需要的控制系統(tǒng)過(guò)于復(fù)雜，其關(guān)節(jié)模組也產(chǎn)生了驅(qū)控一體化的技術(shù)趨勢(shì)，從而從單純的執(zhí)行機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄荜P(guān)節(jié)，從而關(guān)節(jié)部分也需要對(duì)應(yīng)的控制產(chǎn)品。人形機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人的首要不同是控制層級(jí)的增加，此外最大的不同在于實(shí)施控制之前引入了最為重要的感知環(huán)節(jié)，感知環(huán)節(jié)的相關(guān)硬件除了各類(lèi)傳感器外，最核心的就是其處理各類(lèi)感知信號(hào)的AI芯片。李沁玲在《人形機(jī)器人設(shè)計(jì)及步行控制研究》一文中展示了人形機(jī)器人的軟硬件架構(gòu)方案，其硬件最底層即為反應(yīng)層，包含各類(lèi)感知傳感器，傳感器接受到相關(guān)信號(hào)后交由思考層進(jìn)行決策處理，軟件執(zhí)行層進(jìn)行動(dòng)作規(guī)劃，最后通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)等通信協(xié)議交由執(zhí)行層進(jìn)行執(zhí)行。該人形機(jī)器人硬件方案的主控制板可對(duì)應(yīng)特斯拉人形機(jī)器人的主控芯片，運(yùn)動(dòng)控制板可對(duì)應(yīng)協(xié)同控制或驅(qū)控一體下的分布式控制芯片；該人形機(jī)器人軟件方案對(duì)應(yīng)特斯拉人形機(jī)器人中的感知算法和AI解決方案，特斯拉人形機(jī)器人AI方案的核心硬件支持是其Dojo項(xiàng)目的芯片，據(jù)Dojo項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Venkataramanan介紹，特斯拉Dojo是史上最快的AI訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，而使得Dojo完成訓(xùn)練AI算法的重任，就是特斯拉自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片——D1芯片。SOC（System-on-a-chip）芯片作為機(jī)器人大腦集成了多項(xiàng)功能，解決了混合式軟件和分級(jí)控制硬件的多項(xiàng)功能，可以視為單片機(jī)在人形機(jī)器人中的進(jìn)化。SOC（System-on-a-chip）即系統(tǒng)級(jí)芯片，是模仿計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，微縮成了一個(gè)微系統(tǒng)，相當(dāng)于是擁有特定用途的，為了節(jié)省成本而在出廠時(shí)固化了代碼、且只集成專(zhuān)用外設(shè)、而且使用量非常巨大的特殊MCU。SOC硬件的大概的組成是：核心、存儲(chǔ)、外設(shè)接口、總線(xiàn)、中斷模塊以及時(shí)鐘模塊等。特斯拉機(jī)器人大腦便是由TeslaSOC集成而成的BotBrain，用于收集、處理及輸出信息。UCLA的Artemis機(jī)器人的控制系統(tǒng)也使用了SOC芯片，通過(guò)并發(fā)的收集機(jī)器人信息并進(jìn)行處理。SOC在多個(gè)下游領(lǐng)域均有應(yīng)用，目前由國(guó)際企業(yè)主導(dǎo)，國(guó)產(chǎn)廠商難以切入特斯拉機(jī)器人控制系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)部分企業(yè)的SOC芯片已在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中有所應(yīng)用，如炬芯科技、全志科技、瑞芯微等，有望受益于國(guó)產(chǎn)人形機(jī)器人放量。此外，各廠商紛紛使用FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，F(xiàn)PGA也是一種集成電路，簡(jiǎn)言之，加入FPGA可以解決主控芯片靈活性不足的問(wèn)題，F(xiàn)PGA之于主控芯片，類(lèi)似于DSP（數(shù)字信號(hào)處理）之于CPU，都是用來(lái)解決核心芯片應(yīng)對(duì)復(fù)雜進(jìn)程處理能力不足的問(wèn)題。從驅(qū)動(dòng)執(zhí)行來(lái)看，當(dāng)前主流的伺服驅(qū)動(dòng)器由伺服控制單元、功率驅(qū)動(dòng)單元、通訊接口單元組成。目前多數(shù)伺服驅(qū)動(dòng)器具有獨(dú)立的控制系統(tǒng)，集成了控制芯片，形成驅(qū)控一體化。主控芯片一般采用微控制單元（MCU），F(xiàn)PGA進(jìn)行輔助，以解決驅(qū)控一體化問(wèn)題，來(lái)保證關(guān)節(jié)處理復(fù)雜控制信號(hào)的智能性。伺服MCU廠商眾多，大多采用ARM公司提供的Cortex-M系列內(nèi)核授權(quán)，如國(guó)外的意法半導(dǎo)體、賽普拉斯和國(guó)內(nèi)的兆易創(chuàng)新、中穎電子，國(guó)內(nèi)峰岹科技擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)芯片內(nèi)核（ME內(nèi)核）及技術(shù)體系。當(dāng)前FPGA芯片市場(chǎng)由國(guó)際企業(yè)主導(dǎo)，如賽靈思、英特爾、萊迪思等，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模較小，如安路科技、復(fù)旦微電、紫光同創(chuàng)（紫光國(guó)微）等國(guó)產(chǎn)廠商正在逐步布局FPGA市場(chǎng)基于單片機(jī)的智能控制器廠商、可編程邏輯控制器（PLC）廠商及機(jī)器人通信線(xiàn)纜廠商隨著人形機(jī)器人放量和技術(shù)路線(xiàn)的迭代同樣有可能受益。將CPU集成到單塊集成電路中，并且未來(lái)實(shí)現(xiàn)多個(gè)功能，將存儲(chǔ)器、輸入/出接口等也全部集成在一起則形成了單片機(jī)，智能控制器是以單片機(jī)為核心，集成覆蓋計(jì)算、通信、交互與控制功能的電子部件，目前智能控制器下游應(yīng)用主要有汽車(chē)電子，電動(dòng)工具，家用電器和建筑與智能家居等，目前國(guó)內(nèi)主要廠商有拓邦股份、和而泰、和晶科技、朗科智能、華聯(lián)電子（聯(lián)創(chuàng)光電）、振邦智能、朗特智能等。PLC已廣泛應(yīng)用于各類(lèi)工業(yè)控制環(huán)節(jié)中，是使用MCU芯片設(shè)計(jì)的、穩(wěn)定的、高性能半成品的工控設(shè)備，無(wú)需從零開(kāi)發(fā)、功能擴(kuò)展非常容易，PLC廠商均具有基于控制環(huán)境在MCU基礎(chǔ)上進(jìn)行控制器開(kāi)發(fā)的能力。此外，人形機(jī)器人的分級(jí)控制需要總線(xiàn)通信協(xié)議的支持，如工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議EtherCat，硬件部分需要通信線(xiàn)纜，目前國(guó)內(nèi)可從事機(jī)器人控制和通信線(xiàn)纜的代表廠商為鑫宏業(yè)。視覺(jué)傳感：人形機(jī)器人的“眼睛”視覺(jué)傳感器也即機(jī)器視覺(jué)，希望通過(guò)引入機(jī)器代替眼睛來(lái)做判斷和識(shí)別。機(jī)器視覺(jué)引入工業(yè)流程通常是希望通過(guò)提高效率（從而提高生產(chǎn)力）、減少錯(cuò)誤（從而提高質(zhì)量）或收集數(shù)據(jù)來(lái)降低成本，此外機(jī)器視覺(jué)還可以替代勞動(dòng)力或?qū)⒐と藦奈ｋU(xiǎn)或疲勞的工業(yè)活動(dòng)中解放出來(lái)。機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)中的應(yīng)用根據(jù)返回圖像的維度可分為2D和3D視覺(jué)，目前機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)中的應(yīng)用主要以實(shí)現(xiàn)識(shí)別、測(cè)量、定位、檢測(cè)四種功能為主。識(shí)別功能實(shí)現(xiàn)難度較低，其次為測(cè)量，再次為定位，檢測(cè)功能實(shí)現(xiàn)難度相對(duì)最高。2D機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以獲取二維圖像，在x、y和旋轉(zhuǎn)三個(gè)自由度上定位被攝目標(biāo)，并基于灰度或者彩色圖像中對(duì)比度的特征提供處理分析結(jié)果。但2D機(jī)器視覺(jué)技術(shù)無(wú)法提供物體高度、平面度、表面角度、體積等三維信息，有易受光照變化影響、對(duì)物體運(yùn)動(dòng)敏感度高等局限性。3D機(jī)器視覺(jué)技術(shù)相對(duì)與2D技術(shù)提供了更豐富的被攝目標(biāo)信息，可以在x、y、z、旋轉(zhuǎn)、俯仰、橫擺六個(gè)自由度上定位被攝目標(biāo)，還原人眼視角三維立體世界。相應(yīng)功能可實(shí)現(xiàn)如人臉識(shí)別解鎖、沉浸式交互、體感交互、3D建模等。3D視覺(jué)同樣可應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)等2D視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景，但基于由于3D視覺(jué)數(shù)據(jù)維度更多，目前硬件的數(shù)據(jù)運(yùn)算處理速度和存儲(chǔ)空間等技術(shù)存在限制，兩者在不同的使用場(chǎng)景下各有優(yōu)勢(shì)，并非完全替代關(guān)系。3D重構(gòu)目前主要的技術(shù)有結(jié)構(gòu)光、iToF、dToF、立體視覺(jué)、Lidar、工業(yè)三維測(cè)量等。特斯拉機(jī)器人Optimus視覺(jué)方案使用了自動(dòng)駕駛解決方案FSD，F(xiàn)SD擁有強(qiáng)大的感知能力，引入OccupancyNetwork后對(duì)未知障礙物的識(shí)別能力進(jìn)一步增強(qiáng)，目前已經(jīng)植入機(jī)器人中。TeslaFSD視覺(jué)感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的工作流程如下，首先攝像頭將單幀數(shù)據(jù)輸入RegNet網(wǎng)絡(luò)，并采用BiFPN的多尺度特征融合方法感知不同尺度的目標(biāo)，最后在多個(gè)Head中通過(guò)輸出的二進(jìn)制特征圖判定每個(gè)位置是否有目標(biāo)以及目標(biāo)的屬性，這里用到了多任務(wù)學(xué)習(xí)的感知框架HydraNets實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)Head同時(shí)處理。但純視覺(jué)一直被人詬病的對(duì)于未知障礙物的識(shí)別能力，引入OccupancyNetwork后，不再進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，而是通過(guò)得到空間是否被占用的信息判斷是否存在障礙物，解決了目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)失效的問(wèn)題。目前Optimus已經(jīng)搭載FSD的視覺(jué)感知系統(tǒng)。基于視覺(jué)信息，F(xiàn)SD的規(guī)控能力也可以用于機(jī)器人的決策系統(tǒng)。由于車(chē)輛、行人的未來(lái)行為都有一定的不確定性，特斯拉采用“交互搜索”的規(guī)劃模型，在線(xiàn)預(yù)測(cè)自己和其他車(chē)輛，行人等的交互，并對(duì)每一種交互帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，最終決定采取何種策略。FSD系統(tǒng)還能夠通過(guò)OccupancyNetwork對(duì)可視區(qū)域進(jìn)行建模來(lái)處理未知不可見(jiàn)場(chǎng)景。目前FSD規(guī)劃系統(tǒng)已經(jīng)用于估計(jì)Optimus的姿勢(shì)和軌跡。人形機(jī)器人視覺(jué)傳感技術(shù)主要使用多目立體視覺(jué)和iToF法，特斯拉和UCLA均使用3個(gè)3D相機(jī)即可實(shí)現(xiàn)多目立體視覺(jué)。主要人形機(jī)器人視覺(jué)方案有多目立體視覺(jué)和iToF，多目立體視覺(jué)是立體視覺(jué)方法中的一種，最少使用3個(gè)攝像頭即可實(shí)現(xiàn)，用單個(gè)或多個(gè)相機(jī)從多個(gè)視點(diǎn)獲取同一個(gè)目標(biāo)場(chǎng)景的多幅圖像，重構(gòu)目標(biāo)場(chǎng)景的三維信息，特斯拉、小米和UCLA均使用該方案。iToF是指時(shí)間往返行程采用時(shí)間選通光子計(jì)數(shù)器或電荷積分器外推獲得而不需要精準(zhǔn)計(jì)時(shí)的方案，可以實(shí)現(xiàn)面積范圍成像，小米和波士頓動(dòng)力使用該方案。3D視覺(jué)市場(chǎng)空間逐漸打開(kāi)，視覺(jué)傳感器除相機(jī)外，還包含其他硬件及軟件，其中成本占比較高的還有工控機(jī)（視覺(jué)控制器）和算法軟件。國(guó)內(nèi)3D視覺(jué)市場(chǎng)隨著視覺(jué)要求的提高和機(jī)器人等新場(chǎng)景的打開(kāi)，市場(chǎng)規(guī)模逐步提升，GGII預(yù)測(cè)2025年有望達(dá)到78億元。機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)鏈除相機(jī)外還包含其他環(huán)節(jié)，機(jī)器視覺(jué)上游的硬件涉及產(chǎn)品多、壁壘高，在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中成本占比也較高。具有全棧開(kāi)發(fā)能力的公司往往具備產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì)，此外，掌握機(jī)器視覺(jué)算法的公司可以進(jìn)一步受益于AI技術(shù)的發(fā)展，追趕特斯拉等頭部廠商的技術(shù)迭代。目前國(guó)外企業(yè)占據(jù)機(jī)器視覺(jué)半壁江山，我國(guó)國(guó)產(chǎn)替代空間大，人形機(jī)器人需求較大，我國(guó)企業(yè)有望受益于3D相機(jī)放量?；魇俊⒖的鸵暤葒?guó)外公司已經(jīng)形成了較為全面的產(chǎn)品覆蓋，也是目前機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)的標(biāo)桿公司。上游高端核心零部件市場(chǎng)目前主要由國(guó)外公司主導(dǎo)，因此機(jī)器視覺(jué)核心環(huán)節(jié)國(guó)產(chǎn)替代需求迫切。由于3D相機(jī)將在人形機(jī)器人廣泛使用，且軟件及算法的門(mén)檻及價(jià)值量同樣較高，我們認(rèn)為具有全棧研發(fā)能力的奧比中光將受益于3D相機(jī)的放量。力控傳感：人形機(jī)器人的“觸覺(jué)”力（力矩）傳感器機(jī)器人市場(chǎng)空間巨大，力控技術(shù)不可或缺。協(xié)作機(jī)器人：高工機(jī)器人（GGII）數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)六軸及以上協(xié)作機(jī)器人出貨量為1.95萬(wàn)臺(tái)，同比+4.71%，且GGII預(yù)計(jì)2026年將接近6萬(wàn)臺(tái)；2022年其市場(chǎng)規(guī)模約為21.53億元，同比+5.61%。人形機(jī)器人：GGII預(yù)計(jì)，2026年全球人形機(jī)器人在服務(wù)機(jī)器人中的滲透率有望達(dá)到3.5%，全球市場(chǎng)規(guī)模超20億美元，2030年有望突破200億美元。協(xié)作機(jī)器人和人形機(jī)器人的發(fā)展對(duì)力控技術(shù)提出了更高要求，尤其是在某些動(dòng)態(tài)、復(fù)雜環(huán)境中。根據(jù)globalinformation測(cè)算，全球力傳感器市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從2021年的74.3億美元增長(zhǎng)到2027年的126.6億美元。力（力矩）傳感器在協(xié)作機(jī)器人關(guān)節(jié)以及人形機(jī)器人關(guān)節(jié)、足部和靈巧手中均有廣泛應(yīng)用。力矩傳感器是一種電子裝置，用于監(jiān)測(cè)、檢測(cè)、記錄施加在其上的線(xiàn)性力和旋轉(zhuǎn)力，將力信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，已大量使用于協(xié)作機(jī)器人打磨、拋光碰撞檢測(cè)等領(lǐng)域。在特斯拉人形機(jī)器人中，力（力矩）傳感器在旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)和直線(xiàn)關(guān)節(jié)中各有一個(gè)，ARTMES機(jī)器人在足部也加入了力傳感器模塊用于腳底壓力反饋。此外，力傳感器在人形機(jī)器人的靈巧手中也有廣泛應(yīng)用前景，特斯拉人形機(jī)器人的靈巧手通過(guò)空心杯電機(jī)驅(qū)動(dòng)，尚未接入力傳感器，但通過(guò)腱繩驅(qū)動(dòng)的靈巧手，將會(huì)加入多個(gè)力傳感器，代表廠商如NASA等。不同力控方式各有優(yōu)劣，力矩傳感器為最優(yōu)方案。目前機(jī)器人力控方案大致分為三類(lèi)，分別是電流環(huán)力控，被動(dòng)力控（彈性體）和力矩/力傳感器力控。為精準(zhǔn)控制抓取力度，多維力矩/力傳感器力控為應(yīng)用于人形、協(xié)作機(jī)器人的最優(yōu)方案。力矩傳感器又稱(chēng)為扭矩傳感器，通過(guò)轉(zhuǎn)換物體施加在傳感器上的力矩為相應(yīng)的電信號(hào)或數(shù)字信號(hào)來(lái)進(jìn)行測(cè)量，具有精度高，頻響快，可靠性好，壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)特斯拉AIDAY，預(yù)計(jì)特斯拉機(jī)器人關(guān)節(jié)處使用單維力傳感器，執(zhí)行器末端使用六維力傳感器。按照測(cè)量維度，力傳感器可以分為一維、多維（三維、六維）力傳感器。一維力傳感器僅檢測(cè)一個(gè)方向的作用力或力矩，工業(yè)中應(yīng)用廣泛，價(jià)格也較為便宜（大多為數(shù)百元）。多維力傳感器僅包括三維力和六維力傳感器，均需要標(biāo)定XYZ坐標(biāo)軸，區(qū)別在于應(yīng)變片的數(shù)量及解耦算法，因此三維力傳感器可以視作六維力傳感器對(duì)的低配版，且成本并沒(méi)有大幅降低，所以三維力傳感器的使用范圍較?。涣S力傳感器是最高端的力矩傳感器，同時(shí)測(cè)量XYZ軸向力和環(huán)繞軸的力矩，內(nèi)部的算法可以解耦各個(gè)方向的力和力矩的干擾，應(yīng)用于高端機(jī)器人和精密設(shè)備中，價(jià)格也十分昂貴（大多在數(shù)千元至上萬(wàn)元）。六維力傳感器性能全面，存在技術(shù)壁壘，應(yīng)變片并非是成本居高不下的主要原因，標(biāo)定設(shè)備、解耦算法研發(fā)等均需要高額資本投入。六維力傳感器在力傳感器中維度最高、力覺(jué)信息反饋?zhàn)钊?、技術(shù)和使用難度最大，最早應(yīng)用于航空航天、國(guó)防領(lǐng)域，后逐步應(yīng)用于鑄件打磨、焊接及裝配場(chǎng)景的工業(yè)機(jī)器人以及對(duì)傳感性能要求更高的協(xié)作機(jī)器人和人形機(jī)器人。力傳感器存在多種檢測(cè)原理，硅基/金屬箔等電阻應(yīng)變片具有更好的性能優(yōu)勢(shì)，原理是應(yīng)變片受力后產(chǎn)生的微米級(jí)別的變形導(dǎo)致電阻和電壓的變化，金屬箔應(yīng)變片價(jià)格較高，目前為10元人民幣左右，而MEMS工藝下的硅基應(yīng)變片可以降低至1元以下，因此應(yīng)變片成本并不是六維力傳感器成本高昂的最主要原因。其高昂的成本主要來(lái)源于坐標(biāo)軸標(biāo)定設(shè)備和解耦算法研發(fā)的投入，多維力矩傳感器需要應(yīng)對(duì)因結(jié)構(gòu)加工和工藝偏差引起的各維度間相互干擾的問(wèn)題，以及動(dòng)態(tài)和靜態(tài)標(biāo)定問(wèn)題，同時(shí)還需要解決矢量運(yùn)算中的解耦算法和電路實(shí)現(xiàn)等問(wèn)題，此外還要確保產(chǎn)品的一致性，因此在未大規(guī)模放量的情況下成本依然較為高昂，即使國(guó)內(nèi)廠商具有顯著的成本優(yōu)勢(shì)，也需要上千元的平均成本。力傳感器需求受協(xié)作/人形機(jī)器人放量而快速增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)企業(yè)具備較為顯著的成本優(yōu)勢(shì)。全球力控傳感器的主要廠商有ATI、霍尼韋爾等，中國(guó)市場(chǎng)上的高端傳感器國(guó)產(chǎn)化率低。國(guó)內(nèi)力傳感器行業(yè)未上市公司實(shí)力較強(qiáng)，代表公司包括坤維科技（瀚川智能參股）、宇立儀器、藍(lán)點(diǎn)觸控等，上市公司主要有柯力傳感、昊志機(jī)電等，柯力傳感主營(yíng)應(yīng)變式力傳感器，部分力傳感器已應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，正通過(guò)自主研發(fā)和加速并購(gòu)的方式積極布局六維力傳感器；從事一維力（力矩）傳感器的廠商眾多，具備六維力傳感器生產(chǎn)能力的廠商完全具備一維力傳感器生產(chǎn)能力。柔性電子皮膚未來(lái)電子皮膚（柔性傳感器）有望為機(jī)器人提供觸覺(jué)，但更類(lèi)似于人形機(jī)器人力控傳感的“終極方案”。電子皮膚觸覺(jué)傳感器被定義為能夠通過(guò)接觸表征出被測(cè)物體的性質(zhì)(表面形貌、重量等)或數(shù)值化接觸參量(力、溫度等)的柔性傳感器，是貼在“皮膚”上的電子設(shè)備，因而習(xí)慣性地被稱(chēng)為電子皮膚，或仿生皮膚。電子皮膚的基本特征，是將各種電子元器件集成在柔性基板之上從而形成皮膚狀的電路板，像皮膚一樣具有很高的柔韌性和彈性。電子皮膚觸覺(jué)傳感器大多被排列成矩陣組成陣列觸覺(jué)傳感器，其空間分辨率可達(dá)到毫米級(jí)，接近人類(lèi)的皮膚。電子皮膚在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在讓其擁有人類(lèi)的感知力，賦予其類(lèi)似人類(lèi)皮膚的敏感性，以及觸覺(jué)、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)味覺(jué)和嗅覺(jué)等感知能力。當(dāng)前,人形機(jī)器人的發(fā)展有望加速電子皮膚的產(chǎn)業(yè)落地，未來(lái)人形機(jī)器人將會(huì)大量運(yùn)用柔性電子技術(shù)。目前電子皮膚并未成為人形機(jī)器人的主要方案，而機(jī)器人也僅是電子皮膚的應(yīng)用領(lǐng)域之一，主要難點(diǎn)在于傳感器和機(jī)器人硬件的配合以及人形機(jī)器人現(xiàn)階段的力控要求尚未接近人類(lèi)皮膚。目前市面上主要的機(jī)器人產(chǎn)品都未使用電子皮膚，主要的技術(shù)難點(diǎn)在于傳感器廠商和硬件廠商相互獨(dú)立開(kāi)發(fā)，要完美實(shí)現(xiàn)貼合、傳感器布線(xiàn)、組裝都有難度。柔性傳感器下游應(yīng)用領(lǐng)域眾多，除機(jī)器人外還包括醫(yī)療健康、消費(fèi)電子等等，如腦機(jī)接口、足底感應(yīng)、智能觸控等。未來(lái)電子皮膚的成本不會(huì)是主要制約項(xiàng)，仍需要工藝進(jìn)一步成熟推動(dòng)大規(guī)模應(yīng)用后方可降本。電子皮膚的成本主要由三部分組成，一是面積，二是精度（放在腳底和手上對(duì)精度要求不高），決定了材料和配方的使用，三是工藝復(fù)雜程度，和結(jié)構(gòu)和貼合度有關(guān)。目前電子皮膚的成本主要有襯底材料和表面壓力傳感器矩陣構(gòu)成，目前MEMS工藝下表面壓力傳感器成本持續(xù)壓降，襯底材料也將在大規(guī)模應(yīng)用后逐步降本。目前主要制約瓶頸仍是與機(jī)械結(jié)構(gòu)難以貼合、無(wú)法檢測(cè)切向力、傳感器密度與精度等問(wèn)題。電子皮膚國(guó)外公司主要有Interlink，國(guó)內(nèi)漢威科技子公司能斯達(dá)為國(guó)內(nèi)柔性傳感器已產(chǎn)業(yè)化，目前已掌握柔性壓阻、壓電、溫濕度和電容四大核心技術(shù)。目前國(guó)外產(chǎn)業(yè)化的有Interlink，其柔性傳感器可應(yīng)用于HMI的觸摸屏。國(guó)內(nèi)為漢威科技的子公司能斯達(dá)，其不斷優(yōu)化“柔性感知技術(shù)+采集系統(tǒng)+人機(jī)交互”的解決方案，目前已經(jīng)形成四大核心技術(shù)七大產(chǎn)品系列(柔性壓力、壓電、織物、應(yīng)變、溫濕度、熱敏和電容傳感器)，柔性微納傳感技術(shù)水平及產(chǎn)業(yè)化程度國(guó)內(nèi)領(lǐng)先，已在智能機(jī)器人領(lǐng)域有明確的應(yīng)用，并與小米科技、九號(hào)科技、科大訊飛、深圳科易機(jī)器人等積極開(kāi)展業(yè)務(wù)合作；能斯達(dá)在柔性壓電傳感器領(lǐng)域掌握自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，相關(guān)產(chǎn)品已在三甲醫(yī)院進(jìn)行臨床實(shí)驗(yàn)。位移姿態(tài)傳感：人形機(jī)器人的“小腦”以人形機(jī)器人為代表的足式機(jī)器人相較于其他類(lèi)型機(jī)器人有較大優(yōu)勢(shì)，但是也對(duì)機(jī)器人穩(wěn)定性提出了更高的要求。機(jī)器人按照運(yùn)動(dòng)方式可以分為：輪式機(jī)器人，履帶機(jī)器人，足式機(jī)器人等。輪式機(jī)器人控制簡(jiǎn)單，能夠在平坦的地形中快速平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)；履帶式機(jī)器人能夠在松軟或者較為惡劣的地形中運(yùn)動(dòng)；腿足式機(jī)器人相較于輪式或者履帶式機(jī)器人擁有天然的優(yōu)勢(shì)——腿足式機(jī)器人能夠跨越一些非連續(xù)性的地形，在山地，斜坡，臺(tái)階等崎嶇的地形上運(yùn)動(dòng)。但由于足式機(jī)器人，特別是雙足機(jī)器人的自由度非常高，因此對(duì)穩(wěn)定性的要求極高，就算是靜止時(shí)也要保持前后平衡。以UCLA的ARTEMIS機(jī)器人為例，便在骨盆位置放置了一顆3DM的戰(zhàn)術(shù)級(jí)IMU用于保持平衡。機(jī)器人位移姿態(tài)的檢測(cè)的穩(wěn)定性控制，主要依賴(lài)于IMU（慣性測(cè)量單元）。IMU為慣性測(cè)量單元，是測(cè)量物體三軸姿態(tài)角(或角速率)以及加速度的裝置，大多用在汽車(chē)和機(jī)器人，一般MEMSIMU=MEMS陀螺儀+MEMS加速計(jì)，其中，陀螺儀用于感知物體運(yùn)動(dòng)的角速率，加速度計(jì)用于感知物體運(yùn)動(dòng)的線(xiàn)加速度，二者輔以時(shí)間維度進(jìn)行運(yùn)算后可得出物體相對(duì)于初始位置的偏離，進(jìn)而獲得物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，包括當(dāng)前位置、方向和速度。MEMS技術(shù)以其尺寸小、制造方式特別幫助IMU實(shí)現(xiàn)高端化、小型化。雙足人形機(jī)器人需要加入傳感器對(duì)機(jī)器人的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行檢測(cè)，從而對(duì)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)反饋控制。目前主要由IMU得到數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到機(jī)器人的姿態(tài)信息，進(jìn)而對(duì)機(jī)器人的步態(tài)進(jìn)行修正。例如，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的機(jī)器人ROBOT-Ⅰ使用的是自主設(shè)計(jì)的伺服電機(jī)，其內(nèi)部具有能反饋角度信息的電位器，軀干上安裝有姿態(tài)傳感器MPU6050。2021年，全球MEMS慣性傳感器市場(chǎng)規(guī)模超30億美元，中國(guó)MEMS慣性傳感器市場(chǎng)規(guī)模136億元，未來(lái)有望持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)Yole數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)引自中商情報(bào)網(wǎng)），預(yù)計(jì)2022年世界MEMS慣性傳感器市場(chǎng)規(guī)模約35億美元，2025年達(dá)到43億美元，而針對(duì)戰(zhàn)術(shù)級(jí)及以上的高性能市場(chǎng)規(guī)模約7.1億美元（含MEMS慣性傳感器系統(tǒng)）。根據(jù)頭豹研究院公司發(fā)布的《2022年中國(guó)MEMS傳感器行業(yè)概覽》，2021年中國(guó)MEMS慣性傳感器市場(chǎng)規(guī)模約136億元，近幾年增速快于全球平均增速，未來(lái)有望持續(xù)增長(zhǎng)。不同精度等級(jí)的IMU價(jià)格差異巨大，我們認(rèn)為人形機(jī)器人所用IMU的要求至少要達(dá)到工業(yè)級(jí)&低端戰(zhàn)術(shù)級(jí)以上。IMU精度主要由陀螺儀零偏穩(wěn)定性來(lái)劃分，不同精度量級(jí)的IMU價(jià)格差異巨大，精度從低到高分別為消費(fèi)級(jí)、工業(yè)級(jí)&低端戰(zhàn)術(shù)級(jí)、戰(zhàn)術(shù)級(jí)、導(dǎo)航級(jí)和戰(zhàn)略級(jí)，工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)駕駛所用的高性能IMU已達(dá)到工業(yè)級(jí)&低端戰(zhàn)術(shù)級(jí)。我們認(rèn)為人形機(jī)器人精度要求高于工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)駕駛，因此其IMU產(chǎn)品精度量級(jí)在工業(yè)級(jí)&低端戰(zhàn)術(shù)級(jí)以上，價(jià)格也應(yīng)該在數(shù)千元及以上。由于人形機(jī)器人無(wú)須超長(zhǎng)距離高精度制導(dǎo)，所以我們認(rèn)為人形機(jī)器人IMU精度不會(huì)高于國(guó)防及航空航天所需的導(dǎo)航級(jí)及以上。高性能MEMS慣性傳感器技術(shù)壁壘高，市場(chǎng)仍大部分由國(guó)外公司占據(jù)。MEMS慣性傳感器行業(yè)是多學(xué)科融合的高科技領(lǐng)域，高性能MEMS慣性傳感器要做到穩(wěn)定量產(chǎn)，需要在MEMS芯片設(shè)計(jì)及工藝方案、ASIC芯片設(shè)計(jì)、封裝、測(cè)試等各個(gè)環(huán)節(jié)均具備相應(yīng)的技術(shù)能力并建立完善的技術(shù)體系和工藝方案，技術(shù)壁壘高。MEMS陀螺儀和加速度計(jì)的核心都是一顆微機(jī)械（MEMS）芯片，一顆專(zhuān)用控制電路（ASIC）芯片及應(yīng)力隔離封裝，工作原理為在ASIC芯片的驅(qū)動(dòng)控制下感應(yīng)外部待測(cè)信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為電容、電阻、電荷等信號(hào)變化，ASIC芯片再將上述信號(hào)變化轉(zhuǎn)化成電學(xué)信號(hào)，最終通過(guò)封裝將芯片保護(hù)起來(lái)并將信號(hào)輸出，從而實(shí)現(xiàn)外部信息獲取與交互的功能。根據(jù)Yole（轉(zhuǎn)引自中商情報(bào)