隨著人工智能和先進制造的深度融合，人形機器人正從實驗室的技術展示走向大規(guī)模商業(yè)化的前夜。過去幾年，我們看到實驗室級別的技術突破層出不窮，也有人形機器人公司將自家產(chǎn)品小范圍場景應用，但從“會跑、會抓”到真正融入復雜工業(yè)場景，實現(xiàn)大規(guī)模、可持續(xù)的應用仍面臨核心難題——自主感知、環(huán)境適應與高可靠執(zhí)行能力的系統(tǒng)性瓶頸。

近期， ADI在北京舉辦了“激活邊緣智能，共繪具身未來”人形機器人媒體分享會。活動匯聚了來自ADI及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的專家學者，共同探討人形機器人從原型到量產(chǎn)的關鍵路徑。這次會議，我們能看到整個人形機器人產(chǎn)業(yè)不同于以往的細分產(chǎn)業(yè)，它的上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同和技術、方案共研的氣息更加濃厚，解決痛點和實現(xiàn)的產(chǎn)業(yè)目標也更為清晰、一致。

“鏈條式”的技術突破，從感知到驅動的系統(tǒng)化布局

從今年中旬開始，我們聽到、見到人形機器人在倉儲物流、裝配檢測以及服務型工業(yè)場景中的開始逐步小范圍嘗試應用。然而，盡管算法和控制技術持續(xù)進步，機器人在復雜環(huán)境中的自主適應能力仍然是限制其大規(guī)模落地的關鍵因素。如何讓機器人在面對多變的工況、不同的物理環(huán)境以及實時操作需求時依然保持高效、可靠的執(zhí)行能力，已經(jīng)成為行業(yè)普遍關注的難題。

ADI公司院士兼技術副總裁陳寶興博士直言，當前人形機器人落地的最大瓶頸在于物理智能的不成熟?！拔磥碚嬲龖玫綇碗s工業(yè)場景下，要能夠自適應，就需要感知并進行一些調整，僅有大語言模型肯定是不夠的，還需要對物理環(huán)境有認識。”他指出，僅靠算法無法完全解決機器人在復雜環(huán)境中的適應性問題，ADI正在通過數(shù)字孿生與物理建模的方法，讓機器人在進入現(xiàn)場之前就能夠完成動作和場景優(yōu)化。

其實，ADI也在產(chǎn)業(yè)早期就開始布局人形機器人的軟硬件技術創(chuàng)新和場景應用，這一戰(zhàn)略在ADI兩款代表性產(chǎn)品中得到了具體體現(xiàn)。創(chuàng)新型多圈傳感器 ADMT4000，是全球首款單芯片多圈位置傳感器，能夠在斷電狀態(tài)下依然保持精確的絕對位置記錄。其基于磁疇壁可控傳播的原理，大幅簡化了關節(jié)傳感系統(tǒng)，省去了傳統(tǒng)方案中的備用電池或機械齒輪。這意味著人形機器人在關節(jié)運動中可以實現(xiàn)更高的靈活性和能效，而不再受限于冗余的硬件負擔。對于工業(yè)自動化來說，這不僅提升了設備的長期穩(wěn)定性，也為降低維護成本提供了可能。

另一款產(chǎn)品則是高集成單片伺服驅控芯片 TMC9660，則從驅動與控制環(huán)節(jié)切入。它將MCU、伺服三環(huán)控制、智能電機驅動和電源管理等功能高度集成，開發(fā)者只需外接功率MOSFET即可構建完整的伺服驅動單元。其內置的硬件FOC算法，避免了復雜的編程過程，同時支持高達100kHz的環(huán)路控制。這種設計不僅能滿足人形機器人關節(jié)高速、精準的運動需求，也為制造業(yè)中更廣泛的柔性生產(chǎn)線提供了低成本、短周期的開發(fā)路徑。

工控網(wǎng)認為，從傳感器到驅控芯片，ADI正在搭建的是一個面向未來的系統(tǒng)化技術框架。這樣的布局不僅服務于人形機器人本體，更具備跨行業(yè)的應用潛力，將對工業(yè)自動化、智能制造乃至新能源裝備形成長期支撐。

如何解決從實驗室到工廠的產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)？

如果說技術創(chuàng)新是人形機器人前行的“硬實力”，那么如何實現(xiàn)從實驗室原型到工廠量產(chǎn)，則是橫亙在整個產(chǎn)業(yè)面前的“軟挑戰(zhàn)”。在圓桌論壇上，嘉賓們從技術、生態(tài)、市場與成本等多個角度，揭示了產(chǎn)業(yè)化的真實難點。

陳寶興博士指出，人形機器人在復雜度上甚至超過自動駕駛，因為它不僅需要在環(huán)境中導航，還必須具備靈巧的操作能力，例如根據(jù)物體的重量和形狀選擇不同的抓取方式?！皬碗s場景數(shù)據(jù)的訓練是較為困難的?！彼俅伪硎?，ADI正通過數(shù)字孿生和閉環(huán)控制，將AI與傳感器、控制器深度結合，以彌補當前算法泛化不足的問題。

其實，ADI的這種“先建模、再落地”的思路，也正是工業(yè)自動化長期追求的路徑。

來自國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心具身天工事業(yè)部的負責人劉益彰，則把焦點放在整機可靠性上。他認為：“今年是人形機器人量產(chǎn)元年，各家廠商都在積極摸索階段，這需要一個過程，后續(xù)需要把機器人整體的可靠性、穩(wěn)定性進一步提升?！彼榻B，天工機器人在自主導航與復雜任務處理方面已取得突破，并通過開源平臺推動生態(tài)共建。

在工控網(wǎng)看來，這種“平臺+生態(tài)”的模式，正在為人形機器人產(chǎn)業(yè)提供類似工業(yè)總線和開源控制棧那樣的共性底座，意義重大。

北京因時機器人科技CMO房海南則將視角拉回到供需矛盾。他直言，市場需求從未缺席，但供給始終不足。、在他看來，行業(yè)對人形機器人的期待遠超其發(fā)展速度，因此落地必須分步走，從物流分揀等相對單一的工業(yè)場景切入，再逐步延展到更復雜的通用化任務。

工控網(wǎng)觀察認為，“先局部突破、再系統(tǒng)集成”邏輯正是工業(yè)自動化與人形機器人都需要的。而在政策推動和工業(yè)數(shù)智化的市場效應來看，人形機器人的市場需求和場景在逐步攀升的同時，也將帶來更多產(chǎn)業(yè)鏈的變革，其中就涉及到產(chǎn)業(yè)鏈和技術升級，隨之而來的就是技術研發(fā)和產(chǎn)線改造的成本問題。

對此，松延動力人形機器人電控系統(tǒng)負責人吳雅劍也提醒行業(yè)不要忽視成本掣肘。他坦言，即便松延機器人已經(jīng)能完成前后空翻等高難度動作，“在大規(guī)模量產(chǎn)來說仍是一個挑戰(zhàn)”。在他看來，突破具身AI的穩(wěn)定性壁壘和降低核心零部件成本，將是未來量產(chǎn)的關鍵所在。這也是人形機器人要走出實驗室，必須面對的“產(chǎn)業(yè)化紅線”。

工控網(wǎng)綜合各方觀點后認為，無論是技術成熟度、應用聚焦，還是成本控制，行業(yè)正在形成一個清晰共識——人形機器人要在“硬件突破”與“生態(tài)協(xié)同”之間找到平衡點，才能真正走向規(guī)?；?。

而當討論轉向未來具體的落地路徑和場景時，眾多嘉賓們的判斷：工業(yè)是起點，家庭是終局。

我們以房海南的觀點為例，他認為，短期內工業(yè)和物流場景會率先迎來應用突破，因為這些任務相對單一且人力需求旺盛，機器人能夠快速替代。而在中期，醫(yī)療陪護與服務行業(yè)將成為重要增長點，尤其是在全球老齡化趨勢下，康養(yǎng)機器人具備巨大的市場需求。

另一方面，陳寶興博士把圖景描繪得更為宏大。他指出，從簡單工業(yè)場景，到醫(yī)療、救援等復雜任務，直至人機交互的全場景覆蓋，才是人形機器人的“終極目標”。未來機器人不僅能預測人類的需求，還將幫助人類完成自身無法完成的任務，這將是智能化發(fā)展的自然延伸。

我們類比工業(yè)自動化和制造業(yè)的其他細分品類后可以發(fā)現(xiàn)，它們的內在邏輯相似。即短期內，機器人將成為提升生產(chǎn)柔性和安全性的利器；中長期內，智能化與人機協(xié)作能力將推動制造業(yè)向“智能+服務”的融合演進。最終，人形機器人將如智能手機一般普及，成為改變社會生產(chǎn)與生活方式的重要工具。正如ADI所展示的路徑，真正的產(chǎn)業(yè)化不僅是技術突破，更是系統(tǒng)化布局的考驗。未來，人形機器人能否在工廠車間、物流倉儲乃至服務場景中實現(xiàn)規(guī)模化落地，不僅取決于單項技術的進步，更取決于產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同創(chuàng)新與商業(yè)模式的成熟。可以預見，誰率先解決了物理智能與環(huán)境適應的關鍵問題，誰就可能在這場具身智能的工業(yè)革命中占得先機。