當(dāng)前，人形機器人正以顛覆性姿態(tài)重塑未來圖景，憑借深度融合人工智能、高端制造與新材料等尖端科技，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性、平臺性產(chǎn)品，是全球科技競爭的新賽道。從靈巧抓取精密零件到自如穿越復(fù)雜地形，從精準感知環(huán)境變化到快速響應(yīng)決策，這些令人驚嘆的“超能力”背后，究竟藏著哪些核心技術(shù)密碼？

柔性觸覺傳感器讓“靈巧手”更靈敏

人形機器人的靈巧手是其關(guān)鍵技術(shù)之一。業(yè)界常言“制造人形機器人，半數(shù)難度在靈巧手”。人類手掌能憑借27塊骨骼、50余塊肌肉及100多個關(guān)節(jié)的協(xié)同，完成從捏取繡花針到搬運冰箱的極端操作。而機械靈巧手想要復(fù)刻這一生物力學(xué)奇跡，需在多重技術(shù)維度中實現(xiàn)精準平衡：材料要兼顧輕質(zhì)與耐磨耐腐蝕；傳動系統(tǒng)需在高效率與高精度間抉擇；控制算法更要攻克多關(guān)節(jié)協(xié)同的復(fù)雜難題。

破解這一難題就要靠柔性觸覺傳感器的突破。作為靈巧手的“觸覺神經(jīng)”，其核心功能是通過導(dǎo)電橡膠、石墨烯薄膜等材料，像人類皮膚般感知壓力分布、溫度及材質(zhì)。但傳統(tǒng)傳感器不僅響應(yīng)速度慢、難以在毫秒級反饋觸覺信息，且耐溫性、耐久性較差，無法精準捕捉微小應(yīng)力變化。

為突破上述困境，新型柔性觸覺傳感器通過柔性基底與微型化設(shè)計實現(xiàn)革新。其壓力響應(yīng)靈敏度可達5毫秒，壓力測量精度誤差控制在0.1%—0.01%；封裝可靠性經(jīng)5.4億次壓力循環(huán)測試驗證，芯片失效率低于10ppm，并朝著1ppb級目標邁進，可滿足20年以上使用壽命需求。這些技術(shù)突破讓機械靈巧手逐步接近人類手掌的感知與操作精度，為實現(xiàn)人形機器人的復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行能力奠定堅實基礎(chǔ)。

壓力傳感器讓機器人“仿生腳掌”走得穩(wěn)

人形機器人要實現(xiàn)類人化運動，不僅需要靈巧的雙手完成精細操作，更依賴“仿生腳掌”實現(xiàn)穩(wěn)定行走。然而，平衡控制一直是全球人形機器人研發(fā)的核心難題，失衡、打滑、摔倒等狀況頻發(fā)。人類行走時，足底神經(jīng)能實時感知地面硬度、坡度及細微變化并反饋給大腦；對機器人而言，由力傳感器構(gòu)成的“腳底神經(jīng)”感知網(wǎng)絡(luò)，正是實現(xiàn)動態(tài)平衡與環(huán)境交互的關(guān)鍵。但實際應(yīng)用中，人形機器人面臨諸多挑戰(zhàn)，一顆小石子產(chǎn)生的瞬間沖擊力，或是從高臺跳下時的過載，都可能導(dǎo)致機器人失衡；同時，高成本、大尺寸、低抗振性等問題，也制約著力傳感器的普及。

如何解決呢？傳統(tǒng)壓力傳感器，要靠人工涂膠水把芯片粘在底座上，只能單個生產(chǎn)，不僅費時費力、成本高，做出來的傳感器還不夠小巧。并且，機器人一動起來，膠水容易受熱變軟，導(dǎo)致耗電增加、數(shù)據(jù)不準，遇到撞擊還容易脫落損壞。人形機器人全身需要密密麻麻安裝上百個傳感器，這種傳統(tǒng)壓力傳感器顯然不適用。

為突破這些瓶頸，新一代力傳感器在制造工藝上進行了革命性創(chuàng)新。摒棄傳統(tǒng)膠水連接方式，采用精密印刷工藝將感應(yīng)材料附著于金屬基材，并通過高溫?zé)Y(jié)形成共晶層，實現(xiàn)材料的緊密融合。這一技術(shù)不僅讓傳感器體積縮小至傳統(tǒng)產(chǎn)品的1/50，更將抗過載能力從3倍提升至10倍，能耐受兩三百度高溫而不發(fā)生蠕變，確保電信號測量精準，使用壽命長達20年。生產(chǎn)模式也從低效的手工涂膠單件生產(chǎn)，升級為自動化批量印刷燒結(jié)，大幅降低成本，實現(xiàn)了低成本、自動化、大批量、高效率、高一致性的生產(chǎn)。這項技術(shù)突破不僅讓人形機器人行走更穩(wěn)健，更推動了汽車傳感器等智能裝備領(lǐng)域的技術(shù)升級，打通了多領(lǐng)域技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新的通路。

“大腦”與“小腦”的精密協(xié)作

人形機器人的大小腦控制系統(tǒng)，是實現(xiàn)人工智能技術(shù)的核心組件?！按竽X”負責(zé)環(huán)境感知與決策，整合來自觸覺傳感器、攝像頭、激光雷達等設(shè)備的信號；“小腦”則專注于運動傳感，控制動作生成，主要依賴力傳感器與慣性傳感器的數(shù)據(jù)反饋。與人類模糊的控制機制不同，機器人通過量化傳感數(shù)據(jù)并持續(xù)反饋，將復(fù)雜任務(wù)拆解為多個步驟，借助機器學(xué)習(xí)逐一完成。

人形機器人大腦模擬人類的思考推理、交互溝通、任務(wù)理解與編排以及記憶能力，其核心技術(shù)依托高算力、高帶寬的人工智能芯片（AI芯片）與多模態(tài)大模型。然而，研發(fā)AI芯片面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面需追求高AI算力，另一方面要保證高內(nèi)存帶寬。先進的芯片制程工藝雖能提升性能，但高密度設(shè)計導(dǎo)致功耗劇增；同時，多內(nèi)存控制器的布局會占用大量芯片面積，難以實現(xiàn)合理配置。

要讓機器人像人類一樣感知世界并快速決策，AI芯片必須同時滿足“算得快”與“傳得快”的要求。傳統(tǒng)芯片因中央處理器頻繁調(diào)用外部存儲器數(shù)據(jù)，存在能耗高、延遲大的問題，如同廚師反復(fù)往返廚房與倉庫。為解決這一困境，芯片設(shè)計創(chuàng)新提出將外部存儲移至芯片內(nèi)部，使計算在芯片內(nèi)完成，從而簡化系統(tǒng)、降低通信開銷、提升通信效率和模型推理速度。三維堆疊技術(shù)的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)芯片平面電路限制，通過減薄芯片并立體堆疊，增加集成度與內(nèi)存帶寬，在提升AI算力的同時優(yōu)化芯片良率。這些技術(shù)革新為實現(xiàn)高效智能的機器人大腦奠定了基礎(chǔ)。

人形機器人的“小腦”承擔(dān)著類人運動控制的關(guān)鍵職能。當(dāng)大腦AI芯片通過感知系統(tǒng)完成決策后，需與小腦進行高效通信，由小腦負責(zé)運動傳感與動作生成。其核心要求體現(xiàn)在三個方面：第一，精確控制能力。小腦需融合多種傳感器輸入數(shù)據(jù)，對多個自由度進行綜合判斷與協(xié)調(diào)控制。要求將控制指令時延壓縮至毫秒級，周期性抖動控制在微秒級，對電子器件與執(zhí)行器的性能要求近乎極致。第二，高可靠性。為確保運動穩(wěn)定性，小腦需采用冗余指令機制，同一指令多次發(fā)送，避免因單次信號傳輸失誤導(dǎo)致動作偏差，同時，核心部件需達到航天級低失效率標準，確保長時間穩(wěn)定運行。

當(dāng)前機器人動作生硬卡頓的根源，正源于“小腦”的指令頻率不足。若每秒僅發(fā)送一條運動指令，機器人動作必然呈現(xiàn)機械式頓挫；而當(dāng)指令頻率提升至每秒1000次，實時反饋位置、速度與力度參數(shù)時，機器人動作便可達到類人的流暢絲滑效果。這意味著，高性能的小腦芯片必須在快速響應(yīng)、動作連貫性與極端可靠性之間實現(xiàn)完美平衡，而攻克這些技術(shù)難點，正是推動人形機器人運動控制技術(shù)突破的關(guān)鍵所在。

除了小腦芯片，與之匹配的運動訓(xùn)練模型也是機器人小腦系統(tǒng)迭代升級的關(guān)鍵。首先要利用人體虛擬現(xiàn)實技術(shù)在真實環(huán)境下進行數(shù)據(jù)采集，然后在云端虛擬環(huán)境中通過強化學(xué)習(xí)進行訓(xùn)練，之后再將學(xué)習(xí)成果部署到真實物理實體。這種訓(xùn)練方式有助于加快機器人的學(xué)習(xí)過程。武漢大學(xué)團隊通過16臺攝像機和三維測力平臺，逐幀模擬人類行走的步態(tài)。當(dāng)精密芯片遇上真實的人體運動數(shù)據(jù)庫，機器人才能從機械的模仿者進化成會運動的生命體，才能真正走進千家萬戶。