6月1日，宇樹科技科創(chuàng)板IPO申請成功通過了上交所上市審核委員會審議。而就在不久前，宇樹還發(fā)布了首款載人變形機甲。我們離機器人真正落地還有多遠？

去年春晚，機器人還在轉(zhuǎn)手絹、扭秧歌，今年就直接進階到了高難度的空翻、武術(shù)。如今，甚至連手機廠商造的機器人，都能在半馬上都打破人類記錄了。為什么機器人本體這兩年的進化能夠如此之快？

為了進一步理解機器人的本體進化，我們走訪了一些頭部機器人企業(yè)，也和一些業(yè)內(nèi)人士聊了聊：造機器人究竟有什么難點？機器人的制造門檻真的不高嗎？機器人公司的護城河又究竟是什么呢？

這篇文章我們將詳細(xì)拆解機器人身上的各個零件，相信完整看完之后，你也能自己拼出一臺機器人。

（本文為視頻改寫，歡迎大家收看以下視頻）

01

骨架材料

輕量化與抗沖擊的平衡

機器人身上硬件種類繁多，我們可以粗略地劃分為4個系統(tǒng)：撐起整個結(jié)構(gòu)的骨架、驅(qū)動骨架運動的關(guān)節(jié)、感知環(huán)境的傳感器、指揮身體的電氣與計算系統(tǒng)。我們先從骨架開始說起。

如果一輛車以時速60公里撞向一個假人，由于巨大的沖擊力，假人會飛出去，摔的七零八碎。而對人形機器人來說，承受這樣的沖擊力，已經(jīng)成為了“日?！?。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 機器人它每一次空翻觸地，身上承受的加速度有幾十個g，可能都比汽車和航天都要高，跟汽車撞到墻的加速度差不多。

這就對機器人的結(jié)構(gòu)材料提出了挑戰(zhàn)：要翻起來就得身體足夠輕，承受如此大的沖擊力還得強度大，否則可能一個空翻，零件就飛出來了。所以機器人的第一項挑戰(zhàn)就是探索骨架材料。

世界上第一臺全尺寸機器人WABOT-1，就是以鋼材為主，體重達到了大約160公斤，可能它跳一下就得把地板砸個坑，就更別說翻跟頭了。

后來，從本田的ASIMO、波士頓動力的早期液壓版Atlas，到第一代特斯拉Optimus，鋁合金成了主流，密度只有鋼的三分之一。

現(xiàn)在行業(yè)已經(jīng)開始探索更多材料，比如鎂合金，它的密度比鋁還低了三分之一，局部還會使用強度更高的鈦合金，例如經(jīng)常需要承受沖擊的膝關(guān)節(jié)、腳踝等。

有意思的是，這些堅硬的骨架為機器人扛下了沖擊，但供應(yīng)商似乎賺的只是個“辛苦費”。

某機器人公司前采購總監(jiān) 骨架最后的賣價，除掉本身金屬的含量，再除掉拋掉的廢料以外，ratio（比率）其實很低很低了。骨架最后還是賣金屬費用+加工費用，大部分成本還是里面的metal（金屬），沒有辦法降價了。它的加工費還是在合理區(qū)間的，如果量起來的之后，它的加工費就會趨近于很低，因為它沒有什么太大門檻。

除了這些核心的骨架外，機器人的外觀件，可以分為兩類：

一類是裝飾保護件，主要用在胸部、背部、頭部，材料從塑料、仿皮TPU到織物，五花八門，主要是為了降低磨損、讓觸感更親人。雖然有些機器人看上去是金屬機身，實際上是塑料外殼做了一層金屬噴漆。

另一類就是讓機器人像真人的仿生皮膚，這些皮膚不僅觸感要像人，還得在皮下植入觸覺傳感器。

在骨架和皮膚之外，真正讓機器人實現(xiàn)各種超難度動作的，是關(guān)節(jié)，這也是整個機器人硬件里成本最高、技術(shù)最密集、故事也最多的部分。

02

拆解執(zhí)行器

關(guān)節(jié)是最貴也最難的部分

大家肯定看過不少機器人跳舞、空翻的視頻，這是先通過真人動作捕捉，再訓(xùn)練模型后映射到肢體動作上。

幾年前，我們看波士頓動力的Atlas后空翻時，還覺得非常驚訝，但現(xiàn)在可能大家都覺得習(xí)以為常了，這背后的原因就在于，機器人的關(guān)節(jié)經(jīng)歷了從液壓系統(tǒng)到電機的轉(zhuǎn)變。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 以前我們造不出這么牛的關(guān)節(jié)，那時候的關(guān)節(jié)整個性能都很差，空翻是很難翻的起來的，最近這一兩年關(guān)節(jié)的技術(shù)進步非常非常大。

關(guān)節(jié)在業(yè)內(nèi)被稱為執(zhí)行器，主要分為旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器與直線執(zhí)行器，我們先以肩膀來舉例，看看它們是怎么帶動身體運動的。

肩膀有三個自由度：前后擺、上下抬、內(nèi)外旋，被稱為俯仰（pitch）、滾轉(zhuǎn)（roll）、偏航（yaw），本質(zhì)上這些運動方式都是旋轉(zhuǎn)，所以通過三個旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器的組合，手臂就能向X、Y、Z三個方向自由活動了。

到了膝關(guān)節(jié)上，一般只需要一個自由度，所以用一個旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器或者直線執(zhí)行器就可以了，直線執(zhí)行器就像人體的肌肉一樣，通過拉伸來帶動上下的骨干運動。

而做一次極限動作，得靠全身幾十個執(zhí)行器緊密協(xié)同，任何一個地方反應(yīng)沒跟上，或者力量偏差了一點，后果就是摔倒。

這些執(zhí)行器里面是什么結(jié)構(gòu)呢？旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器與直線執(zhí)行器都有一套伺服系統(tǒng)，由電機、編碼器、驅(qū)動器、傳感器組成，兩者最大的區(qū)別就在于，旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器是伺服電機加減速器，而直線執(zhí)行器是伺服電機加絲杠。

我們先從減速器開始說起。

Chapter 2.1 旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器與減速器

或許你聽過這個裝置，第一個齒輪轉(zhuǎn)動10圈，第二個齒輪只轉(zhuǎn)1圈，第三個則只有0.1圈，總共100個齒輪，以此類推，如果要讓最后的齒輪轉(zhuǎn)一圈，那么第一個需要轉(zhuǎn)古戈爾（Googol）圈，也就是1的后面有100個0，所需能量超過了整個宇宙的能量總和。

這就是一個大型減速器，本質(zhì)上是個巨大的杠桿，犧牲速度，換取力量。為什么機器人的關(guān)節(jié)需要減速器呢？

因為電機天生是“高轉(zhuǎn)速、低扭矩”：轉(zhuǎn)速可以輕松達到每分鐘上萬轉(zhuǎn)，但輸出的力矩卻比較小。而機器人的關(guān)節(jié)需要精準(zhǔn)控制，我們很難讓電機只轉(zhuǎn)幾度的同時，還能搬動非常重的東西，所以需要減速來降低轉(zhuǎn)數(shù)，提高扭矩，減速比（也就是齒輪比值）越大，速度降低越多，同時輸出扭矩越高。

行業(yè)最常用的有三種減速器：行星減速器、諧波減速器、RV減速器。我們用模型來給大家解釋下。

首先是行星減速器，它的名字很形象：電機連接中心齒輪，帶動三個行星輪，行星輪再帶動外圈的大齒輪旋轉(zhuǎn)，就像行星圍繞太陽一樣。它結(jié)構(gòu)小，成本低，但減速比較小，同樣的電機轉(zhuǎn)數(shù)下，輸出扭矩較低，因此常用在手部關(guān)節(jié)。

需要輸出更大的力時，就會用到諧波減速器了。它的最中心是波發(fā)生器，將夾層的柔輪撐成橢圓形，一般柔輪與外側(cè)固定的鋼輪之間只相差2齒，柔輪只有兩個對稱區(qū)域與剛輪嚙合，這樣最中心的波發(fā)生器旋轉(zhuǎn)一周時，柔輪只轉(zhuǎn)動了2齒，所以減速比可以做到非常大。

諧波減速器的輸出扭矩強，且精度高，常用在機器人的肘關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)，來實現(xiàn)手臂的精準(zhǔn)控制。

前文中提到，機器人后空翻時，承受的力相當(dāng)于汽車撞擊，這也對特定部位的減速器提出了很大挑戰(zhàn)，但諧波減速器的柔性結(jié)構(gòu)也意味著抗沖擊力較差，這時就得用上RV減速器了。

RV減速器由第一級行星齒輪和第二級擺線針輪組成，第一級降速后，通過偏心凸輪帶動擺線盤做偏心運動，擺線盤與外殼上的針齒嚙合，推動外殼旋轉(zhuǎn)。

這樣一來不僅減速比大，由于擺線盤有多個齒同時嚙合，所以剛性好、抗沖擊更強，常用在機器人的髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)、腰部等需要抗沖擊的部位。

減速器是非常精密部件的，加工難度高，而且面對長期的磨損，也很難保證穩(wěn)定性，這是整個關(guān)節(jié)里最難的部分。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 當(dāng)大批量地制造、使用的時候，齒輪的精度以及長時間運行的穩(wěn)定性要求就很高。比如說用了1000個小時，它就發(fā)生了各種各樣的異響，或者性能就下降了，這個時候運控的算法可能很難去調(diào)整，表現(xiàn)在機器人上就是可能走路沒有以前那么好了，甚至開始走得逐漸變歪了。 機器人可能要做很多極限的動作，自己也會摔倒，這些沖擊很有可能會損傷里面的這些小的齒輪。我們?nèi)绾文茏龀鲂阅苡趾芎?、成本又很低、長時間使用又沒問題，同時摔倒之后它又能抗得了沖擊、不會輕易的損壞的齒輪，這是一個非常有挑戰(zhàn)的不可能三角。

換句話說，造一個減速器不難，難的是造出一萬個性能一致、耐用的減速器。

Chapter 2.2 直線執(zhí)行器與絲杠

接下來我們看看直線執(zhí)行器和它的核心部件——絲杠。

直線執(zhí)行器可以說是最像人體肌肉的，當(dāng)我們的手臂這樣擺動時，并不是關(guān)節(jié)在主動旋轉(zhuǎn)，而是連接兩端骨骼的肌肉在收縮。所以直線執(zhí)行器只做一種運動，那就是推拉。

有些機器人的膝關(guān)節(jié)，會采用直線執(zhí)行器，通過推拉來模仿人類膝部肌肉的運動。當(dāng)有多個直線執(zhí)行器通過特定的結(jié)構(gòu)組合后，還能實現(xiàn)關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)。這樣的運動方式會被應(yīng)用到手腕、腳踝等部位。

要做出直線執(zhí)行器，最簡單的就是液壓裝置，之前波士頓動力的老版Atlas就是以直線液壓缸為主，具有高爆發(fā)、抗沖擊、功率密度大等優(yōu)勢。為什么是老版呢？因為新版他們也轉(zhuǎn)向了電機驅(qū)動，主要是液壓裝置系統(tǒng)復(fù)雜，容易漏油，而且控制精度不如電機。

但電機只能旋轉(zhuǎn)，要輸出直線運動，還需要一個“轉(zhuǎn)換器”，也就是絲杠。

絲杠軸上有螺紋，旋轉(zhuǎn)時會帶動螺母做直線運動，這個過程就像擰螺絲。為了減小摩擦，絲杠內(nèi)部會加入滾珠，這就是滾珠絲杠。有的會將滾珠換成了滾柱，壽命更長、承載更高、剛性更好，這就是行星滾柱絲杠。此外還有的還會用到T型絲杠。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 現(xiàn)在用的可能比較多的就是滾柱絲杠，它對加工精度要求非常非常高，而且在一個很長的行程內(nèi)，你的一致性要非常好，如果中間有一些不好的，它對于不同機器之間的控制算法就是一個很大的挑戰(zhàn)。

有的直線執(zhí)行器中也會配合上減速器，讓電機輸出更高扭矩。但目前行業(yè)中，直線執(zhí)行器的應(yīng)用比較少，主要有三個原因：動態(tài)性能差、制造難、成本高。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 目前整個行業(yè)量產(chǎn)最多的就是旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)。直線執(zhí)行器在行業(yè)內(nèi)也有一些應(yīng)用，它的特點是載荷能做到更大，而且在一些狀態(tài)下，如果不供電，也是能保持一個穩(wěn)定的姿態(tài)，是能夠自鎖的。但是我們覺得它的缺點就是動態(tài)性能可能會稍微差一點，因為它的載荷大、減速比大，但動態(tài)性能差，所以沒有那么敏捷的動作。還有一個比較大的難點是很難大批量地、低成本地制造，所以在當(dāng)前，我們覺得還不適合做大規(guī)模的商業(yè)化。因為大家現(xiàn)在用的少，出貨量也少，在客戶場景中驗證的也少，所以它整個成本都是現(xiàn)在居高不下的。

說完傳動，我們再來說說動力本身，也就是電機與伺服系統(tǒng)。

Chapter 2.3 電機與伺服系統(tǒng)

機器人身體中的常用的電機是無框力矩電機，相比傳統(tǒng)電機，它沒有了外殼和軸承，只保留了最核心的部件，這樣做是為了盡可能縮小尺寸，可以直接嵌入關(guān)節(jié)內(nèi)部。

靈巧手比較特殊，用的是體積更小的空心杯電機，當(dāng)然輸出功率也就沒那么高了。靈巧手的難度甚至比整個機器人本體還高。

身體電機的難點主要在于三塊：能效與散熱、體積和性能穩(wěn)定性。我們先來說下能效與散熱。

電子產(chǎn)品都會不可避免的產(chǎn)生熱量，當(dāng)熱量積壓過多，超過了正常工作區(qū)間后，性能就會下降，所以電機的能效，也就是真正有多少能量被用在做功上，就格外重要，一旦過熱，控制系統(tǒng)就只能降低功率，比如空翻到一半時，突然“腿軟”了，就會啪一下倒地上。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我們以前做的最早期的樣品，可能10分鐘之內(nèi)，這些極限動作只能做一次。它的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩這些性能曲線做一次之后整個就變掉了，也有可能因為里面發(fā)熱之類的原因，這個時候就需要先把它技能冷卻一下，讓它溫度降下來之后才能繼續(xù)做。再一個比較大的問題是它的能效，就是輸入一定的能量有多少轉(zhuǎn)化為了熱量，比如說是5%，那就和3%就有巨大的差異。這些都會限制性能，哪怕我硬件能力再強，我都不敢再往上去抬性能了。

3%和5%之間看著也許沒多大差別，但需要注意的是，電機的發(fā)熱不是線性的。

當(dāng)關(guān)節(jié)要做一次極限動作，瞬時電流可能是平時的3～5倍，發(fā)熱量就是額定狀態(tài)的9～25倍。這意味著熱量的積累速度，遠超關(guān)節(jié)被動散熱的能力上限。做一次空翻，關(guān)節(jié)溫度可能就從溫升10度直接跳到50度。所以做完后電機需要冷卻，機器人才能繼續(xù)下一個動作。

要提升電機的能效，就得從電機材料、繞線工藝、結(jié)構(gòu)設(shè)計上來下手，這里我們就不詳細(xì)說明了。

目前很多關(guān)節(jié)的散熱主要靠被動，因為機身采用了大量金屬，可以想象成巨大的散熱片，只有在功率非常大的關(guān)節(jié)才會額外加入風(fēng)冷或液冷散熱，比如腿部。

而且額外加入散熱措施會帶來第二個挑戰(zhàn)，那就是體積限制。

工程師們正在想方設(shè)法盡可能縮小關(guān)節(jié)電機，一方面是為了減輕重量、降低成本，更重要的是體積越大，轉(zhuǎn)動慣量也更大，改變運動狀態(tài)就更難。

打個比方，當(dāng)你旋轉(zhuǎn)一根繩子的時候，繩子越短，轉(zhuǎn)速就會更快，如果繩子變長了，轉(zhuǎn)速不僅會變慢，當(dāng)你想停下來時，需要的緩沖時間也會更長。

第三個難點是性能是否穩(wěn)定，也就是在電機在輸入多少電流時，轉(zhuǎn)數(shù)是多少、能輸出多大扭矩，業(yè)內(nèi)稱為TN曲線。這就會影響機器人的控制算法。

比如走過一段不平整的路面時，腳踝上的六維力矩傳感器感受到了起伏，為了維持平衡，就需要動態(tài)調(diào)整電流，來控制電機扭矩。如果TN曲線不穩(wěn)定，可能控制系統(tǒng)下達的還是同樣的命令，但電機輸出扭矩產(chǎn)生偏差，結(jié)果就是摔倒。

而且TN曲線還對算法的訓(xùn)練有著很大影響，因為機器人算法是先在仿真系統(tǒng)中訓(xùn)練，如果仿真系統(tǒng)中的TN曲線和現(xiàn)實相差太大，那實際表現(xiàn)也會產(chǎn)生偏差。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我會輸入給仿真系統(tǒng)一個曲線，實際中這個電機能達到甚至超越這個曲線，那它想要達到的性能、想做的動作就能做到。如果反過來在低轉(zhuǎn)速下ok，但是轉(zhuǎn)速一高它性能就下來了，這個時候就肯定有一些極限動作就做不了，因為有一些最難的動作，要求你在極高的速度下，又有極高的爆發(fā)力。

要精確控制電機轉(zhuǎn)數(shù)，還需要一套伺服系統(tǒng)，主要由編碼器、驅(qū)動器、傳感器組成。

編碼器用來測量電機轉(zhuǎn)子的角度、速度、位置，讓系統(tǒng)知道電機當(dāng)前在什么狀態(tài)。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 編碼器其實很關(guān)鍵，機器人里面因為有減速器，所以必須用雙編碼器，才能知道輸入端和輸出端兩個的位置都在哪里，才能更精確的控制。

驅(qū)動器會根據(jù)編碼器的反饋，以及來自“小腦”的控制指令，調(diào)整給電機的電壓、電流。

傳感器的種類比較多，比如力矩傳感器測輸出扭矩，溫度傳感器測電機溫度、防止過熱等等。

以上就是執(zhí)行器里的關(guān)鍵部件，接下來我們再說說執(zhí)行器的整體，為什么它是降本的關(guān)鍵？自研和采購有多大區(qū)別呢？

Chapter 2.4 研發(fā)路徑與成本

根據(jù)美國銀行的測算，執(zhí)行器是機器人身上成本最高的部件，約占51%。

某機器人公司前采購總監(jiān) 無論是手或是電機，motor（電機）和control（控制器），也就是你的肌肉（執(zhí)行器）是比你的骨骼、比你的眼睛（傳感器）、腦子（芯片），包括你的心臟（電池）都是要貴的。

所以執(zhí)行器是未來量產(chǎn)降本的關(guān)鍵，最主要的因素就在于，中國供應(yīng)鏈實在太卷了，此前不少需要其他國家工廠精加工的部件，現(xiàn)在國內(nèi)都能找到替代。

比如做電機的臥龍電驅(qū)、做減速器的綠的諧波、雙環(huán)傳動、中大力德等等，甚至還有公司直接可以提供完整的執(zhí)行器，比如三花智控、拓普等。

既然市面上可以買到現(xiàn)成的執(zhí)行器，機器人公司為啥還要費時費力自己研發(fā)呢？我們對比下這兩種模式。

如果采購成品，可以降低研發(fā)成本，提升開發(fā)效率，但相應(yīng)的物料成本會更高，難以根據(jù)自己的需求去定制，性能也會有所不足。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 大部分（執(zhí)行器）公司不會給你專門去設(shè)計你想要的東西，它賣給你的都是標(biāo)準(zhǔn)件，成本相對來說也比較高。如果一個公司它本身本體的團隊人又少，關(guān)節(jié)的積累也不夠，肯定是去買別人的會更好一點，會更快速地能把這個東西做出來。

如果自研的話，能更好的匹配需求和算法，性能更強，但相應(yīng)地需要付出大量研發(fā)精力。

選擇哪種路徑更多的是公司規(guī)模與成本的考量，根據(jù)我們的調(diào)查，目前頭部的機器人公司更多還是偏向自研，甚至?xí)M駐供應(yīng)商那邊參與設(shè)計。

所以機器人的關(guān)節(jié)不僅僅是把零件裝在一起，而是要在極小的體積內(nèi)，實現(xiàn)力量、精度、耐久、成本、重量的平衡，可以說是整個身體中最難的部分，原因在于這是一個新興的產(chǎn)業(yè)，此前供應(yīng)鏈并不成熟，大家都是在探索階段。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 （初期）很多的產(chǎn)線的設(shè)備都是行業(yè)內(nèi)沒有的，我們自己還要去設(shè)計（生產(chǎn)）設(shè)備。

光有強健的關(guān)節(jié)還不夠，機器人又該怎么知道怎么站穩(wěn)？如何感知世界？接下來我們聊聊傳感器。

03

視覺系統(tǒng)

機器人如何感知世界

Chapter 3.1 慣性測量單元（前庭）

現(xiàn)在的機器人在大部分情況下，不論人類怎么干預(yù)都很難摔倒。要實現(xiàn)這樣的平衡，在硬件上得依靠身體中的各個傳感器。

一方面是前面提到的電機伺服系統(tǒng)，它通過關(guān)節(jié)里的編碼器和力矩傳感器，實時感知每個關(guān)節(jié)的當(dāng)前位置和受力情況，然后以每秒上千次的頻率調(diào)整輸出。

另一方面，光有“四肢的感覺”還不夠，就像人類還需要靠內(nèi)耳的前庭系統(tǒng)，來感知身體的傾斜與旋轉(zhuǎn)，在機器人身上，這個部位就是慣性測量單元（IMU）。

IMU非常常見，比如當(dāng)你把手機旋轉(zhuǎn)時，畫面也跟著旋轉(zhuǎn)，就是靠IMU。

IMU是幾個傳感器的組合，最核心是兩樣?xùn)|西：一個是加速度計，測量XYZ三軸的加速度，另一個是陀螺儀，測量俯仰、偏航、滾轉(zhuǎn)三個軸的角速度。此外IMU還會加入磁力計，相當(dāng)于是電子羅盤，用于校準(zhǔn)。

把這幾個數(shù)據(jù)融合起來，IMU就能實時感知機器人的運動狀態(tài)，當(dāng)我們踹他一腳時，身體會瞬間獲得一個加速度，同時還會前后左右倒，IMU檢測到這個變化后，會將數(shù)據(jù)傳給“小腦”，計算出需要給各個關(guān)節(jié)增減多少扭矩，然后將身體拉回來。這個部件在手機、汽車等地方用得很多，所以技術(shù)和應(yīng)用也相對成熟。

防摔倒靠的是IMU，而對日常行動來說，更重要的是防碰撞，避障最依賴的就是視覺系統(tǒng)。

Chapter 3.2 攝像頭與激光雷達（眼睛）

機器人的“眼睛”，和汽車的自動駕駛非常像，但又不完全一樣。常見方案是攝像頭 + 激光雷達 + 毫米波雷達多傳感器融合。其中的例外就是特斯拉Optimus，眾所周知馬斯克是堅定的純視覺黨，只用攝像頭。

在傳感器的使用上，機器人幾乎和汽車一樣，許多供應(yīng)商也都是從汽車供應(yīng)鏈上遷移而來。不過雖然都是同一種傳感器，但實際的規(guī)格大不相同，我們以比較貴的激光雷達來舉例。

首先是測距要求不同。汽車要跑高速，激光雷達需要看到150-200米外的障礙物。機器人主要在室內(nèi)活動，10～20米就夠了。測距短了，意味著激光雷達的功率、體積、成本也可以更低。

第二是點云密度和掃描方式不同。汽車識別的是車、人、路障，這些都是大物體，點云密度可以低一些，但機器人需要在桌子上拿起螺絲刀、在地上撿起硬幣，這些都是小物體，所以需要更高密度的點云。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我們是希望點云要非常的密，像我們現(xiàn)在用的是非重復(fù)掃描，就是你在原地站一會之后，它的點云就會變得更密。這個對我們來說是非常好的，因為我們機器人很多時候并不是那么激烈地在做操作，它像人一樣，人做很多事情都是慢慢地去做的，而汽車對穩(wěn)定性、實時性以及重復(fù)性的要求非常高。

第三是安裝位置和體積不同。車可以把激光雷達裝在車頂、保險杠上，體積大一點沒關(guān)系，但機器人身體較小，就必須使用更小的模組。

第四是可靠性要求不同。比如汽車常年在室外，對工作溫度要求更高；而機器人受到的沖擊力更大，對抗震性要求更高。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我以前做車規(guī)的話，激光雷達最低的要求是-40度到85度，但在機器人上，至少現(xiàn)在是完全是不需要的。所以汽車上有很多專門為可靠性做的設(shè)計，在機器人看來就是冗余的。汽車出車禍的時候，可能加速度才能達到機器人日常做一次空翻的加速度，所以我們對這些震動狀態(tài)下的穩(wěn)定性的要求非常高。

雖然汽車的激光雷達已經(jīng)非常成熟了，但機器人的激光雷達還處于行業(yè)早期狀態(tài)。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我們希望體積變得更小、點云更密、望距離短一點但是FOV（視場角）大一點，這些需求其實都是還沒有被滿足的。

在攝像頭上，根據(jù)前特斯拉人工智能硬件負(fù)責(zé)人的透露，它們選擇了車規(guī)攝像頭，但內(nèi)部研發(fā)時的路徑也一再變化。

劉向科（Kerry） 前特斯拉人工智能硬件負(fù)責(zé)人 目前的方案應(yīng)該是基于車上的攝像頭， 是500萬像素。早期最早的方案是堆了很多攝像頭的，像素都是有區(qū)別的，把幀率降低，把像素提高。為什么這么做，是因為當(dāng)時Elon提了個要求，希望機器人能夠做到穿針引線，當(dāng)時我們算了，要做到這個要求，必須得要有超過1500萬像素，才能看得見這個事情。 也是因為軟件團隊表示，這個事情如果要是連像素、攝像頭都變了的話，對于重新訓(xùn)練這個模型的要求、時間的要求、還有工作量就都會大太多了。 做不到怎么辦呢？就考慮在攝像頭上加自動對焦。但后來好像又說這個事情，也未必是一定需要的，所以反正就是一直在變。

接下來我們說說觸覺，要實現(xiàn)觸覺，主要分4種途徑：

最常見的是壓阻式，通過將壓力轉(zhuǎn)化為電阻，來改變電流信號，比如電子秤會用到。

第二種是電容式，用彈性介質(zhì)隔開上下兩層，當(dāng)施加壓力時電極距離變小，電容值發(fā)生變化。

第三種是壓電式，只要材料受力，就會直接產(chǎn)生電壓，比如打火機里放電的小玩意。

第四種是光學(xué)式，表面有彈性材料，受力后產(chǎn)生形變，由攝像頭來捕捉，這是目前最熱門的方式。

觸覺最好是三維的，不僅可以感受到壓力，還能感受到平面上的摩擦。比如當(dāng)我們拿起可樂時，手會捏緊瓶子，向上抬起，如果手指感受到瓶子有下滑的摩擦力時，會加大捏的力度避免滑落。

但這也對材料和算法提出了很大的挑戰(zhàn)。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 第一就是在傳感器本身的層面，因為它其實本質(zhì)上都是材料，任何的材料都很難在三個（XYZ）方向上很好的解耦開，所以精度就變得比一維的力難很多，怎么能把它弄準(zhǔn)？其次是，這些三維的觸覺這么復(fù)雜的數(shù)據(jù)，怎么跟操作模型結(jié)合起來，這也是非常難的，因為現(xiàn)在整個數(shù)據(jù)的量都非常少。

在這些挑戰(zhàn)下，此前行業(yè)中的量產(chǎn)機器人，幾乎不怎么搭載觸覺。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 在整個2025年量產(chǎn)的產(chǎn)品里面，觸覺用的非常少，幾乎就沒有，不只是我們，就整個行業(yè)都用的很少，因為這個東西不穩(wěn)定。 需要考慮它長期抓東西的時候怎么能不變形，因為它稍微變形一點，可能輸出的信號就完全不一樣了。還有就是，不要發(fā)生性能的漂移，形狀、位置這些都不能發(fā)生破損，材料又要稍微柔軟一些，又要很耐磨，這本身也是很矛盾的事情。

但到了今年，情況似乎有點變化。我們的采訪嘉賓表示，到了2026年，看到了規(guī)模化生產(chǎn)的希望，接下來就是如何在數(shù)據(jù)采集、訓(xùn)練中，讓觸覺系統(tǒng)更好的結(jié)合了。整體來說，觸覺這個行業(yè)還非常早期，我們也期待看到未來更多進步。

除了前面提到的這些傳感器外，機器人身上還需要溫度、濕度、六維力矩傳感器、UWB等等，這些都比較成熟，我們就不多贅述了。

傳感器讓機器人能感知世界，關(guān)節(jié)賦予了機器人活動的能力，但要讓這兩者結(jié)合，還需要一個“中樞”，接下來我們聊聊這個中樞——電氣架構(gòu)。

04

電氣與計算

芯片整合與線束輕量化

Chapter 4.1 芯片（大腦與小腦）

我們在之前講機器人算法的文章中提到過，業(yè)界發(fā)展出了“System 1+System 2”這樣的雙系統(tǒng)架構(gòu)，System 1負(fù)責(zé)操控四肢，System 2做復(fù)雜思考，在芯片上，也采用了“小腦+大腦”這樣的組合。

為什么不用一個芯片干所有事？因為需求完全相反。

大腦芯片要思考“該怎么做事”，需要的是高算力、大內(nèi)存，最好能在端側(cè)跑大模型，延遲個幾秒基本沒啥影響。

目前絕大多數(shù)機器人大腦選用的是英偉達的Orin芯片，2025年英偉達還推出了性能更高、專為機器人和物理AI設(shè)計的Thor芯片，預(yù)計將成為未來主流。

特斯拉Optimus例外，它用的是自研的芯片，而且還是雙芯片。

劉向科（Kerry） 前特斯拉人工智能硬件負(fù)責(zé)人 機器人因為不是自動駕駛，沒有這種安全考量，Elon自己覺得，他說：不需要這個安全冗余的問題了，一個芯片就夠了。做一個單芯片系統(tǒng)之后，他后來他一想不對，機器人的世界模型對算力的需求，是遠高于自動駕駛的。自動駕駛兩個都夠嗆，那機器人怎么可能一個能夠？他自己又反應(yīng)過來說：不對不對，改回兩個芯片。

另外今年初的CES上，高通也發(fā)布了機器人大腦芯片Dragonwing IQ10，并且宣布了與Figure的合作。

而小腦芯片要“操控身體”，不需要特別高的算力，但實時性、穩(wěn)定性、響應(yīng)速度必須高，一旦延遲個幾毫秒可能就會摔倒。

例如機器人空翻、跳舞時，基本是用提前錄好的動作，但我們會發(fā)現(xiàn)它的腳還是會有一些碎步，這就是小腦在動態(tài)調(diào)節(jié)平衡，就像人類的“本能反應(yīng)”一樣。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 小腦它要求速度非?？欤孕∧X里面的頻率可能是1K赫茲。

目前小腦芯片通常是MCU，主流選擇是意法半導(dǎo)體的STM32系列、恩智浦的i.MX RT系列、瑞薩的RZ系列等。

現(xiàn)在我們也看到了一個新趨勢，行業(yè)正在試圖將大腦和小腦芯片整合在一起。這方面特斯拉比較前沿，一開始走的就是這條路線。

劉向科（Kerry） 前特斯拉人工智能硬件負(fù)責(zé)人 我們就先默認(rèn)當(dāng)時是用Hardware 4這個電腦的自研芯片。特斯拉的大腦小腦集中在同一個芯片上面，如何通過這一個芯片，用一個什么樣的通訊架構(gòu)來控制整身的行動？當(dāng)時我們也是花了一些時間研究這種方案，一個SOC里面既有算力的ASIC，也有一個多核的CPU，這個多核的CPU可以用來處理小腦這些東西，這個頻率很高的CPU的延遲也非常的低。

除了特斯拉外，也有其他公司在研究集成方案。

比如靈境智源在今年3月發(fā)布了德沃夏克架構(gòu)，在一塊芯片上集成了“大腦-小腦-皮層”三個功能。那統(tǒng)一成一塊芯片，會帶來哪些好處呢？

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 首先我覺得最大的一個優(yōu)勢就是，因為現(xiàn)在做成一塊板了，整個胸腔的體積和走線都會變得很簡潔。然后其次是大腦和小腦，越往后，它之間的協(xié)調(diào)就越重要，舉個例子，有人向你扔了一支飛鏢，你去看以及預(yù)測飛鏢的軌跡，這些東西可能都是用大腦，但是你手伸出去抓到它，這個是小腦，這兩個東西之間通訊越快，越有利于完成非常高難度的動作。如果大腦、小腦做在一起的話，芯片之間的通訊會非常非?？?，可能大腦能夠?qū)崟r的去控制小腦怎么動，并以非常高的速度去反饋。

不過根據(jù)行業(yè)內(nèi)的看法，統(tǒng)一大小腦芯片還處于非常早期的階段，需要等機器人出貨足夠多、市場足夠大之后，機器人公司才會像現(xiàn)在的智能汽車公司一樣，逐漸轉(zhuǎn)向一體化的自研芯片。

Chapter 4.2 電池與線束（心臟、神經(jīng)、血管）

最后，還需要為全身提供能量的電池，就像機器人的心臟。核心需求是如何在更小的密度下，容量做到更高，主要供應(yīng)商有寧德時代、LG、億緯鋰能等，

還有遍布全身的線束，就像神經(jīng)與血管，用于設(shè)備之間的通信與供電。主要供應(yīng)商有立訊精密、TE Connectivity、Amphenol等。

關(guān)于機器人的供應(yīng)鏈種類繁多，我們就不一一介紹了，在這里放一張全景圖，大家有興趣可以放大研究。

看到這里，相信你已經(jīng)學(xué)會了怎么造一臺機器人，但先別急，如果你真的自己去做了，會發(fā)現(xiàn)哪哪都是問題，因為造機器人最大的難點，其實是各個工程之間的平衡。

最后我們再來聊聊，組裝與量產(chǎn)的難題，以及這兩年機器人突飛猛進的原因。

05

組裝與量產(chǎn)

能動不等于好用

如果你看過前段時間的機器人馬拉松，會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場有不少趣事。

有的隨地大小坐，引來隔壁機器人拍手叫好；有的跑著跑著腳崴了、喝醉了、胳膊掉了、沖上綠化帶了，或者被減速帶絆倒后“粉身碎骨”了。

當(dāng)然也有表現(xiàn)非常亮眼的，比如榮耀的機器人，不僅包攬了前六名，還刷新了人類的半馬記錄。

不過這也引發(fā)了一些討論：連手機廠商做機器人都能表現(xiàn)這么好，是不是意味著這行業(yè)沒什么門檻呢？

Chapter 5.1 組裝

業(yè)內(nèi)人士的回答是：Yes，and，No。我們先說Yes的部分。

前文我們提到的各個零部件，供應(yīng)商和手機、汽車行業(yè)高度重合，再往上，算法也有部分能和自動駕駛復(fù)用，這也是為什么榮耀、小米、特斯拉、小鵬會下場做機器人的原因。

某機器人公司前采購總監(jiān) Electrical & Power system（電氣與計算）部分的供應(yīng)商重合度能達到90%多，mechanical system（骨架結(jié)構(gòu)）部分就算模具不一樣，供應(yīng)商也有很多類似的。電驅(qū)這一塊是唯一可能和車相關(guān)性沒有那么高的，因為車?yán)锩娌恍枰蓄愃铺峁┨嗯ぞ氐臇|西。但是減速器、齒輪等零件在汽車?yán)镉蟹浅６?，包括sensor（傳感器）也是。所以基本上80%以上的東西是可以同質(zhì)的。

理論上，只要你認(rèn)識這些供應(yīng)商，就能自己搓出一臺機器人。但“能動”和“好用”之間，卻隔著一道巨大的鴻溝，這就是No的部分。

比如組裝后重量分布不均，機器人的重心就偏，走路時為了保持平衡，某些關(guān)節(jié)要額外出力，功耗增加，續(xù)航減少，甚至影響步態(tài)穩(wěn)定性。

又或者在實驗室里跑1小時沒問題，但放到真實環(huán)境跑100小時，各種毛病就出來了：比如某個螺絲松了、某根線磨損了、某個關(guān)節(jié)的潤滑脂干了、某個傳感器開始漂移了，這些都必須經(jīng)過不斷調(diào)試，才能找到平衡點。

某機器人公司前采購總監(jiān) 每一個零部件，我把它拆成每個供應(yīng)商，我覺得供應(yīng)商的難度都不高的，我覺得最后是系統(tǒng)整合才是，比較難的東西。 更多是說你給了它上了constraint（約束），比方說你要把這個東西減重、輕量化做到什么（程度），但是你以人形把它框住了之后，它的力矩的大小以及它的精密度上，都要達到人類的高度，這才是難點，更多的是工程路徑上的trade off（權(quán)衡）。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 往往市面上買到的標(biāo)品，都是不能讓人滿意的，都離我們真正算法應(yīng)用的要求來說有差距的，所以這些都是核心零部件，我們要自己動手去做。

要做出可商業(yè)化、能量產(chǎn)的機器人，還會面臨一致性的問題。

因為每臺的關(guān)節(jié)背隙、傳感器零點、電機參數(shù)都不一樣，要讓同一套算法能穩(wěn)定應(yīng)用在不同批次的本體上，還需要對各個細(xì)節(jié)做調(diào)整。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 你放10個機器人在那，給它發(fā)同樣的參數(shù)（指令），它的手伸出去的位置是不一樣的。 如果做操作，可能差個幾毫米，就從能抓住它變成了把它撞倒，這時候怎么把所有機器人的傳感器和執(zhí)行器的標(biāo)定方案做好，就非常難。還有在標(biāo)定完了之后，能不能保證，在使用一年之后，它很多地方老化了、傳感器也有畸變了的情況下，它還能保持穩(wěn)定，這個時候可能還需要一些在線的標(biāo)定，就是自己能把誤差分析出來。這些東西都是看不見的功夫，但是如果不做的話，后面很多問題都解決不了。

所以真正的難點不是“拼起來”，而是系統(tǒng)級的整合。

我們回到機器人馬拉松，今年不僅速度進步了不少，整體的完成度也提升了，再看這兩年機器人動作的進化，從走路，到轉(zhuǎn)手絹，再到跳舞、武術(shù)，為什么這兩年進化如此快呢？最重要的原因就在于供應(yīng)鏈的成熟。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 在過去一兩年，機器人行業(yè)還不像現(xiàn)在這么的被大家看好，那時候大家不會為機器人去做激光雷達，大家只會說我這個是為物流車做的，你拿來直接用吧。那個時候是求著別人的，大家對機器人都是將信將疑的。

正如我們前面說的，機器人產(chǎn)業(yè)鏈很多環(huán)節(jié)都和汽車重合，此前對供應(yīng)商來說，存在內(nèi)部資源博弈的問題：在產(chǎn)量有限的情況下，是優(yōu)先供給商業(yè)化成熟的行業(yè)？還是修改產(chǎn)線，去押注商業(yè)市場尚未成熟的機器人？

某機器人公司前采購總監(jiān) 以前市場我覺得還沒有到這個級別，跟真的跑量的手機、汽車等等還可能差一到兩個數(shù)量級。所以供應(yīng)商也是在博弈，因為它內(nèi)部資源也有限。

現(xiàn)在隨著機器人賽道越來越熱，供應(yīng)商開始愿意為機器人專門開模、定制產(chǎn)品，相信隨著需求越來越大、商業(yè)化路徑更加明確，供應(yīng)鏈還會像滾雪球一樣成長。

那下一個里程碑的動作，會是什么呢？

06

下一個里程碑

從空翻到接住一片落葉

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 我前幾天去了上海馬戲城，我看了一場表演之后，我的感覺就是，機器人里還要進步的東西太多太多了。

那個蒙著眼睛在幾十米高空走鋼絲的演員，那個用一根筷子讓幾十只碗同時旋轉(zhuǎn)的雜技師，他們展示的，是人類用了上百萬年才進化出的東西：極致的感知、本能級的平衡、毫厘之間的觸覺反饋。

雖然現(xiàn)在機器人能空翻、能武術(shù)，但它依然離人類遙遠。

我問王闖，對機器人的下一個里程碑時刻是什么期待，他的回答其實有點讓我驚訝。他的答案，不是什么更復(fù)雜更fancy的動作，而是一個非常非?；A(chǔ)、具備人類“感控融合”本能的“接住一片落葉”。

王闖 智元合伙人/高級副總裁/通用業(yè)務(wù)部總裁 有一片樹葉，我能走過去，手伸起來正好就捏到那片樹葉。

僅僅是一陣風(fēng)飄過，穿過一片樹林，而“它”走過去，伸出手，“恰好”接住了一片落葉。 這一天到來的時候，機器人距離我們的生活，又近了一大步。

注：部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

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