摘要：大摩最新报告指出，人形机器人产业正从技术展示转向商业化应用，到2036年全球将有约2370万台人形机器人投入使用，到2050年这一数字将达到10.2亿台，年收入规模接近5万亿美元，约为2024年全球20大汽车制造商总收入的两倍。其中，中国人形机器人产业正从技术

今年是人形机器人的爆发之年，国内对具身智能的支持力度达到空前高度，其自身也已悄然跨越实验室门槛，正以 “新劳动力” 的身份叩响现实世界的大门。

大摩最新报告指出，人形机器人产业正从技术展示转向商业化应用，到2036年全球将有约2370万台人形机器人投入使用，到2050年这一数字将达到10.2亿台，年收入规模接近5万亿美元，约为2024年全球20大汽车制造商总收入的两倍。其中，中国人形机器人产业正从技术研发快速转向商业应用，目前商业化订单全球领先，累计达到9.75亿元。

随着人形机器人产业爆发，芯片厂商纷纷加大投入力度。当前市场中，厂商在机器人 “大脑”（如决策、计算相关）领域的布局虽更为人熟知，但 “小脑”（运动控制、环境响应相关）同样重要，只有具备快速响应外界物理环境参数并即时行动的能力，机器人才真正具备进入实际生产环境的条件。

那么，如何搭建高效连接，助力人形机器人更精准地感知世界、顺畅执行各类任务？日前，ADI 针对人形机器人这一议题，在“激活边缘智能，共绘具身未来，人形机器人媒体分享会”上分享了自身的思考与解决方案。

人机协作的新纪元，ADI给出的解

“AI、机器人和自动化的深度融合，正在开启人机协作的新纪元。”ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴表示，过去10年，数字工厂对生产自动化和数字驱动决策起到了很大的推动作用，但是物理智能——即机器对环境的感知、理解和灵巧操作，将是工业智能的未来。要让机器具备感知（sense）、连接（connect）、解译（interpret）和控制（control）的能力，让工厂成为一个有思想、有触感和有行动力的智能系统。2025~2030年具身机器人将成现实并推动产业变革。

他指出，机器人发展有三大驱动因素：一是AI加速，其算法提升机器在复杂环境下的学习适应与自主优化能力；二是市场需求，灵活制造与柔性生产要求机器人快速切换任务；三是人口减少与劳动力短缺，制造业面临用工荒。未来需加强人机协作，让机器人与人类并肩完成复杂任务、造福人类。

根据陈宝兴的介绍，ADI一直围绕感知、连接、控制、解译四大方面进行布局。感知方面，机器人正在通过多模态融合提升灵巧度；连接方面，机器人需建立高速、稳定的“神经网络”式连接；控制方面，最新AI驱动的运动控制算法，使机器人能同步运动，多关节协调，像人一样能完成复杂的动作；解译方面，机器人需从“单纯执行”升级为“主动理解”，即理解所处环境及待执行任务的内涵。

他比喻道，可以把一个现代工厂看成一个巨型机器人，它有传感器作为眼睛，高速连接作为神经网络，电机与执行系统作为肌肉，控制与解译系统作为大脑，而人形机器人把这些能力浓缩在一个灵巧的“人体”中，相当于成为一个工厂的超级员工。

ADI提供从核心技术到系统解决方案的全套产品。包括：1. 高速连接“神经系统”：ADI提供高速GMSL、高速的以太网、USB、PCIE-LVDS、针对关节数据传输的60GHz无线连接方案等方案满足多元化连接需求；2. 通过传感器融合实现类人灵巧操作：跟踪运动和方向的IMU、陀螺仪；3. 先进的抓握和触觉感知：包括手与手指的Trinamic、MAX78000、MEMS；4. 安全且受监控的操作：在物理与网络层面提供给MEMS振动、安全认证、功率监测器；5. 环境感知检测：在视觉检测上提供3D ToF景深成像、毫米波雷达解决方案；6. 高效电源与电池管理：BMS、热插拔、电源分配；7. 肢体的实时控制：Trinamic、多圈MAG；稳健的外部连接：ISO-USB、SWID、Mesh无线网络。

目前，多数芯片公司都选择提供解决方案，相比单一芯片，多芯片协作明显更能为客户提供更多价值。对此，陈宝兴向EEWorld表示，“虽然传统上大家认为ADI主要提供芯片，但实际上ADI已经提供了许多系统级解决方案。目前，我们与众多厂商合作，共同开发系统解决方案。例如，ADI与Teradyne Robotics宣布共同进行系统开发，利用我们的芯片搭建平台，帮助整个方案快速落地。”

他透露，ADI还设有多个加速器项目，名为“Catalyst”。这些加速器项目邀请客户与ADI共同搭建平台，共同解决问题，从而加速方案的实施。从客户的角度来看，ADI对产品有深入的了解，而客户对需求有清晰的认识。通过这种方式，ADI可以利用在系统设计方面的丰富经验，帮助客户搭建完整的解决方案。

灵巧手，人形机器人的突破口

灵巧手被视为是人形机器人智能的下一个突破口，就连特斯拉CEO埃隆·马斯克亦都曾说到，Optimus Gen3的最大难点便在于灵巧手。

陈宝兴表示，要让人形机器人实现类人灵巧需满足五大技术因素：一是低延迟，类比人类“脊髓反射”，机器人控制环路总延迟需控制在10~20毫秒内甚至更低，以实现本能级反应；二是精密电机控制，需具备高分辨率位置与力反馈，如人类手指般精确控制力度与角度；三是触觉传感，让机器手指能感知压力、滑移及材质变化；四是高速互联，构建类似人类神经网络的高速、低抖动数据通路；五是高宽带数据共享，支撑工业现场海量数据在本地与云端的高效同步，结合最新AI算法实现“边云协同”，助力机器人实时上传数据、优化动作。当前行业也呈现“数字孪生+机器人”的趋势，通过模拟生成训练数据，且类人灵巧需低延迟、精密控制等全系统协同，而非单点突破。

对于当前灵巧手来说，两方面问题是关键。

第一是低延迟控制环路的问题，也就是让机器人反应速度能逼近人类本能。比如说，人手遇热收回手仅需20~50毫秒，几乎是本能反应。而机器人要实现这种水平，必须在感知（1ms响应磁触觉阵列）、处理（边缘AI芯片实时推理）、通信（GMSL/以太网毫秒级传输）、驱动（高响应电机驱动）四个环节能做到极致的低延迟，才能具备“类人灵巧”，成为工业伙伴。

第二是精度和灵敏度的问题，就像是外科手术医生做心脏搭桥手术时手指连0.01毫米误差都无法接受。当前机器人角度检测精度可以做到±0.1~0.5 度，如果要对标人类需要达到±0.02~0.05 度。如果想要机器人识别1g压力或1mm位移，才能实现精确的抓取和柔顺操作，当前机器人一般可以做到±1~2毫米的运动控制精度、5~10ms的关节协同延迟，如果要逼近人类需要达到0.01mm的精度和1ms的延迟。

针对触觉，ADI正在开发磁传感器

灵巧手意义重大，而强大的触觉是其核心需求之一。过去，位置传感器与力学传感器在机器人领域应用更为广泛；但自去年起，触觉传感器的用量开始显著增长，核心原因在于它对提升机器人灵巧性起着不可替代的关键作用。尽管多模态传感器组合可能增加部分成本，但从长远来看，这种投入极具价值，它能显著提升机器人的性能与可靠性。

当前市场上常用的触觉传感器主要包括压阻式、电容式与光学检测式产品，但其可靠性易受环境因素影响：水分会干扰电容与压阻性能，灰尘则会影响光学检测精度。因此，ADI目前正在开发磁耦合触觉传感器，以克服这些缺陷，进一步提升触觉感知的稳定性。

ADI目前开发的磁耦合触觉传感器包括三层结构，上端线圈产生磁场，中间设有弹性材料，下端电桥检测磁场。当产生压力后，弹性材料就会受到压缩，磁场检测电桥检测到磁场就会减弱，从而通过电桥输出检测到力的大小。

这款磁传感器鲁棒性优异，不会受到水分与环境影响，电桥型传感器受温度影响也非常小。值得一提的是，该产品搭配芯片上的磁屏蔽层，可有效隔绝外界磁场干扰，电桥只会检测差分磁场，同时电桥不直接接触外力，稳定性高，力检测灵敏度达到1g、分辨率达到12bit，空间分辨率低于1mm。

与市场同类产品相比，ADI的磁传感器拥有显著差异。陈宝兴向EEWorld解释道，多数厂商采用磁铁产生磁场，而ADI采用线圈，并通过AMR检测磁场。使用线圈产生磁场主要有三点优势：

首先，从长期稳定性和鲁棒性来看，线圈产生的磁场更具优势。线圈产生的磁场不会随时间衰减，磁场强度与电流成正比，使得ADI的传感器在长期使用中能够保持稳定的精度。相比之下，磁铁在高压、高温等恶劣环境下会显著退化，随着时间推移，其精度也会下降。

其次，ADI采用差分技术增强抗干扰能力。通过控制线圈产生的磁场方向以及每个传感器的方向，可实现差分信号产生。而使用磁铁很难实现这种差分信号。差分技术不仅提高了传感器对外界磁场干扰的抵抗力，还增强了整体的性能。

最后，ADI在线圈上增加了磁屏蔽。这不仅能屏蔽外部磁场的干扰，还能增强线圈本身的磁场，进一步提升传感器的性能。

对于这款产品的技术发展路径，陈宝兴表示，ADI计划先推出一维磁传感器，逐步扩展至三维，再开发多点阵列传感器，未来还将结合AI技术，开发适配三维传感器应用场景、能处理复杂信号的AI算法磁传感器，提供更智能高效的解决方案。

不过，陈宝兴也坦言，虽然技术本身由ADI验证开发，但具体产品系列和功能设计仍然取决于客户的实际需求，目前ADI正在和这些客户紧密沟通之中。比如，客户可能需要一维或是三维磁传感器，又或者需要不同规模的传感器阵列，这些需求都会直接影响ADI的产品规划。

从仿真到现实，ADI正在发力的领域

要加速人形机器人的创新与落地，核心在于AI与物理智能的深度紧密融合。目前，ADI正在与英伟达的Isaac Sim平台及硬件产品Jetson Thor合作，从而加速上述目标的实现。

ADI主要从三方面为英伟达提供支持：一是提供涵盖传感器、ADC、放大器、处理器、驱动器的完整信号链解决方案及参考设计；二是利用自有传感器构建物理模型，集成到英伟达平台用于仿真；三是对模型进行多维度验证，确保其与实际应用高度契合后供其他厂商使用，厂商在采用ADI触觉传感器后，无需单独获取真实数据，可直接借助仿真平台训练优化，大幅提升开发效率。

陈宝兴介绍，AI与物理智能的关系可类比“大脑与人体”，AI如同机器人的“大脑”，负责学习、推理与决策，物理智能则是“身体”，承担感知、运动及与环境互动的功能，唯有深度融合，机器才能具备类人的灵活、聪明与可靠性。而物理智能的核心是高性能传感器，ADI 机器人团队正着力将自身传感器与执行器模型集成至NVIDIA的Isaac Sim 平台，通过模拟真实世界物理反馈，训练可直接部署的控制策略，进而实现从仿真到现实（Sim2Real）的突破。

“工业应用的场景非常复杂，可训练的数据非常少，但随着高仿真的出现，我们就可以用其产生数据。如果想实现仿真的准确性，就需要准确的模型，这就是ADI正在发力的领域。”陈宝兴如是说。

这些产品值得关注

那么，具体到产品方面，ADI针对人形机器人有哪些产品值得关注？ADI在现场展示了智能栅极驱动器IC TMC9660和单芯片多圈和角度位置传感器ADMT4000。

ADI Trinamic产品TMC9660主要应用在人形机器人的关节运动控制上。运动控制是人形机器人的核心硬件，作为关键执行组件来驱动机器人执行机构进行运动。运动组件主要安装在机器人的关节处，也就是说连杆机构的连接处，通过将电机的旋转运动转化为驱动连杆机构的运动。驱动器或执行器由多种零部件组成，包括起传动装置作用的电机减速器、位置传感装置的编码器、控制板和控制软件等。

TMC9660集成了MCU、伺服三环控制（位置、速度、电流）、70V/2A智能栅极驱动器（GDRV）、运放、LDO及Buck转换器。包括智能栅极驱动单元（GDRV）、运动控制单元（MCC）、检测测量单元（MU）、电源单元（PMU）、保护诊断单元（PTU）五个功能单元模块。

该产品的最大亮点在于具有智能栅极驱动器IC，内置伺服（FOC）控制器和降压转换器以及快速模拟电流感应（ADC和CSA）。控制环路的最高频率达到100kHz，控制环路频率的提高能够降低电机的电流/扭矩纹波，增加电机控制带宽，实现更高的动态范围。可以无需软件编程即可轻松实现高级的FOC控制算法，最大程度方便客户使用。

同时适用于不同的电机，主要支持的电机包括PMSM永磁同步电机，无刷直流电机BLDC，步进和有刷直流电机。内部集成了PI位置控制器，8点斜坡发生器，支持A/B/N编码器，霍尔传感器和SPI接口编码器。

ADMT4000则主要应用在人形机器人的位置检测上，其特点在于断电后能够保持位置信息，无需重新校零，简化了系统设计。

磁设备系统常因意外断电、重新上电丢失位置信息，目前有4类解决方案：前3类为传统方案，一是“齿轮减速器+单圈传感器”多圈检测方案，易出现齿轮磨损与机械滞回，二是“备用电池+单圈传感器+存储器”方案，尺寸偏大且需维护更换电池，三是“韦根导线能量收集+单圈传感器+FRAM芯片”方案，圈数多易丢圈。ADI则提出新方案，以单芯片实现多圈位置检测，核心优势为小巧紧凑、稳定性与鲁棒性高，且能提供较高位置检测精度。

ADMT4000绝对测量范围为46圈，整个测量范围内达到±0.25度的精度，借助多圈技术，省去了与单圈传感器结合使用的备用电池或机械齿轮，也可以免去线性执行器中的线性传感器。此外，对于未采用传统笨重机械多圈编码器的系统，ADMT4000无需在上电时重新归位或重新校准，能够在完全无源（无供电）的状态下，精确记录多圈旋转运动。

此外，对于ADC和MCU转化为精度的过程，ADMT4000也可以省略。ADI中国区工业市场总监蔡振宇对此解析，ADMT4000 内置两类传感器，其一为用于圈数检测的GMR传感器，其二为集成两个呈90度角排布的AMR传感器。ADI 此前推出的专用角度检测 AMR 传感器，输出信号为电流与电压形式，需外接运算放大器及ADC将其转换为数字信号后，方可输出使用。而 ADMT4000 进行了集成化设计，将GMR与AMR传感器的所有输出信号，在芯片内部完成运放调理与ADC 转换处理，能够直接输出圈数、对应角度等数字信号，无需客户额外外接ADC及MCU对角度数据进行解译。

这种设计对客户而言，不仅可节省应用空间，还能降低使用难度。此前单独使用AMR 传感器时，对安装位置及ADC信号调理的要求较高，若安装位置不当或电压出现轻微波动，均可能导致检测的位置与角度数据出现偏差。ADI基于对客户使用痛点的洞察，通过集成化设计，有效解决了这一问题。

成为中国人形机器人产业的“桥梁”

总而言之，对于人形机器人，ADI的定位，是连接物理世界与数字世界的“桥梁”：不只是提供芯片，更以“感知、连接、解译、控制”四大环节为核心，用系统级解决方案，让机器人从“有算力”走向“有触感、有灵巧”。

产业的进步从不是单点突破，而是生态共荣。ADI始终以开放姿态，携手英伟达、国家地方共建具身智能机器人创新中心具身天工事业部、因时机器人、松延动力等伙伴，从技术研发到平台搭建，从仿真模型到场景落地，共同为具身智能的未来铺路。

而对于中国市场，陈宝兴表示，“中国已经具备成为人形机器人从原型走向量产的热土。我们看到四大核心优势正在汇聚：领先的创造业能力，充沛的工程人才储备，稳健高效的供应链体系，以及举世闻名的‘中国速度’。这些要素共同构建了一个非常强大的本地生态系统，使中国在全球人形机器人产业化进程中占据关键地位。ADI致力于推动这一变革，愿与各行业的合作伙伴和本地的创新力量紧密协作，共同打造一个充满活力的具身智能生态圈。”

来源：电子工程世界一点号