机器人传感器：Figure AI的第三代机器人正式亮相

摘要：10月9日，Figure AI的第三代机器人正式亮相。新品采用多密度泡棉防夹设计，全身覆盖可拆卸柔性包裹灰色织物，可自由定制多种款式；灵巧手内嵌广角掌部摄像头，并自研了首代触觉传感器；脚部内置的充电线圈，踏上充电底座即可进行 2kW 功率无线感应充电；配备全新

10月9日，Figure AI的第三代机器人正式亮相。新品采用多密度泡棉防夹设计，全身覆盖可拆卸柔性包裹灰色织物，可自由定制多种款式；灵巧手内嵌广角掌部摄像头，并自研了首代触觉传感器；脚部内置的充电线圈，踏上充电底座即可进行 2kW 功率无线感应充电；配备全新高频视觉系统，帧率翻倍、延迟降至四分之一、视场角扩大 60%；执行器性能提升至2倍速度、更高扭矩密度。

从02到03，Figure对关键模块（如驱动器、电池、传感器、结构件、电子系统）进行了重新设计、垂直整合，从CNC 加工转向压铸、注塑冲压等模具化工艺。最重要的是，在Helix系统不断迭代下，03逐步更新的2B+2C端的应用能力。2B端包括电池分拣、快递分包；2C端包括端茶、收纳、洗碗、洗衣服等核心要素。

要理解传感器，我们先要了解下机器人，主要份“感知 - 决策 - 执行” 3个环节；传感器，就是是机器人的 “感知器官与神经末梢”，用来和物理世界交互，实现智能动作的基础，没有了传感器，机器人就变成了一个， “失明，失聪的木偶”，没办法自主运行。传感器，帮助机器人，将物理世界的信号，（比如：光、声、力、位置、温度等等），转化为，可以被计算机处理的电信号或数字信号，为机器人的决策和动作，提供最“原始的数据”。他就是，机器人的 “眼睛、耳朵、和鼻子“。传感器，也决定了机器人的 “精度与安全”，是未来机器人产品可靠性的底线，这也都完全依赖，传感器数据的的实时反馈。

今天讲解一下机器人传感器。

机器人传感器是实现机器人智能化和自主决策的核心组件，其主要功能是将外部环境信息以及机器人自身的状态信息传递给控制系统，为机器人的感知、判断与执行提供数据支持。根据用途不同，机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两大类。

内部传感器主要用于测量机器人自身的运动学量和力学量，如位置、速度、加速度、力矩等，确保机器人能够按照预定轨迹精确运动。外部传感器则用于感知机器人所处的外部环境及其与环境之间的相互作用，包括视觉、听觉、触觉、接近觉等多种类型，使机器人能够在复杂环境中完成识别、避障、交互等任务。随着人形机器人、服务机器人和工业自动化的发展，对传感器的需求日益增长，传感器种类也从基础的位置检测扩展到多模态融合感知系统，涵盖视觉、力觉、惯性、声学等多个维度。

人形机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两大类。内部传感器主要用于测量机器人自身的状态，包括位置传感器、速度传感器、力传感器、平衡传感器以及加速度传感器等，这些传感器帮助机器人感知自身运动状态与姿态变化。外部传感器则用于感知与机器人作业相关的外部环境及状态，涵盖视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器以及接近觉传感器。

在具体功能实现上，视觉系统通过CMOS图像传感器、IR传感器和微镜等组件实现对环境的观察与识别；听觉系统依赖麦克风和微型扬声器完成语音的接收与输出；触觉系统由力和触觉传感器构成，使机器人具备感知接触压力的能力；嗅觉系统采用气体与气味传感器来识别环境中的化学成分；味觉系统则利用温度与气温传感器进行相关检测；压力传感器和电极传感器分别用于感知物理压力和电气信号。此外，机器人还配备有振荡器、调谐器、过滤器、开关、数字自动对焦与微光器件等辅助部件，以支持其多模态感知能力，从而实现更复杂的人机交互与环境适应。

截至2025年，全球机器人传感器市场规模持续扩大，尤其在人形机器人和智能服务机器人领域增长显著。虽然目前尚无公开的全球机器人传感器市场总容量具体数值，但根据行业发展趋势分析，传感器在人形机器人整体成本中占比高达27%，其中仅力矩传感器一项就占到23%的成本比重。这一高比例反映出传感器在高端机器人中的关键地位。

细分来看，六维力传感器、触觉传感器、IMU（惯性测量单元）、视觉传感器和麦克风阵列成为人形机器人标配配置，单台人形机器人所需传感器数量可达数十个甚至上百个。以特斯拉Optimus为例，其全身搭载超过50个传感器节点，涵盖视觉、力控、温度、接近觉等多种类型。随着国产替代进程加快和技术成熟度提升，预计未来五年内传感器模块的整体成本有望下降30%-40%，推动机器人商业化落地加速。

机器人传感器产业链覆盖上游元器件制造、中游模组集成到下游应用系统的完整链条。

上游主要包括各类敏感元件的研发与生产，如MEMS芯片、CMOS图像传感器、压阻材料、弹性体结构、光电探测器等，这些核心部件决定了传感器的精度、响应速度和可靠性。

中游环节由专业传感器厂商或机器人本体企业进行模组设计与封装，例如将多个IMU、力矩传感器、触觉阵列集成到关节或灵巧手中，并配套算法驱动软件。

下游则广泛应用于工业机器人、协作机器人、人形机器人、家庭服务机器人、医疗康复设备等领域。特别是在人形机器人中，传感器作为连接软件控制与硬件执行的关键纽带，贯穿于行走平衡、物体抓取、语音交互、环境建图等全过程。当前产业链面临的主要挑战在于高端传感器依赖进口，尤其是六维力传感器和高精度触觉传感器仍由少数欧美日企业垄断，国内企业在批量化生产和长期稳定性方面仍有差距。

机器人传感器的主要商业模式围绕“硬件+算法+定制化解决方案”展开。传统模式下，传感器厂商以标准化模组销售为主，客户自行集成并开发适配算法。但近年来，越来越多企业转向提供一体化感知解决方案，即将传感器硬件与嵌入式AI算法打包出售，例如配备自研SLAM算法的3D视觉模组、集成滤波补偿算法的六轴力传感器等。这种模式提升了易用性和系统兼容性，尤其适合中小型机器人开发商。

另一类盈利模式来自OEM/ODM合作，即传感器企业与机器人整机厂深度绑定，为其定制专用传感器模组，如特斯拉与意法半导体合作开发Optimus专用IMU模块。此外，部分企业通过开放SDK和API接口吸引开发者生态，收取授权费或云服务订阅费用，形成可持续的技术壁垒。值得注意的是，由于传感器在人形机器人中成本占比极高，降本已成为行业共识，规模化生产、国产替代和芯片级集成成为降低成本的核心路径。