电子产品世界

借助生成式 AI 与智能体 AI，人形机器人在执行各类任务方面取得显著进步。相关预测显示，这类系统将在未来几年深度融入人类生活。

目前，人形机器人主要用于电子与汽车工厂、仓库物流及专业清洁场景。中国预计 2026 年人形机器人产量将激增 94%。不久后，它们将进入家庭，成为老人陪护与生活助理。

楷登电子（Cadence）CEO Anirudh Devgan 表示：“机器人可能是有史以来最大的产品品类，市场规模预计达到25 万亿美元，而全球 GDP 约为 110 万亿美元。如果这一预测成真，影响将极为巨大。”

虽然人形机器人模拟人类外形，但不必完全复刻成人形态 —— 它们可以像孩童般小巧，甚至只有三根手指。各类感官与对应传感器都在研发中，进度各不相同：视觉与语言最成熟，嗅觉与味觉最落后，触觉与听觉正在快速追赶。

新思科技（Synopsys）产品营销总监 Marc Swinnen 表示：“自然语言技术发展成熟，因为它应用广泛，机器人也从中受益。视觉同样成熟，但面临与自动驾驶类似的挑战：物体识别绝非易事。触觉方面，压力传感与纹理感知已做得不错。每个研究人员都会说自己研究的感官最难，但真正难的可能是所有能力协同工作。”

所有物理 AI 相关技术都需要持续突破，包括触觉与压力感知，但AI 让机器人学习速度大幅加快。

西门子 EDA 产品负责人 Sathishkumar Balasubramanian 称：“我们一直都有传感器，能区分不同触摸并转换为数字信号，但不知道如何像人类一样工作。大模型让这一切成为可能，它可以成为‘大脑’，驱动语音识别、触觉感知、物理动作、推理与反应。”

图 视觉识别系统（英飞凌科技）

触觉：从工业机器人借鉴经验

在人形机器人手部的真实环境触觉交互方面，业界研究仍然较少，但工业机器人的末端执行器已有广泛应用。

新谱思（Synaptics）高级产品营销经理 Sam Toba 表示：“工业机械臂的应用范围非常广，相关技术可以平移到人形机器人。”

另一快速发展的领域是语音识别与对话，无论是机器人通过大模型与人交流，还是控制家中智能设备，需求都在爆发。

Synaptics 副总裁 John Weil 指出：“语音模型能力与几年前相比，差距可能高达100 倍。”

德州仪器（TI）机器人与工业自动化总经理 Giovanni Campanella 认为：触觉与听觉是最具挑战性的感官。相机原理易于理解，生态成熟；但听觉与触觉的研究与资料极少，却是客户最关注、最想突破的方向。厂商正从单纯搭载相机，转向增加多类感官让机器人更智能。

英飞凌功率与传感器系统总裁 Adam White 举例：中国机器人公司正在研发带视觉与 AI 的吸尘器，能识别水渍、地板材质，用 AI 建图省电、分析 dust 分布判断高频使用区域。这正是从生成式 AI 走向智能体 AI，再走向物理 AI的过程。

精度与灵巧操作：人形机器人的核心挑战

英伟达（NVIDIA）机器人与边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 表示：“物理 AI 与机器人应用对精度要求极高，可能需要多个 9 的准确率。自动驾驶可能需要 10 个 9，手术机器人要求更高。”

简单操作包括两指抓取或吸附，但终极目标是通用化、精细灵巧操作，需要先进传感器、执行器与安全实时控制。

英伟达正与 Cadence 合作，将智能体 AI 嵌入物理 AI，结合芯片 IP 与机器人仿真库，缩小机器人 “从仿真到现实” 的差距。AI 智能体协调虚拟训练、物理模型与大规模场景仿真，解决复杂现实问题。

Imagination Technologies 产品总监 Matthew Bubis 指出：“人形机器人首先要解决极其复杂的机械问题，其次要让 AI 输出控制这些机械系统。机器人同时面临 AI 与机械两大难题，而汽车只需要解决前者。”

触觉技术详解

手部感知的核心是接触，传感器需要测量力、剪切力、滑动、温度，通常还集成惯性测量单元（IMU）。

触觉传感包括电容、压电、光学、磁学、电感、电阻等多种方案，各有优劣。

Synaptics 的 Sam Toba 表示：“传感原理相似，但连接芯片的物理传感器形态差异很大。”

所有原始数据需要聚合为有效事件。“我们的触控芯片运行机器学习算法，用于噪声检测、力度感知。电容传感的最大优势是速度极快，能快速感知滑动、剪切力，防止物体掉落。”

手掌中的 MCU/MPU 负责边缘预处理，避免过载主机 CPU。

Synaptics 战略高级总监 Nebu Philips 解释：“多类型触觉传感器的数据聚合属于传感器融合。最小的网格传感器仅5×5mm，支持 60 通道。”

TI 的 Campanella 说：“手掌可分布多达 30 个传感器，手指中磁学或电容传感器形成矩阵，可判断触摸位置与力度，并快速反馈给电机控制，形成闭环。部分方案在边缘直接处理，也可通过高速通信（千兆以上）回传给机器人大脑。”

Grinn 创始人 Robert Otręba 表示：“人形机器人不必一定是五指全手，两根手指甚至一根手指加触觉即可。我们可以把人类行为转化为机器人逻辑，用微型芯片靠近传感端做数据采集、预处理、降噪，减少长线传输干扰。”

图片来源：Synaptics

语音与自然交互：听懂、说对、懂语境

人形机器人需要实时、自然、带合适口音地倾听与回应，但不同语言与方言带来挑战。

Synaptics 的 John Weil 表示：“语音技术在原理上不难，难点在于范围界定：用一个通用模型，还是多个本地化模型？通用模型体积大、成本高；本地化模型响应更快、体验更好。”

例如在日本，即便模型能听懂日语，用户仍会抱怨：“用词太年轻、不够礼貌。” 他们希望机器人听起来像 35 岁，而非 18 岁。

模型通常能识别俚语，本质是词语匹配 + 最近邻算法，通过检索增强生成（RAG）在数据库中匹配并输出。

语境理解是关键。机器人需要判断何时该说话、何时保持安静，区分 “对它说话” 和 “人与人对话”。

John Weil 说：“我们在 CES 展示了波束成形麦，设备不仅能听声，还能判断声源方向。当你走向设备，它已感知到更强的语境信号。”

家庭环境噪音复杂，机器人必须区分人声与噪音，识别语音来源。TI 的 Campanella 表示：“需要优秀的信号链、音频编解码器、高信噪比，搭配边缘硬件加速器，让模型在部署前就学会区分特定人声。”

结论

不同市场对机器人、人形机器人与人机接口的接受速度不同。

• 中国消费者极度重视体验与创新，推动车载语音、大屏等前沿技术快速上车。

• 欧洲相对保守，更看重安全功能。

目前，人形机器人的普及度仍低于多关节机器人与协作机器人，主要出现在专业清洁等少数场景。

新思科技的 Matt Commens 表示：“CES 上已有大量公司尝试复刻人类行为，这需要复杂软件、多电机、多传感器与无线通信。未来几年，我们有望看到更多商用产品走进家庭做家务。”

工业 4.0 已遍布机器人，“过去人做的汽车制造工作，现在都由机器人完成。我们希望现实世界里也有像电脑里 AI 智能体一样的机器人助手，而这不仅需要软件，更需要硬件支撑。”

关键词： 人形机器人 触觉 语音能力 TI