ADI：構建“四維協同”架構，破解人形機器人落地困局
汽車行業的歷史趨勢和協作機器人的增長表明，在技術進步、供應鏈挑戰、工資上漲和人口老齡化的推動下，人形機器人正邁向主流市場。但不可否認的是，作為新生事物，人形機器人目前仍面臨不少發展桎梏。
BOM成本挑戰依然嚴峻
當前，單臺動輒5萬美金(約合人民幣35萬元)及以上的高昂成本，仍然是人形機器人快速普及的核心瓶頸。成本分析顯示，僅端到端AI軟件、傳感器和芯片、伺服電機和電機驅動器三類，就占據了標準人形機器人近60%的成本。
“消費者很難像購買汽車一樣，單純出于娛樂或興趣而購置一臺人形機器人，何況后期的維護成本也不低。“ADI中國區工業市場總監蔡振宇表示，即便未來人形機器人的成本有望降低，如特斯拉計劃將成本降至2-3萬美元(約15萬人民幣)，但要讓用戶在合理的時間內收回成本，人形機器人仍需創造足夠的價值。
這使得工業生產成為當前唯一的現實落點——在自動化精密裝配與操作、質量檢測與維護、廠內物料流轉與管理、倉儲管理與揀選、搬運與裝卸、以及危險作業等場景中，人形機器人開始替代高危或高重復性人工勞動。
但，新的問題也接踵而至。
應用場景單一，行業待破局
“做工1小時，充電半小時”的效率悖論，是當前人形機器人在工廠場景的真實寫照。受限于緊湊的機身設計，其電池容量普遍僅能支撐1.5-2小時作業(極限擴展至22節電池)，遠低于人工8小時連續作業能力。若計入充電時間(單次充電30分鐘以上)，實際有效工作時間占比不足70%，難以適配流水線的連續生產需求。
另一方面，人形機器人需模仿人類手部20+自由度的靈活運動，實現0.1毫米級精度的抓取、捏取等動作。然而，當人工調試的控制算法在面對不規則物體(如球形、柔性物體)時，力度控制誤差常超10%，導致抓取失敗率高達25%。
工業場景中，機器人依賴單一固定環境(如酒店配送、電梯交互)，但在人機共融場景(如協作裝配、復雜地形行走)中，人形機器人就缺乏多模態感知(視覺+力反饋+IMU)的融合方案，障礙物識別與路徑規劃能力薄弱。
而且就場景豐富程度來看，“展示型”場景占比仍然偏高——教育市場(大學、科研機構采購用于編程教學)和展會經濟(迎賓舞蹈、互動表演)貢獻了70%的銷量，單價5-10萬元的入門級產品占據主流，功能局限于揮手、簡單行走等演示，技術附加值低。
行業共識認為，當前人形機器人的發展與“10年前的無人機”較為類似——初期以娛樂和展示為主，核心價值待挖掘。或者換句話說，用50萬元買一臺只能工作2小時的“機械舞者”，噱頭大于實用。但當成本降至15萬元、續航突破4小時，場景想象空間將被重新定義。
中信建投的測算顯示，15萬元的價格錨點，不僅沖擊著50萬元級的工業機械臂市場，更將打開家庭服務機器人的消費級市場。這種定價不但能夠促使制造業的ROI周期縮短到1.8年，也能讓養老服務場景的滲透率提升到17%。
這其中，新技術突破(如固態電池、AI自主學習算法、標準化環境適配)、成本下降和場景適配，被視作突破“從演示到實用”臨界點的三大核心問題。而這些，也恰恰是ADI在人形機器人賽道的著力點。
從芯片到系統，全棧布局推動機器人變革藍圖
從ADI的角度來看，人形機器人行業毫無疑問是一個極具潛力的領域，其整體布局展現出“感知—驅動—連接—生態”四維協同的戰略架構，目標在于通過專用芯片、傳感器、電機驅動、連接技術、集成算法、以及系統級解決方案，解決諸如斷電位置記憶、小關節控制精度、多信號傳輸延遲等行業痛點，構建起人形機器人產業牢固的“數字基礎底座”。
其實，ADI早在多年前就開始涉足傳統機器人領域。盡管在電機驅動拓撲結構等方面差別不大，但人形機器人需要將較大功率的電機縮小并集成到有限的空間中，同時還要集成位置檢測、驅動控制與力反饋功能，這種“螺螄殼里做道場”的挑戰，對電機驅動系統的功率密度、效率、控制精度、以及小型化集成能力，都提出了更嚴苛的考驗。
而在類人驅動方面，由于夾持器對人形機器人完成各種需要靈敏操作和準確執行的任務至關重要，設計者需要考慮如何通過采用先進的檢測、控制系統和材料，增強機器人與環境安全高效交互的能力。
除了在電機驅動和控制方面擁有創新的差異化方案外，ADI在人形機器人所需的傳感器和信號傳輸領域同樣擁有豐富的產品可供選擇。例如無源多圈磁性角度傳感器、多端口工業以太網時間敏感網絡交換機、以及千兆多媒體串行鏈路(GMSL)收發器。
此外，高性能的視覺模塊，結合圖像信號處理器，能夠實現快速、準確的物體識別和環境感知；在環境定位中，人形機器人可通過在各種關節和部位部署多個慣性測量單元(IMU)，實現全面的運動檢測和控制。ADI還同時關注機器人的電源管理，推出了包括電源管理IC和電池管理系統在內的全套解決方案，以確保機器人能夠長時間穩定運行。
盡管具備這種“從底層芯片到系統級解決方案，解決行業共性難題”的垂直技術穿透能力已屬不易，但對于立志成為人形機器人領域“全棧技術整合者”的ADI來說，深耕工業機器人主戰場，同時向服務、醫療等領域延伸的深度場景適配能力，以及與頭部企業共建技術生態，推動行業標準化進程的生態規則構建能力，同樣是至關重要的。
人工智能引領未來變革浪潮
展望未來，毫無疑問，人工智能將成為機器人領域變革的核心驅動力。正如ADI機器人和工業視覺產品線總監Maurizio Granato在參加SPS大會時指出的那樣，“傳統機器人面臨部署復雜和任務適應性有限的挑戰，而人工智能的介入成為解決之道。”
通過人工智能，機器人能更高效地整合應用與編程專業知識，克服部署難題。同時，其強大的適應性讓機器人能夠應對更廣泛、復雜的任務。這使得機器人從單純的自動化執行者向具備自主決策能力的智能體轉變，極大地拓展了機器人在工業自動化等領域的應用邊界，加速了機器人的部署進程，為未來工廠的高生產率奠定基礎。
機器人對提高工業可持續性也具有顯著貢獻。一方面，高度自動化的機器人生產能夠提升產品產量，同時降低廢料產生量，減少資源浪費，這對構建綠色、可持續的工業生產模式至關重要。另一方面，機器人承擔枯燥、繁重工作，改善了人類工作環境，提升生活質量，從社會層面推動了可持續發展理念的落實，進而促使更多企業接納機器人技術。
與此同時，隨著工廠中傳感器數量的激增和數據的海量匯聚，數字化浪潮為機器人變革提供了堅實基礎。這些豐富的數據不僅是人工智能和機器學習革命的“燃料”，更助力機器人實現自我感知的自動化。通過對數據的深度挖掘和分析，機器人能夠更好地理解周圍環境，做出更精準的決策，從而在復雜多變的工業場景中高效運行。
結語
2022年，當特斯拉創始人埃隆?馬斯克(Elon Musk)喊出“人形機器人將比汽車更重要”時，處于萌芽期的人形機器人行業正在經歷一場靜默的技術深蹲。隨著“做得小、控得準、連得快”的底層難題被逐一破解，這場始于芯片與算法的革命，終將推動人形機器人從實驗室走向真實世界，在制造、醫療、服務等領域開啟“機器即勞動力”的全新時代。
