具身智能加速落地，感知技术成关键一环
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具身智能加速落地，感知技术成关键一环
随着2024年被普遍视为人形机器人量产落地的元年，行业正逐步从实验室走向更广泛的应用场景。然而，从结构化环境进入开放世界后，一个核心问题愈发突出——感知系统的能力。
人形机器人执行任务依赖于“感知—决策—动作”这一闭环。一旦感知环节失效，后续操作将难以顺利进行。
以近期举行的人形机器人半程马拉松为例，长时间户外奔跑、光照变化、路面起伏等复杂条件，暴露了当前感知系统的不稳定性。部分机器人在接近终点时误入人群，正是感知系统未能实时更新环境信息所致。
当前，稳定的感知系统成为决定机器人能否在开放环境中可靠运行的核心要素。因此，原本低存在感的感知层核心器件，正迎来技术突破与价值重估。
从系统构架来看，机器人感知能力可划分为三个层级：环境感知、本体状态感知以及交互与操作感知。
环境感知：让机器人“看见”世界
在进入真实场景后，环境感知是机器人所面临的首要挑战。该层级决定了机器人能否识别物体、理解空间、判断距离，从而实现导航、避障与抓取。
目前，环境感知硬件主要分为两类：
- 视觉传感器，如RGB相机、双目相机、深度相机、鱼眼相机，主要提供图像、纹理与部分深度信息；
- 空间感知传感器，以激光雷达为主，提供稳定的距离与空间结构信息。
然而，即便采集到图像信息，机器人也不一定“看懂”周围环境。在复杂光照、动态人流、室内外切换等场景下，RGB相机容易失真。逆光时目标区域变暗，强反光削弱边缘信息，夜间图像质量下降等问题频发。
此外，环境中的人和物持续移动，增加了识别和定位难度，视觉系统可能面临目标丢失或距离误判。
在环境感知领域，还存在两大难点：
- 手眼协同要求高。视觉与激光雷达在肢体运动中可能出现动态畸变、视角跳变或运动模糊，影响目标位置与深度测量。
- 算力与延迟压力大。视觉与激光雷达数据量庞大，多源信息融合、3D建图、目标检测、动态障碍分割等算法对端侧计算能力提出极高要求。
一旦处理不及时，哪怕几百毫秒的延迟，也可能导致路径判断错误、避障响应迟缓、抓取不准确，影响整机动作稳定性。
为应对这一挑战，行业正聚焦于深度感知与空间理解两个方向，推动感知能力从图像识别向三维空间理解升级，从单一传感器向多传感器融合演进。
奥比中光推出的Gemini 330双目3D相机，搭载MX6800深度引擎芯片，支持主动与被动成像技术，可输出稳定三维数据；禾赛科技的Kosmo设备集成了激光雷达、多摄像头和AI算法，实现了物理空间的数字化还原；速腾聚创的Active Camera则通过芯片级集成，实现毫秒级时空同步。
尽管路径不同，目标一致：提升机器人在复杂场景中的空间理解能力。
本体状态感知：机器人“感知自己”
除了对外部环境的感知，机器人还需具备“体内感官”，以维持动态中的平衡与稳定性。
支撑该能力的核心器件包括：
- 惯性测量单元（IMU），用于测量角速度与加速度，支撑姿态估计与动态平衡；
- 力矩与力传感器，如六维力传感器、关节扭矩传感器与足底力传感器，负责感知受力变化。
本体感知的主要挑战在于三点：
- 响应速度与稳定性要求高。传感器一旦延迟，控制动作将滞后，影响执行节奏。
- 量产一致性要求提升。从样机到批量生产，传感器必须具备长期稳定性能。
- 小型化、集成化与成本控制并存。六维力传感器需安装于空间受限的腕部或足部，需兼顾精度与兼容性。
导远科技推出的IMU5146模组已用于银河通用机器人，其姿态精度达到0.05°，输出频率1000Hz，具备高可靠性与极端环境适应能力。
坤维科技则推出HRS人形系列六维力传感器，厚度仅10毫米，重复精度优于0.1%FS，已批量供货多家头部企业。
交互与操作感知：让机器人“接触”世界
触觉感知是实现精细操作的关键。插拔接口、抓取柔软物体、装配等任务，均需依赖触觉反馈。
当前常见的触觉感知设备包括电子皮肤、指尖触觉传感器、阵列压力传感器和视触觉传感器，主要分布在手部、夹爪与末端执行器。
然而，该领域仍面临多重挑战：
- 缺乏统一的产品标准与数据体系；
- 触觉传感器在长期接触、摩擦中需保持高耐久性；
- 集成难度高，需兼顾灵敏度与稳定性；
- 与视觉与动作控制的算法融合仍在探索阶段。
帕西尼感知推出的PX-6AX-GEN3多维触觉传感器，可输出六维力、材质、温度、回弹等多种信息，具备超高工业级寿命与一致性。
他山科技则从底层芯片入手，研发数模混合AI触感芯片，支持高精度三维力感知与材质识别。
戴盟机器人与多家机构共建全球最大规模的全模态触觉数据集Daimon-Infinity，为后续算法训练提供高质量数据。
感知系统：推动机器人产业化的关键
从视觉感知到本体感知，再到触觉感知，三个层面共同构成机器人感知能力的完整链条。
当前，视觉感知仍是主要入口，力觉感知为当前瓶颈，而触觉感知将成为未来发展的突破口。
无论是工业制造、仓储物流，还是家庭服务，人形机器人的规模化落地都始于感知系统的完善。
感知信息的质量将直接影响决策与动作执行，而系统能否实现稳定、可复制、可量产的工业能力，将决定机器人进入真实场景的效率。
感知技术的突破，或许正是推动机器人产业走向成熟的关键一步。
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