汽車行業(yè)的歷史趨勢(shì)和協(xié)作機(jī)器人的增長表明，在技術(shù)進(jìn)步、供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)、工資上漲和人口老齡化的推動(dòng)下，人形機(jī)器人正邁向主流市場(chǎng)。但不可否認(rèn)的是，作為新生事物，人形機(jī)器人目前仍面臨不少發(fā)展桎梏。

BOM成本挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻

當(dāng)前，單臺(tái)動(dòng)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(jī)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(jī)和電機(jī)驅(qū)動(dòng)器三類，就占據(jù)了標(biāo)準(zhǔn)人形機(jī)器人近60%的成本。

“消費(fèi)者很難像購買汽車一樣，單純出于娛樂或興趣而購置一臺(tái)人形機(jī)器人，何況后期的維護(hù)成本也不低?！癆DI中國區(qū)工業(yè)市場(chǎng)總監(jiān)蔡振宇表示，即便未來人形機(jī)器人的成本有望降低，如特斯拉計(jì)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(shí)間內(nèi)收回成本，人形機(jī)器人仍需創(chuàng)造足夠的價(jià)值。

這使得工業(yè)生產(chǎn)成為當(dāng)前唯一的現(xiàn)實(shí)落點(diǎn)——在自動(dòng)化精密裝配與操作、質(zhì)量檢測(cè)與維護(hù)、廠內(nèi)物料流轉(zhuǎn)與管理、倉儲(chǔ)管理與揀選、搬運(yùn)與裝卸、以及危險(xiǎn)作業(yè)等場(chǎng)景中，人形機(jī)器人開始替代高?；蚋咧貜?fù)性人工勞動(dòng)。

但，新的問題也接踵而至。

應(yīng)用場(chǎng)景單一，行業(yè)待破局

“做工1小時(shí)，充電半小時(shí)”的效率悖論，是當(dāng)前人形機(jī)器人在工廠場(chǎng)景的真實(shí)寫照。受限于緊湊的機(jī)身設(shè)計(jì)，其電池容量普遍僅能支撐1.5-2小時(shí)作業(yè)(極限擴(kuò)展至22節(jié)電池)，遠(yuǎn)低于人工8小時(shí)連續(xù)作業(yè)能力。若計(jì)入充電時(shí)間(單次充電30分鐘以上)，實(shí)際有效工作時(shí)間占比不足70%，難以適配流水線的連續(xù)生產(chǎn)需求。

另一方面，人形機(jī)器人需模仿人類手部20+自由度的靈活運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)0.1毫米級(jí)精度的抓取、捏取等動(dòng)作。然而，當(dāng)人工調(diào)試的控制算法在面對(duì)不規(guī)則物體(如球形、柔性物體)時(shí)，力度控制誤差常超10%，導(dǎo)致抓取失敗率高達(dá)25%。

工業(yè)場(chǎng)景中，機(jī)器人依賴單一固定環(huán)境(如酒店配送、電梯交互)，但在人機(jī)共融場(chǎng)景(如協(xié)作裝配、復(fù)雜地形行走)中，人形機(jī)器人就缺乏多模態(tài)感知(視覺+力反饋+IMU)的融合方案，障礙物識(shí)別與路徑規(guī)劃能力薄弱。

而且就場(chǎng)景豐富程度來看，“展示型”場(chǎng)景占比仍然偏高——教育市場(chǎng)(大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)采購用于編程教學(xué))和展會(huì)經(jīng)濟(jì)(迎賓舞蹈、互動(dòng)表演)貢獻(xiàn)了70%的銷量，單價(jià)5-10萬元的入門級(jí)產(chǎn)品占據(jù)主流，功能局限于揮手、簡單行走等演示，技術(shù)附加值低。

行業(yè)共識(shí)認(rèn)為，當(dāng)前人形機(jī)器人的發(fā)展與“10年前的無人機(jī)”較為類似——初期以娛樂和展示為主，核心價(jià)值待挖掘。或者換句話說，用50萬元買一臺(tái)只能工作2小時(shí)的“機(jī)械舞者”，噱頭大于實(shí)用。但當(dāng)成本降至15萬元、續(xù)航突破4小時(shí)，場(chǎng)景想象空間將被重新定義。

中信建投的測(cè)算顯示，15萬元的價(jià)格錨點(diǎn)，不僅沖擊著50萬元級(jí)的工業(yè)機(jī)械臂市場(chǎng)，更將打開家庭服務(wù)機(jī)器人的消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)。這種定價(jià)不但能夠促使制造業(yè)的ROI周期縮短到1.8年，也能讓養(yǎng)老服務(wù)場(chǎng)景的滲透率提升到17%。

這其中，新技術(shù)突破(如固態(tài)電池、AI自主學(xué)習(xí)算法、標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境適配)、成本下降和場(chǎng)景適配，被視作突破“從演示到實(shí)用”臨界點(diǎn)的三大核心問題。而這些，也恰恰是ADI在人形機(jī)器人賽道的著力點(diǎn)。

從芯片到系統(tǒng)，全棧布局推動(dòng)機(jī)器人變革藍(lán)圖

從ADI的角度來看，人形機(jī)器人行業(yè)毫無疑問是一個(gè)極具潛力的領(lǐng)域，其整體布局展現(xiàn)出“感知—驅(qū)動(dòng)—連接—生態(tài)”四維協(xié)同的戰(zhàn)略架構(gòu)，目標(biāo)在于通過專用芯片、傳感器、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、連接技術(shù)、集成算法、以及系統(tǒng)級(jí)解決方案，解決諸如斷電位置記憶、小關(guān)節(jié)控制精度、多信號(hào)傳輸延遲等行業(yè)痛點(diǎn)，構(gòu)建起人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)牢固的“數(shù)字基礎(chǔ)底座”。

其實(shí)，ADI早在多年前就開始涉足傳統(tǒng)機(jī)器人領(lǐng)域。盡管在電機(jī)驅(qū)動(dòng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等方面差別不大，但人形機(jī)器人需要將較大功率的電機(jī)縮小并集成到有限的空間中，同時(shí)還要集成位置檢測(cè)、驅(qū)動(dòng)控制與力反饋功能，這種“螺螄殼里做道場(chǎng)”的挑戰(zhàn)，對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)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(yán)苛的考驗(yàn)。

而在類人驅(qū)動(dòng)方面，由于夾持器對(duì)人形機(jī)器人完成各種需要靈敏操作和準(zhǔn)確執(zhí)行的任務(wù)至關(guān)重要，設(shè)計(jì)者需要考慮如何通過采用先進(jìn)的檢測(cè)、控制系統(tǒng)和材料，增強(qiáng)機(jī)器人與環(huán)境安全高效交互的能力。

除了在電機(jī)驅(qū)動(dòng)和控制方面擁有創(chuàng)新的差異化方案外，ADI在人形機(jī)器人所需的傳感器和信號(hào)傳輸領(lǐng)域同樣擁有豐富的產(chǎn)品可供選擇。例如無源多圈磁性角度傳感器、多端口工業(yè)以太網(wǎng)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、以及千兆多媒體串行鏈路(GMSL)收發(fā)器。

此外，高性能的視覺模塊，結(jié)合圖像信號(hào)處理器，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的物體識(shí)別和環(huán)境感知；在環(huán)境定位中，人形機(jī)器人可通過在各種關(guān)節(jié)和部位部署多個(gè)慣性測(cè)量單元(IMU)，實(shí)現(xiàn)全面的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和控制。ADI還同時(shí)關(guān)注機(jī)器人的電源管理，推出了包括電源管理IC和電池管理系統(tǒng)在內(nèi)的全套解決方案，以確保機(jī)器人能夠長時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。

盡管具備這種“從底層芯片到系統(tǒng)級(jí)解決方案，解決行業(yè)共性難題”的垂直技術(shù)穿透能力已屬不易，但對(duì)于立志成為人形機(jī)器人領(lǐng)域“全棧技術(shù)整合者”的ADI來說，深耕工業(yè)機(jī)器人主戰(zhàn)場(chǎng)，同時(shí)向服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域延伸的深度場(chǎng)景適配能力，以及與頭部企業(yè)共建技術(shù)生態(tài)，推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程的生態(tài)規(guī)則構(gòu)建能力，同樣是至關(guān)重要的。

人工智能引領(lǐng)未來變革浪潮

展望未來，毫無疑問，人工智能將成為機(jī)器人領(lǐng)域變革的核心驅(qū)動(dòng)力。正如ADI機(jī)器人和工業(yè)視覺產(chǎn)品線總監(jiān)Maurizio Granato在參加SPS大會(huì)時(shí)指出的那樣，“傳統(tǒng)機(jī)器人面臨部署復(fù)雜和任務(wù)適應(yīng)性有限的挑戰(zhàn)，而人工智能的介入成為解決之道。”

通過人工智能，機(jī)器人能更高效地整合應(yīng)用與編程專業(yè)知識(shí)，克服部署難題。同時(shí)，其強(qiáng)大的適應(yīng)性讓機(jī)器人能夠應(yīng)對(duì)更廣泛、復(fù)雜的任務(wù)。這使得機(jī)器人從單純的自動(dòng)化執(zhí)行者向具備自主決策能力的智能體轉(zhuǎn)變，極大地拓展了機(jī)器人在工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，加速了機(jī)器人的部署進(jìn)程，為未來工廠的高生產(chǎn)率奠定基礎(chǔ)。

機(jī)器人對(duì)提高工業(yè)可持續(xù)性也具有顯著貢獻(xiàn)。一方面，高度自動(dòng)化的機(jī)器人生產(chǎn)能夠提升產(chǎn)品產(chǎn)量，同時(shí)降低廢料產(chǎn)生量，減少資源浪費(fèi)，這對(duì)構(gòu)建綠色、可持續(xù)的工業(yè)生產(chǎn)模式至關(guān)重要。另一方面，機(jī)器人承擔(dān)枯燥、繁重工作，改善了人類工作環(huán)境，提升生活質(zhì)量，從社會(huì)層面推動(dòng)了可持續(xù)發(fā)展理念的落實(shí)，進(jìn)而促使更多企業(yè)接納機(jī)器人技術(shù)。

與此同時(shí)，隨著工廠中傳感器數(shù)量的激增和數(shù)據(jù)的海量匯聚，數(shù)字化浪潮為機(jī)器人變革提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這些豐富的數(shù)據(jù)不僅是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)革命的“燃料”，更助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自我感知的自動(dòng)化。通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，機(jī)器人能夠更好地理解周圍環(huán)境，做出更精準(zhǔn)的決策，從而在復(fù)雜多變的工業(yè)場(chǎng)景中高效運(yùn)行。

結(jié)語

2022年，當(dāng)特斯拉創(chuàng)始人埃隆?馬斯克(Elon Musk)喊出“人形機(jī)器人將比汽車更重要”時(shí)，處于萌芽期的人形機(jī)器人行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)靜默的技術(shù)深蹲。隨著“做得小、控得準(zhǔn)、連得快”的底層難題被逐一破解，這場(chǎng)始于芯片與算法的革命，終將推動(dòng)人形機(jī)器人從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)世界，在制造、醫(yī)療、服務(wù)等領(lǐng)域開啟“機(jī)器即勞動(dòng)力”的全新時(shí)代。