kiayun手机版登录打开即玩v1011.速装上线体验.中国 传感器占人形机器人成本27%！这些“小零件”决定普及速度

前几天，刷到了Figure AI新发布的第三代机器人，第一眼，就被它的外壳吸引住——那灰色柔性织物，竟然能够拆下来定制，若想换款式，竟如同换衣服一般。可是，看多了以后才发觉，这机器真正的“黑科技”所在之处可并非外观呀，而是隐匿在“手”“眼”“脚”里面，那些看不见的零零小零件——也就是传感器呀。

你可曾思考过，机器人缘何能够如同人类一般进行端茶、洗碗，甚至于分拣电池、分包快递呢？实际上它与咱们从事事务的逻辑别无二致，需先予以“感知”，接着展开“决策”，最终完成“执行”。在这三个步骤当中，“感知”乃是最为基础的一步，且传感器便是机器人的“感知器官”。倘使缺失了这个东西，机器人便成为了一个毫无知觉的木偶：拿着杯子唯恐捏碎，行走时害怕撞到墙壁，就连你说“递杯水”都无法听见，更不消说自主开展工作了。

直白来讲，传感器是协助机器人的东西，它能将物理世界的信号，比如说光信号、声音信号、力气信号、温度信号这些，转变为电脑能够理解的数字信号。如同我们的眼睛把所看到的画面转变成为神经信号传递给大脑，机器人的传感器也会把它“看到的”“摸到的”东西传递给控制系统，如此一来才产生了后续出现的“想”以及“动” 。

机器人的“肌肉记忆”和“五官”：传感器分两类，各有各的用

别看传感器个头小，然而其分类却格外清晰，主要分成两种，一种是内部的，另一种是外部的，跟咱们身上所具备的“内知觉”以及“外知觉”类似。

内部传感器如同机器人的“肌肉记忆”，其监管的是自身状态。举例来说，当它举起胳膊之际，必须清楚胳膊举至何种角度（位置传感器），行进速度如何（速度传感器），胳膊施加了多大力度（力传感器）——倘若缺失这些数据，它举胳膊或许会举得过高从而甩出去，行走可能会走得过快进而摔跟头。Figure的全新机器人执行器速度相较于以往加快了2倍，扭矩密度同样更高，实际上乃因内部传感器更为精准地控 制了“用力”与“速度”，方才令动作更为利落。

外部传感器作为机器人的“五官”，负责与外界进行交互。举例来说，其“眼睛”乃视觉系统，全新发行的Figure的新机器采用了全新的高频视觉系统，它表现为帧率实现翻倍，延迟降低至原来的四分之一，视场扩大了原来的六成。换一句话来讲，以往看不清楚全景的桌子角落到此时此刻能够被清晰地检测到，察觉到障碍物后作出反应的速度更快，避免在通行时直接迎面撞上。

瞧瞧它的“手部”，隐藏广阔视角摄像头于手心中，还增添了Figure自身第一代接触感觉传输装置。设身处地想下，在其拿起碗的时候，接触感觉传输装置便可感受到碗的质量和固态状况：假设碗为陶瓷制作则稍微轻点拿捏试试，要是碗是塑料制品则不需恐其被捏破损裂，甚至碗里存不存在水、水有多重均可觉察——此即为当下机器人能够递送茶水、清洗餐具，但不会将碗磕碰损坏或捏出裂痕的缘由。

另有“耳朵”以及“鼻子”，“耳朵”是那种麦克风呢，它能够听你讲话；“鼻子”是气体传感器呀，它能闻出环境当中是否有异味。是这些外部传感器全都加起来哦，这才使得机器人能够在厨房、客厅这类复杂环境里去干活呢，而并非仅仅只能在工厂里重复固定动作呀。

正确地说，它的“脚”处也暗藏着别出心裁的打算 ，那便是其脚底设置了充电线圈 ，一旦踩在底座之上即能够实现无线充电 ，而且功率可达2kW ，相比于不少手机进行快速充电的速度而言还要更快 。而在这背后实际上也是有着传感器发挥功效的 ，务必要首先感知到自身是否准确地踩在了底座上 ，如此才能够顺利达成充电 。

一组扎心数据：传感器成本占近三成，特斯拉装了50多个

前几日翻阅行行查数据库之时，发现了一组数据啊，这组数据差点就让我惊到了哟，真的是很令人惊讶呢！在人形机器人当中呀，传感器的成本竟然占据了27%呢，仅仅光力矩传感器这一个品类呀，就占据了23%呀！这到底意味着什么呢？倘若有一台人形机器人售价是10万块钱的话呀，那么将近3万块钱都花在了传感器上面呢，很有可能比它的“胳膊腿“也就是执行器的花费还要贵的呀！

并且如今的人形机器人，其传感器数量是极其繁多的。像特斯拉的Optimus，它全身安装有50多个传感器节点，其中包括检测温度的传感器、感知距离的传感器，还有控制力气的传感器等，几乎涵盖了所有需要进行“感知”的区域。为什么要安装这么多呢？原因在于机器人所要执行的任务太过杂乱：拿杯子时需要具备触觉，走路时要依靠IMU惯性测量单元来保持平衡，识别道路需要视觉，听取指令需要麦克风——少了任何一个传感器，都会在相应方面缺少对应的能力。

如今在行业当中现存在一种共识，那就是人形机器人的标配传感器涵盖有六维力传感器、触觉传感器、IMU、视觉传感器以及麦克风阵列，从一台机器人来看，其传感器数量能够达到几十个甚至上百个。如此众多的传感器堆积在一起，成本必定降不下来，这正是现在家庭机器人未曾实现普及的原因所在——毕竟谁也不愿意花费大几万去购买一个“保姆”。

但是呢，也存在着好消息，行行查数据库当中提及，在国产替代加速的情况下，并且技术愈发成熟的状况下，将来的五年里，传感器的整体成本存在着降低30%至40%的可能性。当那个时候传感器变得便宜之后，机器人的价格同样也会下降，说不定再过了几年的时间，咱们自己家里都能够拥有一个机器人用来帮助进行洗碗以及洗衣操作。

传感器产业链：上游卡脖子，中游拼整合，下游看应用

话说那传感器kiayun手机版登录下载，一旦谈及，其产业链便不得不被提及，事实上这就跟咱平常购置手机的情况相像，首先得有对应的相关零件物件，而后装配制作成为模块样式，最终把这模块装配安置到手机里面去。

上游所从事的是围绕核心零件展开的业务kia云手机版登录，像MEMS芯片、CMOS图像传感器以及压阻材料等人皆悉知。那些零件对于传感器的精度与反应速度起着决定性作用，情形大致为MEMS芯片越小，相应地愈加灵敏，能够打造出更小的传感器主体得以装配于例如机器人关节这般的部位，且占用的地方较少不为之显著。然而当下存在一大棘手问题，高端零件的获取主要依赖进口，以六维力传感器、高精度触觉传感器这些有例证可考，从事这项事宜的乃是以欧美日企业占比较为突出。咱国门之内亦设有承接厂家，不过在批量生产期间，零件彼此相干协调性间的水准一致性以及长期稳定维持性相较于进口而言，尚存在一定差距未及其优者。

比如啊，同样都属于触觉传感器，进口的那种呢，能够连续使用好几年云手机网页版，始终都可以保持精准无误，而国内生产的，或许用上半年左右的时间，就会出现一些误差表现。这情形，就如同你去购买调料一样啊，进口调味料的味道十分稳定，可价格比较昂贵，国产调味料价格较为便宜，但是呢，又担心其味道会时而好时而坏。对于机器人厂商来讲，要是采用了稳定性欠佳的传感器，那么机器人在使用过程中，有可能没多久就没法稳稳当当地拿住东西了，正因如此，有不少厂商宁愿花费更多的钱去购买进口传感器 。

中游所作之事乃是将零件制作为传感器模块，譬如有如把 IMU 与力矩传感器安置于机器人的关节之内，而后再配备算法。往昔中游厂商仅仅售卖硬件，机器人厂商购入之后尚需自身去开发算法，极为繁琐。如今情形已然不同，诸多厂商开始售卖涵盖“硬件 + 算法”的打包方案，例如给 3D 视觉模组增添个 SLAM 建图算法，机器人厂商拿过来便能够使用，无需再寻觅他人进行开发——此情形亦使得小厂商能够更迅速地制造出机器人，不会在传感器方面遭遇阻碍。

应用处于下游，举例来说呢，像工业机器人借助传感器实现零件的分拣，家庭机器人依据传感器完成家务，医疗机器人依靠传感器助力病人康复。至于Figure这台新机器，已然能够开展面向2B端层面如电池分拣、快递分包等作为，对于2C端方向诸如端茶、收纳、洗碗、洗衣等行为也都可以进行施行，其背后所依托的正是传感器在不同场景里所达成的应用突破。

那整个产业链目前最为让人头疼的地方，在于上游高端零件依赖进口。国内企业在MEMS芯片、高精度触觉传感器这些领域要是没有突破，传感成本便很难降低下来，机器人的普及速度也会慢上一步。这并非是吓唬人，而是行行查数据库里确切提及到的行业挑战，是高端传感器“卡脖子”的情况，是当前人形机器人产业最大的拦路虎之一了。

传感器怎么赚钱？未来会有哪些新趋势？

说罢成本跟产业链，接下来聊聊传感器厂商是如何把钱赚的。以往的模式极为简单：制作标准化的那种传感器模块，用以卖给机器人厂家，厂家自行去搞定算法以及集成方面的事儿。然而现今并非如此了，越来越多的生产商开头着手搞“一体化解决方案” 。

譬如有一家厂商制作六轴力传感器，该厂商不仅仅单纯售卖硬件，再者还将滤波补偿的算法囊括融入进去，此时机器人厂商采购回去之后，不需要再自行去调试算法，便能够直接应用在关节部位上，如此便节省了相当多的时间。另外又有制作视觉传感器的一些厂商，他们会把识别物体所借助的AI算法一同进行打包并且收纳进去，如此一来传感器便可直接识别出“这是杯子”“那是碗”，而不需要再传送给机器人的主控系统进而开展识别工作——这便是目前所流行的“硬件 + 算法”的模式，这种模式相比仅仅单单销售硬件而言的确更加能够获取利润还要利于锁定绑定客户。

除此以外，存在一种模式叫OEM/ODM定制呀，仿佛特斯拉寻得意法半导体那样呢，专门针对Optimus去开发IMU模块哟，拥有这种定制的益处在于呐，传感器能够极为完美地适配机器人的需求喔，不会出现那种“水土不服”的现象哈；而其坏处在于呀，研发成本是高昂的咧，仅仅只有大厂商才有胆量如此尝试哒。

还有，存在一些厂商会开放SDK以及API接口，借助如此手段使得开发者能够自行去开发传感器的全新功能，随后收取授权费用或者云服务费。举例来说，传感器所收集到的数据能够被上传至云端，这时开发者能够于云端区域对数据予以分析，运用分析结果优化传感器的精度——这样的一种模式可以积累下更多的开发者，进而形成一种生态环境，相较于只是单纯地售卖硬件而言，具备着更为长久的价值。

聊未来态势走向，我瞅见行行查数据库当中作概述归纳的五个方面极为精准，针对这个来说和你讲一讲有关我心底对此的理解，。

位列首要的是“多模态融合”，往后传感器不会再单一作业了；比如说机器人行走之过程里，视觉传感器去察探路面有无坑洼，IMU去感知自身是否会摔倒，触觉传感器去感受地面是否滑溜，将这三个传感器的数据一并开展分析，较单个传感器要可靠许多；恰似咱们横过马路之际，会同步观察红绿灯由眼睛实现，聆听车辆声响来自耳朵付诸达成，感受地面有无结冰凭借脚来达成，多个感官协同运用，才能够避免出现变故。

其次为“微型化与柔性化”。后续的传感器会制造得更为小巧，并且能够如同皮肤那般产生弯曲。就像柔性触觉传感器，能够粘贴于机器人的手指之上，无论手指朝哪个方向弯曲，均可以精确地感受到力度——这相较于当前硬邦邦的传感器而言好用很多，机器人搬运物品的时候也会变得更加灵活。

排在第三的是“国产化加速”，当前，政策和资本均往传感器领域投入，国内企业在六维力传感器、高密度触觉阵列那些高端领域已然有突破了，我认为再过好些年，国内的高端传感器便能够与进口的相较量，待到那时成本降低下来，机器人也会更为廉价 。

排在第四的是“传感器自身变得智能起来”。往后在传感器当中会上边缘计算芯片，还有轻量化AI模型也会放入期中，它自己便能够对数据加以处理，并非都要传递给主控系统。举例来说，当传感器察觉有人障碍物时，它自己会先行判断“需不需要绕开”，之后直接向执行器传达“向左行进”，其反应会更加快——如此一来能够减轻主控系统的负担量，且机器人也会变得更为“灵巧”。

位居第五的是“标准化和模块化”，日后传感器或许会如同乐高积木那般，呈现出即插即使用的特性，一旦出现故障，只需直接更换一个便可完成，而无需将整个模块通通换掉，由此将使得机器人的维修成本得以降低，并且也能够让小厂商在组装机器人时变得更为容易一些，这是因为不必再专门针对合适的传感器去设计结构了。

最后说句实在的：看机器人，别只看外观

和你交流了这般许多，实际上是想要告知你一项观察机器人的微小诀窍：往后去瞧机器人新出的产品，切莫只是瞅它能够做出什么样的动作、外形是否美观，要更多地去询问它运用了何种传感器、该传感器源自哪一家 。

凭借传感器是机器人的“核心器官”这一缘由，进而有下面各种情况；假如把“核心器官”置换成传感器其条件便变更了方向，会变得不准确，传感器精度高，机器人干活才靠谱；传感器成本如果降下来，机器人便能走进寻常普通的人家；而传感器若达成国产化取得突破，咱们本国之地域的机器人产业才不会被“卡脖子” 。

当前，Figure AI的第三代机器人已然具备端茶与洗碗的能力，特斯拉的Optimus亦处于迭代之中，并且传感器技术呈现出每日在进步的态势。在某些时刻我会进行思索，倘若再过五年，当迈入家门开启房门之际，机器人是否说不定能够接过我们的包，递来一杯温度恰好之温水，甚至还会把脏兮兮的衣服拿着去清洗——而这些于此刻回想起来尚属略显科幻之场景，事实上都依托传感器一步步一点点去得以达成。

可是呢，也必须得保持清醒，当前情况下，高端传感器还对进口有所依赖，而且成本也尚未降低下来，机器人实现普及还需要一段路程要走。然而，这并没有什么关系，毕竟技术都是逐步一点点实现突破的，就如同十年之前，咱们根本想象不到手机能够具备人脸识别功能，而现在不也对此感觉习以为常了吗？

紧接着问你一回：你认为接下来取得突破的传感器技术会是啥呢？是更为灵敏的触觉方面的，还是更为便宜的视觉方面的呢？在评论区交流交流呗～。

注意风险：此内容仅仅是针对行业展开分析以及进行信息方面的分享，不会构成任何一条关于投资的建议或者商业性质的推广行为。投资者应当依靠自身独立完成思考，将自身所具备的风险承受能力结合起来而后做出相应决策。投资存有风险，进入市场的时候务必小心谨慎。