摘要
人形机器人作为融合多领域前沿技术的复杂系统，其硬件技术发展至关重要。本文深入探讨人形机器人硬件技术的主要部件，如动力系统、感知系统、执行系统等，详细分析各部件面临的技术难点，并梳理目前世界范围内主要厂家针对这些难点的解决办法。在此基础上，对技术成熟所需时间和投资进行合理推论，旨在为该领域研究和产业发展提供全面参考。
一、引言
人形机器人因其能在人类环境中高效协作，成为机器人领域研究热点。硬件技术作为基础支撑，直接影响其性能表现。从科幻作品中的幻想逐渐走向现实应用，人形机器人硬件技术在不断演进，突破诸多关键技术成为实现其广泛应用的关键。
二、人形机器人硬件技术主要部件
2.1 动力系统
动力系统是人形机器人运行的能量源泉，主要由能源存储设备（如电池）和动力转换装置（如电机控制器、驱动器）组成。电池为机器人提供持续电能，高性能电池需具备高能量密度、长续航能力和快速充电特性，如三星在固态电池技术上取得进展，其能量密度可达 450Wh/kg，实现 72 小时超长续航（典型负载）及 15 分钟快速充电（80% 容量） 。电机控制器和驱动器将电池电能转换为电机运动所需的控制信号和驱动电流，控制电机精确运转。
2.2 感知系统
感知系统赋予人形机器人对周围环境和自身状态的感知能力，涵盖多种传感器。视觉传感器（如摄像头、3D 激光雷达）让机器人获取视觉图像信息，进行目标识别、环境建模和路径规划，特斯拉 Optimus Gen-3 复用 Autopilot FSD 芯片的视觉感知算法，通过 144TOPS 算力的 HW3.0 硬件平台，在家庭环境中实现 99.2% 的物体识别准确率与路径规划效率 。力传感器用于感知机器人与外界接触力的大小和方向，使机器人在操作物体或与人交互时能把握力度，波士顿动力的 Atlas V6 人形机器人通过 128 个高灵敏度力传感器与惯性测量单元实时数据融合，实现复杂地形下 0.1ms 级的动态响应速度 。此外，还有听觉传感器（麦克风）用于声音感知、触觉传感器用于表面接触感知等，共同构建全方位感知体系。
2.3 执行系统
执行系统负责实现机器人的动作输出，主要包括关节和机械臂、腿足等部件。关节是机器人运动灵活性的关键，需要具备高扭矩密度、高精度和良好的动态响应特性。精密减速器在关节中起到降低转速、增大扭矩的作用，如越疆科技的 Dobot Atom 人形机器人通过轻量化伺服电机与弹性驱动关节，在保持 1.2m/s 行走速度的同时，能耗较传统液压驱动降低 42% 。机械臂和腿足模仿人类肢体结构和运动方式设计，机械臂需具备多自由度和高负载能力，以完成各类操作任务；腿足则要实现稳定行走、攀爬等功能，像 Agility Robotics 的 Digit 机器人采用 “双足轮式复合驱动” 设计，在不同地形下灵活切换运动模式 。
三、人形机器人硬件技术难点
3.1 动力系统难点
- 电池能量密度提升困难：目前电池技术虽有发展，但能量密度仍难以满足人形机器人长时间、高负载运行需求。提升能量密度需在电池材料、结构设计等方面取得突破，如研发新型电极材料、优化电解质配方等，但这些研究面临成本高、技术转化难度大问题。
- 电机效率与散热矛盾：为满足机器人快速响应和高负载需求，电机需具备高功率密度，但高功率运行会产生大量热量，散热问题若处理不当，会导致电机性能下降甚至损坏。在有限空间内实现高效散热，同时不增加过多重量和成本，是电机设计面临的挑战。
3.2 感知系统难点
- 传感器融合精度与实时性挑战：不同类型传感器数据存在时间和空间上的差异，要实现高精度融合，需复杂算法进行校准和匹配。在动态环境中，保证传感器融合结果实时性的同时不降低精度，对计算资源和算法效率要求极高。例如，在复杂工业场景中，视觉、力觉等传感器数据融合后，要快速准确为机器人提供决策依据。
- 传感器可靠性与鲁棒性不足：人形机器人应用场景复杂多变，传感器易受环境干扰（如强光、电磁干扰、温度湿度变化等）影响其性能。提高传感器在各种恶劣环境下的可靠性和鲁棒性，确保稳定感知，是亟待解决的问题。在户外救援场景中，传感器需在高温、灰尘等恶劣条件下正常工作。
3.3 执行系统难点
- 关节设计与制造精度难题：高精度关节制造对工艺和设备要求极高，微小制造误差会在机器人运动中产生累积，影响整体运动精度和稳定性。同时，要在保证关节性能前提下，实现轻量化设计，降低机器人能耗和负载，这对材料选择和结构优化提出挑战。如制造高精度减速器，需特殊加工工艺和高质量原材料。
- 腿足运动控制复杂性：模拟人类腿足自然、稳定的运动模式极为困难，腿足运动涉及多关节协调、重心转移控制以及对不同地形的自适应调整。在复杂地形（如斜坡、楼梯、不平整地面）行走时，如何保证机器人不摔倒且高效移动，是运动控制算法需要攻克的难题。
四、主要厂家解决办法
4.1 动力系统解决办法
- 特斯拉：采用 4680 电池技术提升续航，同时自研热管理系统，确保电池在 - 20℃至 45℃环境下保持稳定性能，解决电池在不同温度下性能波动问题，提升电池整体可靠性和使用寿命 。
- 三星：专注固态电池技术研发，通过纳米级电解质界面调控，实现高能量密度和快速充电特性。在电池管理系统（BMS）方面进行专利布局，优化电池充放电管理，保障电池安全稳定运行 。
4.2 感知系统解决办法
- 波士顿动力：通过 128 个高灵敏度力传感器与惯性测量单元实时数据融合，实现复杂地形下快速动态响应。利用先进算法对多源传感器数据进行处理，提高数据融合精度和实时性，使机器人能在极端环境中准确感知并做出反应 。
- 特斯拉：复用 Autopilot FSD 芯片视觉感知算法，借助强大算力硬件平台，提升视觉感知能力。在传感器选型和布局上进行优化，增强传感器在不同光照、遮挡等环境下的适应性，提高视觉感知可靠性 。
4.3 执行系统解决办法
- 越疆科技：研发神经驱动灵巧操作系统（NDS），通过类人双目 RGB 视觉驱动实现高精度操作；自研仿人直膝行走系统（AWS）技术，结合类人生物力学和神经网络，降低行走能耗并提高运动拟人性 。
- Agility Robotics：采用 “双足轮式复合驱动” 设计，根据地形智能切换运动模式，提高机器人在不同场景下的行动能力。在关节设计中采用特殊材料和结构，提升关节性能和可靠性 。
五、技术成熟所需时间和投资推论
5.1 时间推论
动力系统方面，电池能量密度若要实现重大突破达到理想水平，预计还需 5 - 10 年，如固态电池从实验室到大规模商业化应用还需时间完善工艺和降低成本；电机散热与效率平衡技术在现有研究基础上，有望在 3 - 5 年内取得显著进展 。感知系统中，传感器融合精度和实时性问题在当前算法和硬件快速发展下，3 - 5 年可能得到较好解决，但传感器可靠性和鲁棒性提升可能需要 5 - 8 年，以适应更多复杂极端环境 。执行系统里，关节制造精度提升和腿足运动控制优化难度较大，关节相关技术预计 5 - 8 年能接近成熟，腿足运动控制技术成熟可能需要 8 - 10 年 。
5.2 投资推论
据市场研究机构估算，未来 5 年内人形机器人硬件技术研发投资将持续增长。动力系统研发每年需投入数十亿美元，用于电池技术创新和电机系统优化；感知系统研发投资每年预计达 10 - 20 亿美元，主要用于传感器研发、算法改进和数据处理平台建设；执行系统研发每年投资预计在 15 - 25 亿美元左右，集中于关节制造工艺改进、新材料应用和运动控制算法优化 。总体而言，要推动人形机器人硬件技术全面成熟，未来 10 年预计需投入数千亿美元资金，且投资将呈现向头部企业和关键技术领域集中趋势 。
六、结论
人形机器人硬件技术在主要部件上已取得一定进展，但仍面临诸多技术难点。世界范围内主要厂家通过各自技术路线在解决难点方面取得阶段性成果。从时间和投资推论来看，实现技术全面成熟还需较长时间和巨额资金投入。未来，随着技术突破和投资持续，人形机器人硬件性能将不断提升，为其广泛应用于工业制造、医疗康养、家庭服务等领域奠定坚实基础，有望重塑人机协作未来图景 。
