人形机器人小脑运控能力技术升级与面临挑战

2026年7月6日 总第950期 人形机器人“小脑”运控能力技术升级与面临挑战 当前，人形机器人产业进入技术进步与应用落地加速阶段。机器人“小脑”运控能力通过硬件升级、软件优化和场景定制实现显著提升。赛迪研究院认为，“小脑”运控能力进步背后，也存在技术路线分散、场景局限单一、生态协同不足等挑战。对此，我应坚持以整机需求牵引核心零部件工程化突破，深化复杂动态场景运控验证，推动标准统一与开源协同，促进人形机器人尽快从“展示炫技”转向“运控致用”。 一、人形机器人“小脑”运控能力从硬件升级、软件优化和场景定制三方面实现提升 通过升级轻量化材料和核心零部件等，提高机器人运动灵活性、控制力、稳定性。一是轻量化材料方面，采用碳纤维、PEEK等新型高强轻质材料替代传统金属骨架，结合结构优化设计降低整机重量，减少关节驱动功耗并提升动态响应速度和灵活性。例如，小鹏IRON搭配碳纤维仿人脊柱和铝镁合金骨架，让整个机器人减重30%，并实现了360°腰部扭转。二是核心零部件方面，大力突破无框力矩电机、高精度关节传感器等硬件性能瓶颈，配合传感器的精准反馈，增强承重力、爆发力和控制力等。例如，宇树H1人形机器人膝关节应用高功率密度直流无刷同步电机M107后，其峰值扭矩达360N·m，瞬时峰速达10m/s，刷新机器人奔跑最强爆发力。三是能源方面，高能量密度电池和热管理系统改善长时运动稳定性，降低高频运动下的续航和散热约束。例如，Figure 03机器人升级的2.3 kWh电池组能量密度较上一代提升94%，形态从“背包”变为躯干嵌入，提升运动稳定性。 通过优化感知、决策算法及拟人步态等，提升机器人运动精细度、敏捷性、仿真度。一是感知算法方面，提高视觉、力矩等多源传感器数据的同步精度，减少复杂环境下的动作误判。例如，乐聚机器人开源的LET数据集，采用底层组帧技术将视觉与力矩等传感器的同步误差严格控制在10毫秒以内，提升了机器人 在复杂环境中的运行稳定性。二是决策算法方面，从分段切换预设的固定动作，改为采用预测算法与全身力学仿真方式实时规划运动轨迹。例如，电驱版Atlas摒弃动作库，采用WBD（全身动力学模型）与MPC（预测控制模型）达到毫秒级解算，实现敏捷动态平衡恢复。三是拟人步态方面，从传统的机械输出仿真训练步伐并对轨迹强制纠偏的方法，改为由多模态大模型直接驱动关节，快速生成自然步态。例如，1X NEO搭载的世界模型1XWM通过生成未来视频片段，再由逆动力学模型提取动作轨迹，将视觉直接映射为关节动作，解决了传统RL+PD模式中的响应延迟。 通过针对不同场景差异化需求进行定制化改造，增强搬运、爬坡、长跑等任务的适应性。在工厂搬运等场景下，针对高负载、稳定抓取和防倒抗倾覆等多种需求特性，优化抓取方式、肢体结构和防倒控制。例如，Figure 02针对造车厂金属板件精确取放任务，为灵巧手末端换装高摩擦力的柔性触觉皮肤，保障精细用力时的防滑和形变适应，单次放置成功率超99%。在复杂爬坡场景下，针对高坡度地形，调整下肢关节自由度与最大扭矩，升级足底抓地材质，优化重心动态补偿策略，提升稳定性和通过率。例如，宇树G1针对野外巡检爬坡场景，换装高摩擦防滑足底，配置360N·m峰值扭矩膝关节，根据实时坡度估计与前倾补偿策略，动态分配驱动力，可稳定通过超30°陡坡。在长跑场景下，针对速度需求，去除高重心冗余模块，以降低整机重量和转动惯量。例如，荣耀“闪电”将腿长提升至0.95米以增大步幅，并为肢体部分替换硅胶材料，有效减重提速。 二、人形机器人“小脑”运控能力面临技术路线分化、场景局限单一、生态协同不足三大挑战 核心软硬件仍有短板，运控路线尚未形成稳定共识。一是核心部件进口比例高，对外依赖度大。一方面，仿真开发工具、算法框架等软件高度依赖海外市场。例如，据Industry Research《2026年全球机器人操作系统（ROS）市场专项报告》，2022年 后新上线的AI增强型机器人项目中，80%采用由OpenRobotics主导维护的ROS2框架开发。另一方面，高端精密谐波减速器、多维力矩传感器、灵巧手等核心零部件目前仍由哈默纳科、ATI工业自动化有限公司、费斯托等国外企业主导，国内产品在精度、一致性和长期稳定性方面仍需提升。例如，据《2025人形机器人行业白皮书》数据，六维力矩传感器精度方面，国内控制在+2%左右，标定周期需3个月，而海外达到了+0.5%，标定周期仅1个月。二是运控技术路线有待进一步收敛。以人形机器人长跑任务为例，解决方案主要分为“遥控操纵”和“自主导航”。遥控操纵能够借助人的认知和应变能力完成复杂任务，但人工成本高昂，自主导航可减少人工干预，但目前更适合结构化场景，业界仍在探索“自主导航为主、遥操为辅”的混合模式。 场景单一且迭代迟缓，限制商业化落地。一是应用场景局限，泛化性与普适性不足，应用价值受限。目前多数运动能力验证仍集中在长跑、展会演示和表演等可控场景，难以直接迁移到多任务连续作业。例如，为适应长跑场景，荣耀机器人等放弃协调性 与上肢手部结构，这种定制化改造下达到的续航、速度等性能，实际无法适用于公共服务、特种作业等复杂场景甚至工厂作业、搬运等结构化场景。二是缺乏真实用户体验反馈导致升级迭代迟缓。由于没有足量的落地场景，人形机器人缺乏真实场景试验机会，企业难以通过用户的足量反馈了解真实痛点并及时解决，阻滞产品迭代，行业易陷入“场景不足—反馈缺失—迭代迟缓”的负面循环。 行业规范与标准尚待进一步完善，生态协同不足。一是行业标准尚待完善。虽然人形机器人与具身智能标准化技术委员会已发布标准体系框架，但现有标准更多停留在框架层面，关节模组通信协议、传感器数据格式、机械接口等底层规则仍不统一，不同厂商之间的关节模组、灵巧手、电池包等大多无法互换互通，零部件企业需面向不同主机厂重复适配，研发和开模成本被迫提高。例如，优必选首席品牌官谭旻表示，人形机器人拥有超过1000个零部件，由于产业尚未标准化，几乎所有零配件都需要重新开模或3D打印制造。二是产业链协同不足，各环节自主积极性受限。受限于商业闭环尚未完全形成，且缺少能够牵头标准制定、稳定释放订单并明确技术方向的生态主导型企业，因此上游大量中小零部件供应商和算法团队在投资研发时面临成本、销路等多 方不确定性，参与积极性受挫，下游应用开发者缺乏二开动力，这种上下游断层进一步阻碍技术在细分场景的快速穿透与落地。 三、对策建议 以整机需求牵引核心零部件工程化突破，提升运控能力。一是加快核心零部件技术攻关。针对高精密减速器、高性能伺服电机、高动态六维力传感器等对外依赖度高的环节，支持链主企业开放整机测试工况和接口需求，组织零部件企业、检测机构和应用单位开展联合验证，把考核指标从“实验室峰值参数”转向“批量工况下的一致性、寿命与单位任务成本”。二是推动轻量化材料和热管理方案在高频运动关节、躯干电池布局和整机散热结构中开展工程验证。例如，针对长时、高强度运动场景下的续航与散热瓶颈，借鉴人形机器人半程马拉松赛事中液冷等先进方案，推动碳纤维复合材料、微型悬浮泵、高能量密度电池等在运动关节和整机结构中的规模化应用，突破中后程运控性能衰减的工程难题。三是构建以真实运控表现为牵引的整机能力评测体系。建立包含极限负载、持续高频输出、动态抗干扰、复杂地形通过率等在内的“运控性能硬指标表”，通过定期跟踪评测倒逼技术迭代与优化。 深化复杂动态场景运控验证，促进功能务实。一是开展从“单一跑跳”到“动态作业”的场景梯次验证。优先在仓储搬运、产 线转运、特种巡检等半结构化场景中，重点检验机器人在负重状态下的爬坡、越障、避障及柔性停启等复合运控能力，推动行业评价关注务实性能。二是推动基于场景定制的运动形态模块化适配。针对不同工况，支持企业选择双足、轮足、四足加机械臂等不同形态，对外形、足端材质、关节力矩进行按需改造，以可靠性和单位任务成本作为主要评价标准。三是建立真实运动数据回流机制，反哺算法升级。支持企业在真实复杂工况下开展长时作业验证并开放部分运动数据接口，将机器人在实际场景中遇到的滑移、跌倒、受力突变等异常数据回流至训练，以海量真实物理交互数据提升小脑在非标环境中的运动泛化能力。 推动标准统一与开源协同，引导规范发展。一是加快运动控制接口与关键部件标准的统一制定。围绕关节模组通信协议、传感器数据格式、整机机械接口等基础环节优先完善团体标准，并推动成熟规则上升为国家标准，推动核心通用运动部件从“定制化”走向“标准化”，降低整机集成和二次开发的适配成本。二是鼓励头部企业开放“小脑”能力，构建协同创新生态。引导已验证优势的运动控制方案以开源或开放接口的形式向中小厂商和开发者扩散，避免全行业在基础运动控制上陷入重复开发的无效内卷，把研发资源更多投向可靠性提升和细分场景适配。三是借鉴国际机器人安全认证体系，在运动系统开发早期引入功能安 全和可靠性认证要求，重点明确碰撞力控制、跌倒保护、急停响应等指标，加快建立“检测、认证、保险”相衔接的制度安排，消除复杂场景下运动失误带来的安全隐患与用户顾虑。 本文作者：赛迪研究院王聪聪陈嘉祺查涵联系方式：17801020856电子邮件：wangcongcong@ccidthinktank.com