开源人形机器人硬件生态：关键技术、产业链与低成本突破
开源人形机器人硬件生态：关键技术、产业链与低成本突破
人形机器人作为人工智能与机器人技术的前沿领域，其硬件平台的发展对于实现智能化与通用化突破至关重要。本文将深入探讨人形机器人硬件平台的关键技术、产业链与核心部件以及降低成本的策略。从硬件平台的核心技术，到机器人核心零部件的详细介绍，再到产业链各环节的协同发展以及实现低成本化的创新思路，将一同剖析人形机器人迈向广泛应用所面临的挑战与机遇，展望其未来的发展趋势，为开发者和相关从业者提供一些参考与启示。
人形机器人硬件平台的关键技术
人形机器人关键技术包括机器人脑、躯体、肢体三大核心技术协同发展，围绕这三大核心技术，以具身智能赋能人形机器人为核心，实现通用人形机器人体能、技能、和智能提升的相关技术，提升学习、作业、运动能力，推动通用型人形机器人从精细操作到复杂任务的全面适应，实现智能化与通用化突破。
机器体
人形机器人的机器体技术通过仿生映射、机构拓扑和集成优化，结合旋转执行器与直线执行器这两种核心组件，实现了结构与功能一体化集成，研制出高动态、高承载、强仿生的人形机器人。此外，机器体以对标生物人类为目标，通过轻量化高承载主体结构、高爆发执行器（包括旋转关节和直线关节）、交变强适应动力系统及多维环境感知能力，实现稳定可靠的人形机器人硬件设计与集成优化。
另外，续航能力是目前人形机器人的短板。机器人续航能力还逊色于人，所以长续航动力系统是未来重点研发方向。除了爆发能力和续航能力，也希望机器人像人类一样具备触觉、听觉、视觉、嗅觉等多维环境感知能力，形成稳健可靠的人形机器人机器体设计。
机器肢
机器肢，包括手臂和腿部，研究重点是构建高实时、高稳健的伺服控制系统，让机器人能被动和主动感知当前关节姿态，就像人能感知自己站立时的姿态，操作物体时也能感知手臂动作。通过设计轻量化与灵巧仿生腿足，提升行走驱动与环境适应能力，结合精准操作与交互性能，构建高实时性和稳定性的控制系统，实现高效可靠的人形机器人肢体功能。
机器脑
机器脑通过外部接触控制与内部多关节控制结合，基于足底力估计实现步态规划与状态估计，优化碰撞检测与行走测试，构建高效精确的机器人脑控制系统，提升动态运动和复杂环境适应能力。
目前，国地中心正逐步建立机器人的训练数据库。例如，大家期望机器人未来能帮忙叠衣服、洗衣服、拖地、扔垃圾、取外卖等，这就需要采集相关数据，让机器人知晓其未来工作内容。同时，这些工作还需具备较强泛化能力，像叠衣服任务，要能应对普通衬衫、羽绒服或床单等不同物品。泛化能力是后续训练场与数据集的关键内容。
机器人的训练主要有两种方式：一是训练机器人做什么，二是观察人类在做什么。以特斯拉的Optimus机器人为例，特斯拉建立了规模化人形机器人训练场，实现数据收集与训练工作的规模化，通过道场训练创新技术路径，结合视觉与触觉神经网络驱动，达成高效数据采集与作业能力提升。再如Figure 01机器人，Figure AI利用端到端人工智能系统，在10小时内通过观察完成咖啡制作训练，借助神经网络精准输出操作轨迹，从而推动机器人的智能化与工业化落地。
产业链与“青龙”核心零部件
人形机器人产业链概述
目前，人形机器人产业链基础薄弱，终端厂商的关节仍以自研为主。人形机器人产业链正逐渐形成，上游包括电机、减速器等核心零部件，以及摄像头、轴承等其他零部件；中游是人形机器人本体制造，涵盖主要模块、内置算法模型与系统、主要组成部分；下游则是系统集成、产品销售与维修保养。
机器人上中下游产业链
“青龙”人形机器人核心零部件
青龙人形机器人的关节零部件包含了旋转关节、线性关节、感知与动力系统、灵巧手。其中电机、传感器、减速器&齿轮、丝杠成本占比较大，也是构成机器人的关键核心零部件，也是未来降本增效的关键。
“青龙”核心零部件
核心部件——关节模组
关节模组是机器人实现灵活运动的核心部件，主要由驱动装置（如伺服电机或直线驱动器）、传动装置（如减速器）、传感器和控制系统组成。关节模组可以实现精确的位置、速度和扭矩控制，支撑机器人的运动自由度（DOF），在仿人机器人和高精度机械臂中尤为重要。以手臂为例，手臂有7个自由度，若每个自由度有一度偏差，累积误差可能使最终精度大打折扣，因此关节模组的精度是我们重点考量的因素。
旋转关节模组
直线关节模组
目前，关节模组面临的挑战主要有以下五点。
第一大挑战是非标准化问题，例如，如果A关节模组的性能未达到预期，想替换成B关节模组，但由于两者都不是标准元件，替换时会引发一系列问题，外观、外形尺寸、连接件以及电控系统软件操作等都需要更换，更换成本会很高，人形机器人的关节模组成为标准化产品需要各行业及国家的大力推动和支持。第二大挑战是散热问题。人形机器人搬运重物或跑步时，会出现过热现象，导致电机死机或磁性材料失磁。第三大挑战是通讯协议问题，前面在非标准化问题中也提到过。第四大挑战是耐久性问题，关节模组使用一段时间后性能是否下降，这就与电机的耐久性有关。第五大挑战是轻量化问题，若选用较重的模组，虽然行动能力和机动性提高了，但整体重量也增加了，这对机器人的轻量化和续航能力是较大挑战。
下面有两个青龙机器人运动的例子。第一个例子是青龙机器人走“8”字形，其腿部的六个电机共同实现转弯、前进、刹车以及侧走等动作，这对关节模组是很大考验。第二个例子是青龙机器人进行上肢作业，首先腰部要弯腰，下肢要蹲下，然后手部抓住箱子并搬起，完成这一系列动作。这些机器人动作都离不开关节模组。
“青龙”8字形行走测试
“青龙”搬重物测试
电机是关节模组的动力输出单元，减速器用于控制电机转速；关节模组内还有温度传感器，可感知内部温度；编码器可反馈机器人转动角度；控制器用于控制电机。这些部件集成在一起，形成模块化的关节模组。
电机
关节模组的电机是整个机器人动力输出的核心，俗称“马达”，可以将电能转为动能，为机器人提供动力输出。人形机器人用到的控制电机主要是伺服电机，一般安装在机器人关节处，提供精准的控制效果。人形机器人常用的伺服电机包括无框力矩电机和空心杯电机等。
无框力矩电机
空心杯电机
减速器
目前减速器主要有三种：行星减速器、谐波减速器和RV减速器。青龙机器人的上肢主要采用谐波减速器，谐波减速器的柔轮与钢轮紧密结合，因此谐波减速器重量轻且精度高。即使手臂有7个自由度且存在机器加工误差，关节模组的转动误差也能保持极小，从而实现如抓咖啡、拧螺丝等较精确的操作。
行星减速器扭矩较大，精度相对谐波减速器略低，成本也稍低，因为它不含柔性材料，没有像谐波减速器那样的变形柔轮，其优势在于较好的反驱能力。行星减速器通常用于机器人下肢，在机器人从高处跳下时，可避免对核心零部件的损害，且成本低于其他两种减速器。
RV减速器一般用于工业机械臂，包含行星齿轮和摆线滚针，工艺更复杂，价格较高，刚性强，成本可能是行星减速器的数倍。RV减速器的国产化率较低，目前全球市场主要被国外垄断。
行星减速器
谐波减速器
直线减速器
直线减速器的作用是将电机的旋转运动转化为直线运动，实现高精度、高强度和高效率的输出。它通常适用于人形机器人的线性关系，直线关节模组更符合人体仿生学，人体由众多肌肉构成，肌肉的动作主要是收缩和拉伸，这与直线关节模组的仿生动作相似。丝杠是将旋转运动转为直线运动的传动部件，要精准输出动力并运动一定距离，对精度、强度、耐磨性有较高要求。
控制器
控制器负责规划机器人的运动方式，通过硬件和软件协作并传递动作指令，控制机器人的运动位置、姿态、轨迹和操作顺序等，保证机器人系统的正常运行，使机器人达到所要求的技术指标。在选型直线、旋转关节模组时，希望机器人的控制器能实现驱控一体，即集成在关节模块上。选电机时，希望线从中走，以减少外部布线。
传感器
传感器将输入信号转为电信号，是感知模块的核心，用于头部、关节、躯干中等，以满足环境感知、运动、稳定和测量的需求，进而实现高精度定位和反馈控制功能。人形机器人特有的空间限制、灵敏度要求、高度集成的反馈决策系统等，对传感器的性能要求较高，且实现具身智能的内外感知所用的传感器数量也较多。
视觉、力矩、惯性传感器是人形机器人中应用最为广泛的三类传感器。视觉类传感器实现对环境的深度感知，六维力矩传感器用来感知压力或输出扭矩，惯性传感器用来帮助机器人实现定位、测量、平衡、跌倒检测等功能。
常见三类传感器
青龙机器人配备了力矩传感器，有些力矩传感器是通过电流间接反馈的，而有些则直接安装了力矩传感器。直接安装力矩传感器的成本会更高，但其精度也比单纯用电流反馈的方式更高。此外，青龙机器人的胸腔配备了IMU传感器，以便了解机器人是往前倒、往后仰，还是往左、往右倾斜的状态。距离传感器一般安装在线性推杆中，也就是线性关节模组里，用来测量推杆伸长或收回的长度，从而反馈机器人的姿态角和位姿。还有最常见的激光雷达和视觉传感器，一般安装在机器人胸前和头顶。
通用人形机器人低成本突破
低成本强硬件平台
低成本硬件平台是人形机器人研发中不可忽视的关键话题。无论开发何种机器人，低成本始终是首要考虑因素。例如，特斯拉计划将未来机器人的价格控制在两万美元以内；国内智能机器人公司宇树科技推出的G1机器人，售价为9.9万元，具备头部、手部和足部关节组件，可应用于家居服务和教育市场。目前，国内外研发团队在全尺寸人形机器人上开展强化学习与模仿学习技术研究，在半身上肢机器人上进行具身作业技术研发，并在低成本、小尺寸人形机器人上进行规模化数据采集与具身智能框架迭代开发。
整机成本构成
下面以青龙机器人为例介绍一下整机成本构成。从系统组成上，人形机器人系统包含大脑、小脑、机械臂、灵巧手等关键软硬件，实现对环境的感知交互、运动控制、任务执行等。
产业链组成可划分为以关节电机、减速器、丝杆、电池、控制器为代表的上游产业链，以灵巧手、机械臂、电子皮肤、操作系统为代表的中游产业链以及以人形机器人集成制造为代表的下游产业链，具体关节驱动系统（电机、减速器、驱动器）占比在55%以上；力矩传感器、视觉传感器等感知系统整机成本占比约15%左右；控制系统软硬件与动力系统软硬件约各占比4%-8%；其他结构件、标准件等约占比15%，以上基本构成了全尺寸人形机器人的BOM组成。
成本高昂的主要原因
（1）人形机器人产业链基础薄弱，中高端市场国外厂商占主导。我国虽在关键核心组件性能提升方面取得进展，但仍处于攻克核心关键技术阶段，可靠性、精度寿命、环境适应性等关键指标还在考核验证中。
（2）因产业落地速度和市场规模限制，人形机器人产业链未形成完整生态和规模化效应。目前产业化落地处于初步探索阶段，技术不断迭代优化。产业生态和上下游供应链体系不完整，致产品开发定制化和研发成本高。
（3）人形机器人整机及产业链产品设计研发无统一规范和技术路线，各自为战致重复开发和成本投入。虽领域发展迅速、创新热情高，但缺乏统一标准，生产制造难规模经济，单件产品成本高。
（4）人形整机产品未平台化，硬件设计复杂，技术成熟度低，维护成本高。缺乏统一平台化设计，部件兼容性和协同性差，设计开发难度大，硬件复杂性和技术迭代需求致维护维保成本高。
降低成本的思路
若从长远看，人形机器人前景乐观，随着产业链和技术规模的发展，人形机器人的成本有望大幅降低。对未来人形机器人技术成本有以下几点思路：
（1）聚焦共性技术突破，，推动技术成熟度提升与产业发展。发挥国地中心优势，集中资源攻关难题，推动关键技术突破，如平台设计、智能控制算法等，促技术发展。通过开放课题、产业基金等促产学研用融合，加速成果转化，降研发成本，推产业规模化、平台化发展。
（2）以青龙公版机开源为切入点，组建开源社区和产业联盟，拓展开源社区影响力，举办技术分享活动，激发创新热情。上线产业链黄页等，促企业合作交流，推动产业聚集。积极参与标准规范建设，引导产业发展，降共性成本。
（3）落实“低成本智能硬件”开发路线，推动低成本强智能本体设计方案。引入新技术、新材料，推进智能部件应用，降低对高端硬件需求，从需求端引导供给端，显著降整机成本。
（4）依托产业生态交叉融合，结合成熟产业链和规模化量产优势。如上游核心组件与新能源汽车生态结合，实现资源共享、技术互补，提高供应链效率，确保供应端低成本。