从实验室到工厂应用，如何解决人形机器人落地的痛点？

随着人工智能和先进制造的深度融合，人形机器人正从实验室的技术展示走向大规模商业化的前夜。过去几年，我们看到实验室级别的技术突破层出不穷，也有人形机器人公司将自家产品小范围场景应用，但从“会跑、会抓”到真正融入复杂工业场景，实现大规模、可持续的应用仍面临核心难题——自主感知、环境适应与高可靠执行能力的系统性瓶颈。

近期， ADI在北京举办了“激活边缘智能，共绘具身未来”人形机器人媒体分享会。活动汇聚了来自ADI及产业链上下游的专家学者，共同探讨人形机器人从原型到量产的关键路径。这次会议，我们能看到整个人形机器人产业不同于以往的细分产业，它的上下游产业协同和技术、方案共研的气息更加浓厚，解决痛点和实现的产业目标也更为清晰、一致。

“链条式”的技术突破，从感知到驱动的系统化布局

从今年中旬开始，我们听到、见到人形机器人在仓储物流、装配检测以及服务型工业场景中的开始逐步小范围尝试应用。然而，尽管算法和控制技术持续进步，机器人在复杂环境中的自主适应能力仍然是限制其大规模落地的关键因素。如何让机器人在面对多变的工况、不同的物理环境以及实时操作需求时依然保持高效、可靠的执行能力，已经成为行业普遍关注的难题。

ADI公司院士兼技术副总裁陈宝兴博士直言，当前人形机器人落地的最大瓶颈在于物理智能的不成熟。“未来真正应用到复杂工业场景下，要能够自适应，就需要感知并进行一些调整，仅有大语言模型肯定是不够的，还需要对物理环境有认识。”他指出，仅靠算法无法完全解决机器人在复杂环境中的适应性问题，ADI正在通过数字孪生与物理建模的方法，让机器人在进入现场之前就能够完成动作和场景优化。

其实，ADI也在产业早期就开始布局人形机器人的软硬件技术创新和场景应用，这一战略在ADI两款代表性产品中得到了具体体现。创新型多圈传感器 ADMT4000，是全球首款单芯片多圈位置传感器，能够在断电状态下依然保持精确的绝对位置记录。其基于磁畴壁可控传播的原理，大幅简化了关节传感系统，省去了传统方案中的备用电池或机械齿轮。这意味着人形机器人在关节运动中可以实现更高的灵活性和能效，而不再受限于冗余的硬件负担。对于工业自动化来说，这不仅提升了设备的长期稳定性，也为降低维护成本提供了可能。

另一款产品则是高集成单片伺服驱控芯片 TMC9660，则从驱动与控制环节切入。它将MCU、伺服三环控制、智能电机驱动和电源管理等功能高度集成，开发者只需外接功率MOSFET即可构建完整的伺服驱动单元。其内置的硬件FOC算法，避免了复杂的编程过程，同时支持高达100kHz的环路控制。这种设计不仅能满足人形机器人关节高速、精准的运动需求，也为制造业中更广泛的柔性生产线提供了低成本、短周期的开发路径。

工控网认为，从传感器到驱控芯片，ADI正在搭建的是一个面向未来的系统化技术框架。这样的布局不仅服务于人形机器人本体，更具备跨行业的应用潜力，将对工业自动化、智能制造乃至新能源装备形成长期支撑。

如何解决从实验室到工厂的产业挑战？

如果说技术创新是人形机器人前行的“硬实力”，那么如何实现从实验室原型到工厂量产，则是横亘在整个产业面前的“软挑战”。在圆桌论坛上，嘉宾们从技术、生态、市场与成本等多个角度，揭示了产业化的真实难点。

陈宝兴博士指出，人形机器人在复杂度上甚至超过自动驾驶，因为它不仅需要在环境中导航，还必须具备灵巧的操作能力，例如根据物体的重量和形状选择不同的抓取方式。“复杂场景数据的训练是较为困难的。”他再次表示，ADI正通过数字孪生和闭环控制，将AI与传感器、控制器深度结合，以弥补当前算法泛化不足的问题。

其实，ADI的这种“先建模、再落地”的思路，也正是工业自动化长期追求的路径。

来自国家地方共建具身智能机器人创新中心具身天工事业部的负责人刘益彰，则把焦点放在整机可靠性上。他认为：“今年是人形机器人量产元年，各家厂商都在积极摸索阶段，这需要一个过程，后续需要把机器人整体的可靠性、稳定性进一步提升。”他介绍，天工机器人在自主导航与复杂任务处理方面已取得突破，并通过开源平台推动生态共建。

在工控网看来，这种“平台+生态”的模式，正在为人形机器人产业提供类似工业总线和开源控制栈那样的共性底座，意义重大。

北京因时机器人科技CMO房海南则将视角拉回到供需矛盾。他直言，市场需求从未缺席，但供给始终不足。、在他看来，行业对人形机器人的期待远超其发展速度，因此落地必须分步走，从物流分拣等相对单一的工业场景切入，再逐步延展到更复杂的通用化任务。

工控网观察认为，“先局部突破、再系统集成”逻辑正是工业自动化与人形机器人都需要的。而在政策推动和工业数智化的市场效应来看，人形机器人的市场需求和场景在逐步攀升的同时，也将带来更多产业链的变革，其中就涉及到产业链和技术升级，随之而来的就是技术研发和产线改造的成本问题。

对此，松延动力人形机器人电控系统负责人吴雅剑也提醒行业不要忽视成本掣肘。他坦言，即便松延机器人已经能完成前后空翻等高难度动作，“在大规模量产来说仍是一个挑战”。在他看来，突破具身AI的稳定性壁垒和降低核心零部件成本，将是未来量产的关键所在。这也是人形机器人要走出实验室，必须面对的“产业化红线”。

工控网综合各方观点后认为，无论是技术成熟度、应用聚焦，还是成本控制，行业正在形成一个清晰共识——人形机器人要在“硬件突破”与“生态协同”之间找到平衡点，才能真正走向规模化。

而当讨论转向未来具体的落地路径和场景时，众多嘉宾们的判断：工业是起点，家庭是终局。

我们以房海南的观点为例，他认为，短期内工业和物流场景会率先迎来应用突破，因为这些任务相对单一且人力需求旺盛，机器人能够快速替代。而在中期，医疗陪护与服务行业将成为重要增长点，尤其是在全球老龄化趋势下，康养机器人具备巨大的市场需求。

另一方面，陈宝兴博士把图景描绘得更为宏大。他指出，从简单工业场景，到医疗、救援等复杂任务，直至人机交互的全场景覆盖，才是人形机器人的“终极目标”。未来机器人不仅能预测人类的需求，还将帮助人类完成自身无法完成的任务，这将是智能化发展的自然延伸。

我们类比工业自动化和制造业的其他细分品类后可以发现，它们的内在逻辑相似。即短期内，机器人将成为提升生产柔性和安全性的利器；中长期内，智能化与人机协作能力将推动制造业向“智能+服务”的融合演进。最终，人形机器人将如智能手机一般普及，成为改变社会生产与生活方式的重要工具。正如ADI所展示的路径，真正的产业化不仅是技术突破，更是系统化布局的考验。未来，人形机器人能否在工厂车间、物流仓储乃至服务场景中实现规模化落地，不仅取决于单项技术的进步，更取决于产业链上下游的协同创新与商业模式的成熟。可以预见，谁率先解决了物理智能与环境适应的关键问题，谁就可能在这场具身智能的工业革命中占得先机。