人形机器人的触觉与语音能力正在飞速迭代

借助生成式AI与智能体AI，人形机器人在执行各类任务方面正取得重大进展，而且这项技术的到来恰逢其时。目前相关预测表明，未来数年，这类系统将成为人类生活不可或缺的一部分。如今，人形机器人主要应用于电子与汽车工厂、仓储物流以及专业清洁场景。不久之后，人形机器人有望走入家庭，充当陪护或助手角色，尤其服务老年群体。

而这仅仅只是开端。楷登电子CEO Anirudh Devgan在近期演讲中表示：“机器人产业或将成为有史以来规模最大的产品品类。预估市场规模将达到25万亿美元，而全球GDP总量也仅为110万亿美元。一旦落地普及，体量将无比庞大。”

图1：各类技术落地时间周期

人形机器人虽仿照人类形态，但无需在各方面完全复刻成年人外形。例如，体型可以像孩童一般小巧，手部也可以仅设计三根手指。人类感官与人形机器人传感系统存在诸多相似之处。每一种人类感官及对应的机器人传感技术都处在研发阶段，各自面临特有难题，且成熟度参差不齐。视觉与语言感知走在前列，嗅觉和味觉发展相对滞后。

新思科技产品营销总监Marc Swinnen表示：“自然语言技术如今已十分成熟，因为它应用场景极广，并非只局限于机器人领域，行业规模效应也反过来助推了技术发展。机器视觉同样已高度成熟，但仍面临与自动驾驶相同的难题——需要精准解析物体语义，这绝非易事。至于触觉传感，目前压力传感器、纹理感知技术已有不错水准。每位研究者都会声称自己所研究的感知最难，但实际上整套多感知融合体系本身就是巨大挑战。”

所有物理AI相关技术都仍有待完善，触觉、压力感知皆在此列，而AI正让人形机器人的学习速度大幅提升。

西门子EDA产品负责人Sathishkumar Balasubramanian称：“传感硬件我们一直都有，也早已具备感知外界、并将传感信号转化为数字图像或数字特征的能力，能够区分不同物体的触碰差异。技术底子一直都在，只是过去无法做到像人类一样智能感知。而大语言模型的出现补齐了这一环，可作为人形机器人的‘大脑’统筹一切：语音解读、触觉感知、肢体动作、逻辑推理、行为反馈全都能由其驱动。依托大语言模型与Transformer架构，我们得以快速实现这一切。”

在触觉研发方面，人形机器人正借鉴工业机器人的成熟技术路线。Synaptics高级产品营销经理Sam Toba表示：“针对人形机械手的真实场景触觉研究目前仍十分匮乏，但工业机械臂末端早已普及多功能机械手，机械臂的应用场景也极为广泛。”

另一大前沿领域是语音识别与语音交互。相关应用持续扩容，无论是搭载大语言模型的人形机器人与人对话交流，还是与智能家居设备联动交互，都在快速落地。Synaptics物联网与边缘AI处理器业务副总裁兼总经理John Weil指出：“语音领域的技术迭代速度极快。如今的语音模型，对比几年前的版本，综合能力提升幅度高达百倍。”

德州仪器机器人与工业自动化总经理Giovanni Campanella认为，触觉与听觉是最难突破的两大感知能力。“大众对视觉摄像头的认知已经非常普及，毕竟与人眼原理相通，相关研究文献丰富、产业生态完善。但听觉与触觉领域的研究积累十分薄弱，行业客户对此认知有限，却又最希望在这两块实现突破。企业的需求也从单纯给机器人加装摄像头，转向增设更多感知能力，让机器人变得更智能。”

在国内，机器人企业正在研发搭载视觉与AI算法扫地机器人。英飞凌科技电源与传感器系统部门总裁Adam White介绍：“这类设备依托边缘算力完成大量室内视觉解析，比如识别地面水渍、区分木地板与地毯材质。同时借助AI构建室内地图，优化省电策略，实现高效清扫。除此之外，清扫过程中还能分析灰尘分布，判断室内高频活动区域。这正是行业演进路径：从生成式AI，到智能体AI，再进阶到物理AI。”

图2：视觉技术原理复杂，但行业认知与技术生态最为成熟

随着技术持续加速迭代，精密传感与算力集成能力的升级，正在为人形机器人开拓全新应用可能。

英伟达正着力攻克精度控制与灵巧操作难题。英伟达机器人与边缘AI业务副总裁兼总经理Deepu Talla表示：“在物理AI及大多数机器人应用中，对精度要求极高，往往需要达到多个9的准确率。场景不同标准也不同：部分场景只需两位精度冗余，自动驾驶可能需要十位，手术机器人的精度要求则更高，这是行业面临的核心挑战。”

基础简易操作包括双指抓取、吸附拾取等。Talla称：“行业终极目标是实现通用型机器人，完成高精度、高灵巧的精细操作，这需要先进的传感器、执行器，并以安全、实时的控制算法做支撑。我们需要将通用AI大脑的数据能力，与机器人内部全套物理硬件系统深度融合。”

英伟达还与楷登电子合作，为物理AI嵌入智能体AI能力，将物理AI芯片IP与机器人仿真函数库相结合，助力人形机器人及自主设备缩小仿真到现实的落地差距。AI智能体可联动全工作流程，通过虚拟训练、物理建模、全域场景仿真，攻克现实中的复杂作业难题。

想要突破感知推理与肢体运动的双重瓶颈，就必须解决多重难题。Imagination Technologies产品管理总监Matthew Bubis认为：“人形机器人首先要攻克极其复杂的机械结构难题，其次还要解决如何将AI模型输出指令，精准控制整套复杂机械系统的问题。汽车行业只需解决机械难题，而机器人要同时攻克AI算法与机械工程两大难关。汽车的机械与传感技术早已成熟，人形机器人则卡在最后最难的闭环控制环节。”

触觉感知

手部与手指运动控制，是人形机器人最难实现的输出能力之一。

手部传感层面，触觉本质是接触感知，依靠传感器检测作用力、剪切力、滑移与温度，系统通常还会集成惯性测量单元IMU。触觉传感包含多种技术路线：电容传感、压电传感、光学传感、磁性传感、电感传感、电阻传感，各类方案各有优劣。

Synaptics Toba表示：“各类传感原理大同小异，但芯片配套的物理传感器形态差异极大。”

所有原始传感数据都会汇总整合，形成可识别的有效事件。Toba介绍：“我们的触觉芯片内置机器学习算法，目前已用于噪声检测，同时也可实现力值检测，需要大量前端运算处理才能输出有效数据。我们主打电容传感方案，最大优势是响应速度极快。触碰交互中，必须快速感知动作、作用力，尤其是剪切力。例如手握易拉罐发生滑移时，系统需要立刻感知剪切力并调整握持力度，避免物体滑落。”

图3：基于Grinn与Synaptics技术的AI机械手压力传感器

手掌内置MCU或MPU实现边缘预处理，可避免主控CPU算力过载。Toba指出：“如果每根手指都单独走线连接主控，会极大增加机械设计负担。我们在前端完成数据降噪与筛选，大幅减少上传至主控的数据量。机械手搭载四种传感模式，高频持续采集数据，全部上传极易造成过载。同时边缘预处理还能节省功耗：待机进入低功耗检测模式，感知到触碰事件后再唤醒并上报主控。行业普遍采用分层架构，区分算力、功耗与处理器等级。”

Synaptics战略与业务拓展高级总监Nebu Philips解释：不同触觉传感器的数据聚合属于同类传感融合；而行业常说的传感器融合，多指雷达、激光雷达、触觉、语音等跨模态传感融合，二者概念不同。网格传感器最小尺寸仅5×5毫米，支持60个传感通道；还有3×3毫米的超小型型号，适配不同通道需求。

机械手本地闭环处理可加快手指反应速度；若通信协议带宽足够，也可交由中央主控统一处理。德州仪器Campanella表示：“手掌可布置多达30颗传感器，手指内部通过磁性或电容传感器形成矩阵阵列，既能定位触碰位置，也能识别触碰力度，反馈给电机控制系统形成闭环调节。例如握持玻璃用力过大会导致碎裂，这类场景必须依靠极速闭环运算。行业有两种技术路线：一种在边缘端就地处理，与电机快速闭环；另一种依托千兆及以上高速通信，将数据回传机器人主控大脑。如今以太网、车载SerDes如FPDLink等技术，带宽均可超千兆，完全满足需求。”

不同应用场景适配不同技术方案。嵌入式物联网专业机构Grinn创始人Robert Otręba认为：“人形机器人或机械臂并非都需要完整五指结构，双指甚至单指即可实现基础触觉交互。大众普遍误以为人形机器人必须完全复刻人类外形，实际上我们可通过触觉控制器与微型芯片，将人类行为逻辑迁移到机器人身上。微型芯片可就近布置在传感元件旁，完成数据采集、预处理、降噪与信号规整，无需长距离传输信号造成损耗。第二层算力部署可集成在机械手本体，不必全部交由中央主控，让机械手具备本地智能，预处理多传感器数据后再上传机器人核心系统。”

工业场景中，机械臂触觉控制器可结合视频解析，识别真实手势并输出传感数据。Otręba称：“部分场景通过Wi-Fi外接系统做运算成本最低，落地路线有多种选择，关键要在每一层环节都植入本地智能处理能力。”

语音交互与自然语言对话

人形机器人需具备自然语言聆听与应答能力，理想状态下可实时交互、口音自然适配，但不同语种与地域口音仍是技术难点。

Synaptics Weil表示：“从原理上讲，语音技术本身并不复杂，难点在于需求界定与方案取舍：是做一套通用模型，还是做多区域定制模型？可以打造通用英语大模型，也可在系统中加入地域识别能力，动态切换本地化语音模型，提升响应速度与体验。若强行用一套模型适配全球所有口音，模型体量会大幅膨胀，成本与硬件内存开销随之飙升。我们目前就在协助客户在性能、成本、硬件资源之间做好平衡。”

以日本市场为例，用户认可模型的母语交流能力，但仍有诸多细节诉求。Weil说：“有用户反馈机器人用词过于年轻化，缺乏应有的礼貌分寸。客户希望语音音色和措辞像35岁成年人，而非18岁年轻人。”

大模型普遍具备俚语理解能力。“本质就是语义匹配。”Weil解释道，“首先将英文语音转为语义词元，再通过近邻算法做语义匹配。我们常用三维空间模型向客户演示：词汇在空间中形成关联网络，同时关联问答知识库，这正是检索增强生成RAG的核心逻辑。整个流程是语音转文字、再转为数值语义做数据库匹配，最后反向语音输出。日本用户的核心诉求就是听得懂、答得得体，用词符合社交礼仪。”

语境理解同样关键，AI模型需要自主判断何时应答、何时静默。“家人聊天时，孩子能听懂对话语境和意图，无需点名也能感知话题是否朝向自己，靠语气、声源方位就能判断。”Weil举例，“咖啡机可以实现语音唤醒与语音应答，但如果我和家人在房间闲聊要煮咖啡，并不希望机器误触发。我们必须教会机器理解对话语境。”

恒温器、机器人等嵌入式终端，同样需要在方案之间权衡。Weil表示：“是接入GoogleVoice等云端服务、设备部署轻量化智能体，还是自建闭环系统？巨头厂商希望用户接入其云端生态，但终端设备厂商不愿将数据与权限开放给谷歌、苹果，就像车企不愿预装AppleCarPlay或安卓车机一样，更倾向自研高画质、强语境的本地语音系统。我们曾在CES展会上演示阵列麦克风声源定位，机器不仅能听懂语音，还能识别说话人的方位，补足语境信息。”

整机厂商已在布局人形机器人与烤箱、微波炉、冰箱等家电联动场景。德州仪器Campanella称：“例如家电语音提示‘餐食已备好’，机器人接收指令后取餐送达。但家庭环境噪声复杂，孩童交谈、扫地机运转都会形成干扰，系统必须精准区分声源与人声，声源定位能力至关重要。”

边缘语音应用需要多重技术保障，精准筛选有效人声、隔离环境杂音。Campanella表示：“核心在于优质信号链路，借助音频编解码器放大有效人声、抑制噪声。如今边缘端集成大量智能算法，搭配硬件加速器，可在部署前完成模型训练，精准区分指定声纹与无关杂音。依托模拟电路与嵌入式处理、高信噪比信号链路，以及搭载硬件加速器的MCU，才能攻克语音交互难题。”

结语

全球不同市场对机器人、人形设备及人机交互界面的普及节奏存在差异。

Imagination Technologies产品管理高级总监Rob Fisher表示：“中国车企正把前沿创新落地到车载体验，大力普及语音交互、超大中控屏等配置，消费者对体验升级的需求十分旺盛。欧洲市场相对保守，更看重安全配置；而中国及亚洲市场，体验创新已是汽车与机器人产品的核心卖点。”

咨询机构Kearney在近期报告中梳理了机器人现有应用场景及对应机型，指出相较于多关节机器人、协作机器人，人形机器人目前渗透率仍偏低，仅覆盖九大潜在场景中的四类，专业清洁是人形机器人优势较为突出的应用领域。

新思科技产品管理高级总监Matt Commens认为：“机器人应用遍地开花，但仍面临诸多挑战。CES展会上众多企业都在仿生研发，背后需要复杂的决策软件、大量电机与传感器、设备间无线通信，还要适配复杂现实环境。这正是当下行业研发的重心，期待未来能有更多商用人形机器人走入家庭承担家务。”

工业4.0早已全面普及机器人自动化。Commens称：“以往人工造车的工序如今已全部由机器人完成，自动化持续替代重复性劳动。人们习惯了电脑端AI智能体，也期待现实生活中有同类智能设备落地。但实体机器人不只是软件算法，更离不开硬件工程支撑。”