人形机器人，下一场拼“连接”

随着AI技术不断取得突破并占据新闻头条，人形机器人的商业成功将取决于能否打造高度优化的机电一体化人形机器人系统架构，以及与之匹配的AI处理单元。AI模型需要同时处理来自分布式图像传感器的多路数据流，同步来自数十个低速传感器的数据，并协调和控制数十个执行器，同时还必须依靠有限的电源运行。当然，这一切还需要在实现规模化的同时兼顾成本优化。

为了应对这些挑战，MIPI联盟近期成立了Physical AI Birds of a Feather（BoF）小组，以研究MIPI现有的标准化嵌入式接口组合如何支持人形机器人架构。该小组旨在分析完整人形机器人系统架构的需求，确定现有MIPI接口以及未来潜在解决方案能够在哪些方面简化系统设计、优化性能、降低成本，并带来生态系统效益。

向集中式计算转变，或成为优化人形机器人架构的关键

早期的人形机器人系统设计者借鉴了多个相邻行业的架构理念，包括工业机器人和汽车系统。这些行业为人形机器人提供了成熟的控制系统和组件。此类架构通常会将处理器和微控制器分布在整个系统中，由本地处理器分别负责架构中不同子系统的管理。

虽然分布式模型为早期人形机器人概念验证提供了有用的基础，但下一代人形机器人系统很可能会更多采用高度优化的集中式架构，并利用最新的计算技术。在这类系统中，强大的片上系统（SoC）和NPU可以用于分析多路摄像头数据流、执行多模态传感器融合，并实时运行复杂的AI模型。为了实现这一目标，系统会采用强大的中央处理器，将环境感知、场景理解和任务规划集中起来，从而无需再依赖本地化的分布式控制系统。

转向更加集中式的计算架构可以带来多项优势，例如减少组件数量、降低功耗、简化软件开发，并使传感器数据能够共同构建一个统一、连贯的模型。不过，在部分对超低延迟有要求的子系统中，本地化处理仍可能发挥作用。但未来许多人形机器人系统很可能采用高度集中式架构，由中央处理器完成大部分感知和规划工作。

通信如何成为系统瓶颈

随着系统转向集中式计算架构，高速、低延迟的通信接口将成为关键设计要求。典型的人形机器人系统可能包含多达10个摄像头，以及惯性传感器、力和扭矩传感器、安装在手部的触觉阵列、麦克风、电池管理系统，以及多达30～60个主动关节。

这些组件会产生海量关键数据，需要由中央处理器实时传输、同步和处理，而仅仅提高带宽并不足以解决连接问题。要实现集中式计算模型，就必须确保不同传感器之间实现精确同步，使视觉、惯性传感、触觉反馈、力测量以及关节位置数据能够以可预测的延迟和精确的时间戳抵达，并融合成对机器人及其所处环境的一致表征。随着传感器数量不断增加，高效、可靠的数据传输与原始接口带宽同样重要。

使用传统接口可能加剧设计限制

如今的人形机器人原型通常采用EtherCAT和CAN-FD等传统工业和汽车通信接口技术，因为这些技术能够应对相似的设计挑战、在相邻行业中已经得到应用、能够提供确定性性能，并拥有成熟的软件生态系统。然而，推动这些接口诞生的需求，与下一代人形机器人架构所面临的需求并不相同。例如，工业通信接口主要针对长距离线缆连接，以及大量不同分布式控制器之间的通信进行优化，而这些控制器通常都拥有持续的电源供应。

人形机器人则面临完全不同的需求，包括更短的通信距离、电池供电、严苛的EMC（电磁兼容性）要求，以及更加严格的线缆和连接器要求。在人形机器人中，每增加一克重量，都可能影响能耗、封装以及机械设计。此外，人形机器人的数据传输类型也不同于传统机器人系统。在人形机器人中，同步后的传感器数据会被传送至集中式AI处理器，而不是在高度分布式的系统中进行传输。此时，挑战已经不再只是实现系统组件之间的确定性网络通信，而是在尽可能降低功耗、布线复杂度和物理尺寸的同时，实现高带宽、低延迟通信。

这并不意味着传统工业网络技术将会消失，而只是说明，对于下一代更加集中式的人形机器人架构而言，这些技术可能并不是所有通信需求的最优解决方案。

高度优化的嵌入式接口推动新型人形机器人架构的诞生

过去20年来，MIPI联盟一直为移动产业开发接口技术，而这些技术所解决的通信问题，与当前人形机器人系统正在面临的诸多挑战具有相似之处。智能手机需要在紧凑的电池供电系统中集成多个摄像头、显示屏、麦克风、存储设备和传感器，同时对带宽、功耗、EMC、散热性能以及物理集成提出严格限制。

这些要求与下一代人形机器人的需求高度相似，具体包括：

• 高速摄像头接口需要以极低的额外开销传输同步的图像数据流。
• 低功耗传感器接口需要聚合大量设备，同时保持确定性的时序。
• 高效存储接口需要缩短AI模型加载时间。
• 需要标准化安全框架保护传感器数据的完整性，并确保系统安全。

采用标准化接口带来的优势不仅体现在电气性能方面，还能够将半导体厂商、传感器制造商、AI开发者、软件公司以及人形机器人原始设备制造商（OEM）纳入一个协同的生态系统之中。接口标准还能够提供经过验证的硅IP、软件支持和验证工具，从而提高供应商之间的互操作性，并减少系统集成工作量。

过去十年中，MIPI嵌入式接口已经被应用于PC、汽车、工业、消费电子和IoT等多个相关市场。类似地，人形机器人架构也可以利用MIPI标准化接口，满足视觉、传感、存储、音频和控制系统对带宽、延迟和功耗的要求，同时保持平台之间的互操作性。

目前，Physical AI BoF小组正在评估MIPI现有的多项规范，包括用于视觉的CSI-2、用于传感器连接的I3C、用于显示的DSI-2、用于音频的SoundWire I3S（SWI3S）、基于M-PHY和UniPro的UFS存储方案，以及相关安全框架，以支持未来的人形机器人架构，并确定需要进一步开发的接口技术。

采用标准化接口，让开发者专注于产品差异化

第一代人形机器人已经展示了近年来AI技术进步所能实现的能力。下一代具备商业可行性的人形机器人产品，很可能将由更加高效的系统架构和规模化能力所定义。

采用标准化嵌入式接口，可以帮助开发者优化系统设计并且利用广泛的半导体生态系统。更重要的是，它能够让开发者将时间和精力投入到创新功能的开发上，从而使产品在竞争中脱颖而出，而不是耗费资源解决底层连接问题。

MIPI联盟的Physical AI BoF小组目前聚焦于人形机器人系统接口，面向整个生态系统开放。