借助生成式 AI 與智能體 AI，人形機器人在執行各類任務方面取得顯著進步。相關預測顯示，這類系統將在未來幾年深度融入人類生活。

目前，人形機器人主要用于電子與汽車工廠、倉庫物流及專業清潔場景。中國預計 2026 年人形機器人產量將激增 94%。不久后，它們將進入家庭，成為老人陪護與生活助理。

楷登電子（Cadence）CEO Anirudh Devgan 表示：“機器人可能是有史以來最大的產品品類，市場規模預計達到25 萬億美元，而全球 GDP 約為 110 萬億美元。如果這一預測成真，影響將極為巨大。”

雖然人形機器人模擬人類外形，但不必完全復刻成人形態 —— 它們可以像孩童般小巧，甚至只有三根手指。各類感官與對應傳感器都在研發中，進度各不相同：視覺與語言最成熟，嗅覺與味覺最落后，觸覺與聽覺正在快速追趕。

新思科技（Synopsys）產品營銷總監 Marc Swinnen 表示：“自然語言技術發展成熟，因為它應用廣泛，機器人也從中受益。視覺同樣成熟，但面臨與自動駕駛類似的挑戰：物體識別絕非易事。觸覺方面，壓力傳感與紋理感知已做得不錯。每個研究人員都會說自己研究的感官最難，但真正難的可能是所有能力協同工作。”

所有物理 AI 相關技術都需要持續突破，包括觸覺與壓力感知，但AI 讓機器人學習速度大幅加快。

西門子 EDA 產品負責人 Sathishkumar Balasubramanian 稱：“我們一直都有傳感器，能區分不同觸摸并轉換為數字信號，但不知道如何像人類一樣工作。大模型讓這一切成為可能，它可以成為‘大腦’，驅動語音識別、觸覺感知、物理動作、推理與反應。”

圖 視覺識別系統（英飛凌科技）

觸覺：從工業機器人借鑒經驗

在人形機器人手部的真實環境觸覺交互方面，業界研究仍然較少，但工業機器人的末端執行器已有廣泛應用。

新譜思（Synaptics）高級產品營銷經理 Sam Toba 表示：“工業機械臂的應用范圍非常廣，相關技術可以平移到人形機器人。”

另一快速發展的領域是語音識別與對話，無論是機器人通過大模型與人交流，還是控制家中智能設備，需求都在爆發。

Synaptics 副總裁 John Weil 指出：“語音模型能力與幾年前相比，差距可能高達100 倍。”

德州儀器（TI）機器人與工業自動化總經理 Giovanni Campanella 認為：觸覺與聽覺是最具挑戰性的感官。相機原理易于理解，生態成熟；但聽覺與觸覺的研究與資料極少，卻是客戶最關注、最想突破的方向。廠商正從單純搭載相機，轉向增加多類感官讓機器人更智能。

英飛凌功率與傳感器系統總裁 Adam White 舉例：中國機器人公司正在研發帶視覺與 AI 的吸塵器，能識別水漬、地板材質，用 AI 建圖省電、分析 dust 分布判斷高頻使用區域。這正是從生成式 AI 走向智能體 AI，再走向物理 AI的過程。

精度與靈巧操作：人形機器人的核心挑戰

英偉達（NVIDIA）機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 表示：“物理 AI 與機器人應用對精度要求極高，可能需要多個 9 的準確率。自動駕駛可能需要 10 個 9，手術機器人要求更高。”

簡單操作包括兩指抓取或吸附，但終極目標是通用化、精細靈巧操作，需要先進傳感器、執行器與安全實時控制。

英偉達正與 Cadence 合作，將智能體 AI 嵌入物理 AI，結合芯片 IP 與機器人仿真庫，縮小機器人 “從仿真到現實” 的差距。AI 智能體協調虛擬訓練、物理模型與大規模場景仿真，解決復雜現實問題。

Imagination Technologies 產品總監 Matthew Bubis 指出：“人形機器人首先要解決極其復雜的機械問題，其次要讓 AI 輸出控制這些機械系統。機器人同時面臨 AI 與機械兩大難題，而汽車只需要解決前者。”

觸覺技術詳解

手部感知的核心是接觸，傳感器需要測量力、剪切力、滑動、溫度，通常還集成慣性測量單元（IMU）。

觸覺傳感包括電容、壓電、光學、磁學、電感、電阻等多種方案，各有優劣。

Synaptics 的 Sam Toba 表示：“傳感原理相似，但連接芯片的物理傳感器形態差異很大。”

所有原始數據需要聚合為有效事件。“我們的觸控芯片運行機器學習算法，用于噪聲檢測、力度感知。電容傳感的最大優勢是速度極快，能快速感知滑動、剪切力，防止物體掉落。”

手掌中的 MCU/MPU 負責邊緣預處理，避免過載主機 CPU。

Synaptics 戰略高級總監 Nebu Philips 解釋：“多類型觸覺傳感器的數據聚合屬于傳感器融合。最小的網格傳感器僅5×5mm，支持 60 通道。”

TI 的 Campanella 說：“手掌可分布多達 30 個傳感器，手指中磁學或電容傳感器形成矩陣，可判斷觸摸位置與力度，并快速反饋給電機控制，形成閉環。部分方案在邊緣直接處理，也可通過高速通信（千兆以上）回傳給機器人大腦。”

Grinn 創始人 Robert Otr?ba 表示：“人形機器人不必一定是五指全手，兩根手指甚至一根手指加觸覺即可。我們可以把人類行為轉化為機器人邏輯，用微型芯片靠近傳感端做數據采集、預處理、降噪，減少長線傳輸干擾。”

圖片來源：Synaptics

語音與自然交互：聽懂、說對、懂語境

人形機器人需要實時、自然、帶合適口音地傾聽與回應，但不同語言與方言帶來挑戰。

Synaptics 的 John Weil 表示：“語音技術在原理上不難，難點在于范圍界定：用一個通用模型，還是多個本地化模型？通用模型體積大、成本高；本地化模型響應更快、體驗更好。”

例如在日本，即便模型能聽懂日語，用戶仍會抱怨：“用詞太年輕、不夠禮貌。” 他們希望機器人聽起來像 35 歲，而非 18 歲。

模型通常能識別俚語，本質是詞語匹配 + 最近鄰算法，通過檢索增強生成（RAG）在數據庫中匹配并輸出。

語境理解是關鍵。機器人需要判斷何時該說話、何時保持安靜，區分 “對它說話” 和 “人與人對話”。

John Weil 說：“我們在 CES 展示了波束成形麥，設備不僅能聽聲，還能判斷聲源方向。當你走向設備，它已感知到更強的語境信號。”

家庭環境噪音復雜，機器人必須區分人聲與噪音，識別語音來源。TI 的 Campanella 表示：“需要優秀的信號鏈、音頻編解碼器、高信噪比，搭配邊緣硬件加速器，讓模型在部署前就學會區分特定人聲。”

結論

不同市場對機器人、人形機器人與人機接口的接受速度不同。

• 中國消費者極度重視體驗與創新，推動車載語音、大屏等前沿技術快速上車。

• 歐洲相對保守，更看重安全功能。

目前，人形機器人的普及度仍低于多關節機器人與協作機器人，主要出現在專業清潔等少數場景。

新思科技的 Matt Commens 表示：“CES 上已有大量公司嘗試復刻人類行為，這需要復雜軟件、多電機、多傳感器與無線通信。未來幾年，我們有望看到更多商用產品走進家庭做家務。”

工業 4.0 已遍布機器人，“過去人做的汽車制造工作，現在都由機器人完成。我們希望現實世界里也有像電腦里 AI 智能體一樣的機器人助手，而這不僅需要軟件，更需要硬件支撐。”