7月23日，《学习时报》刊发了中国科学院院士刘胜的最新署名文章《人形机器人走向大众生活的技术密码》，文章中，分析了加速人形机器人普及的数项核心技术和其中的研发难点，这些技术包括：柔性触觉传感器、压力传感器、AI芯片与多模态大模型、射频滤波器、3D打印技术等。
《学习时报》于1999年9月创刊，由中共中央党校（国家行政学院）主管主办，面向全国，服务全党，以各级党政干部和广大知识分子为主要对象，是国内外公开发行的全党专门讲学习的报纸。
当前，人形机器人正以颠覆性姿态重塑未来图景，凭借深度融合人工智能、高端制造与新材料等尖端科技，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性、平台性产品，是全球科技竞争的新赛道。从灵巧抓取精密零件到自如穿越复杂地形，从精准感知环境变化到快速响应决策，这些令人惊叹的“超能力”背后，究竟藏着哪些核心技术密码？
PART.1 柔性触觉传感器让“灵巧手”更灵敏
人形机器人的灵巧手是其关键技术之一。业界常言“制造人形机器人，半数难度在灵巧手”。人类手掌能凭借27块骨骼、50余块肌肉及100多个关节的协同，完成从捏取绣花针到搬运冰箱的极端操作。而机械灵巧手想要复刻这一生物力学奇迹，需在多重技术维度中实现精准平衡：材料要兼顾轻质与耐磨耐腐蚀；传动系统需在高效率与高精度间抉择；控制算法更要攻克多关节协同的复杂难题。
破解这一难题就要靠柔性触觉传感器的突破。作为灵巧手的“触觉神经”，其核心功能是通过导电橡胶、石墨烯薄膜等材料，像人类皮肤般感知压力分布、温度及材质。但传统传感器不仅响应速度慢、难以在毫秒级反馈触觉信息，且耐温性、耐久性较差，无法精准捕捉微小应力变化。
为突破上述困境，新型柔性触觉传感器通过柔性基底与微型化设计实现革新。其压力响应灵敏度可达5毫秒，压力测量精度误差控制在0.1%—0.01%；封装可靠性经5.4亿次压力循环测试验证，芯片失效率低于10ppm，并朝着1ppb级目标迈进，可满足20年以上使用寿命需求。这些技术突破让机械灵巧手逐步接近人类手掌的感知与操作精度，为实现人形机器人的复杂任务执行能力奠定坚实基础。
PART.2 压力传感器让机器人“仿生脚掌”走得稳
人形机器人要实现类人化运动，不仅需要灵巧的双手完成精细操作，更依赖“仿生脚掌”实现稳定行走。然而，平衡控制一直是全球人形机器人研发的核心难题，失衡、打滑、摔倒等状况频发。人类行走时，足底神经能实时感知地面硬度、坡度及细微变化并反馈给大脑；对机器人而言，由力传感器构成的“脚底神经”感知网络，正是实现动态平衡与环境交互的关键。但实际应用中，人形机器人面临诸多挑战，一颗小石子产生的瞬间冲击力，或是从高台跳下时的过载，都可能导致机器人失衡；同时，高成本、大尺寸、低抗振性等问题，也制约着力传感器的普及。
如何解决呢？传统压力传感器，要靠人工涂胶水把芯片粘在底座上，只能单个生产，不仅费时费力、成本高，做出来的传感器还不够小巧。并且，机器人一动起来，胶水容易受热变软，导致耗电增加、数据不准，遇到撞击还容易脱落损坏。人形机器人全身需要密密麻麻安装上百个传感器，这种传统压力传感器显然不适用。
为突破这些瓶颈，新一代力传感器在制造工艺上进行了革命性创新。摒弃传统胶水连接方式，采用精密印刷工艺将感应材料附着于金属基材，并通过高温烧结形成共晶层，实现材料的紧密融合。这一技术不仅让传感器体积缩小至传统产品的1/50，更将抗过载能力从3倍提升至10倍，能耐受两三百度高温而不发生蠕变，确保电信号测量精准，使用寿命长达20年。生产模式也从低效的手工涂胶单件生产，升级为自动化批量印刷烧结，大幅降低成本，实现了低成本、自动化、大批量、高效率、高一致性的生产。这项技术突破不仅让人形机器人行走更稳健，更推动了汽车传感器等智能装备领域的技术升级，打通了多领域技术协同创新的通路。
PART.3 “大脑”与“小脑”的精密协作
人形机器人的大小脑控制系统，是实现人工智能技术的核心组件。“大脑”负责环境感知与决策，整合来自触觉传感器、摄像头、激光雷达等设备的信号；“小脑”则专注于运动传感，控制动作生成，主要依赖力传感器与惯性传感器的数据反馈。与人类模糊的控制机制不同，机器人通过量化传感数据并持续反馈，将复杂任务拆解为多个步骤，借助机器学习逐一完成。
人形机器人大脑模拟人类的思考推理、交互沟通、任务理解与编排以及记忆能力，其核心技术依托高算力、高带宽的人工智能芯片（AI芯片）与多模态大模型。然而，研发AI芯片面临双重挑战：一方面需追求高AI算力，另一方面要保证高内存带宽。先进的芯片制程工艺虽能提升性能，但高密度设计导致功耗剧增；同时，多内存控制器的布局会占用大量芯片面积，难以实现合理配置。
要让机器人像人类一样感知世界并快速决策，AI芯片必须同时满足“算得快”与“传得快”的要求。传统芯片因中央处理器频繁调用外部存储器数据，存在能耗高、延迟大的问题，如同厨师反复往返厨房与仓库。为解决这一困境，芯片设计创新提出将外部存储移至芯片内部，使计算在芯片内完成，从而简化系统、降低通信开销、提升通信效率和模型推理速度。三维堆叠技术的应用，突破了传统芯片平面电路限制，通过减薄芯片并立体堆叠，增加集成度与内存带宽，在提升AI算力的同时优化芯片良率。这些技术革新为实现高效智能的机器人大脑奠定了基础。
人形机器人的“小脑”承担着类人运动控制的关键职能。当大脑AI芯片通过感知系统完成决策后，需与小脑进行高效通信，由小脑负责运动传感与动作生成。其核心要求体现在三个方面：第一，精确控制能力。小脑需融合多种传感器输入数据，对多个自由度进行综合判断与协调控制。要求将控制指令时延压缩至毫秒级，周期性抖动控制在微秒级，对电子器件与执行器的性能要求近乎极致。第二，高可靠性。为确保运动稳定性，小脑需采用冗余指令机制，同一指令多次发送，避免因单次信号传输失误导致动作偏差，同时，核心部件需达到航天级低失效率标准，确保长时间稳定运行。
当前机器人动作生硬卡顿的根源，正源于“小脑”的指令频率不足。若每秒仅发送一条运动指令，机器人动作必然呈现机械式顿挫；而当指令频率提升至每秒1000次，实时反馈位置、速度与力度参数时，机器人动作便可达到类人的流畅丝滑效果。这意味着，高性能的小脑芯片必须在快速响应、动作连贯性与极端可靠性之间实现完美平衡，而攻克这些技术难点，正是推动人形机器人运动控制技术突破的关键所在。
除了小脑芯片，与之匹配的运动训练模型也是机器人小脑系统迭代升级的关键。首先要利用人体虚拟现实技术在真实环境下进行数据采集，然后在云端虚拟环境中通过强化学习进行训练，之后再将学习成果部署到真实物理实体。这种训练方式有助于加快机器人的学习过程。武汉大学团队通过16台摄像机和三维测力平台，逐帧模拟人类行走的步态。当精密芯片遇上真实的人体运动数据库，机器人才能从机械的模仿者进化成会运动的生命体，才能真正走进千家万户。
PART.4 射频滤波器——实现精准的通信功能
射频滤波器是人形机器人实现精准通信的核心器件，其功能类似收音机调台——通过筛选有用信号、排除干扰信号，保障设备精准收发信息。一部手机通常需要50—100颗射频滤波器芯片，其性能直接决定通信质量。然而，该领域长期被国外企业垄断，他们凭借数十年技术积累构建了涵盖材料、制造、算法的立体技术壁垒，国内企业面临专利封锁、设备落后、人才稀缺等多重困境。突破垄断的关键在于技术创新。国外传统滤波器采用不规则多边形结构（已申请专利），但通过建模仿真发现其曲面不光滑、杂波明显、性能欠佳。我们通过AI算法推理计算，创新性地提出水滴形滤波器结构——这一拥有自主知识产权的新型设计，不仅突破了专利封锁，更实现了性能的显著提升，器件曲面光滑度与信号纯净度均达到国际领先水平。目前，武汉大学已申请相关专利348项（授权176项），并通过产学研合作孵化出完全自主知识产权的国产滤波器公司。同时，为加速高端滤波器国产化，我们正在构建全球化研发与生产体系。轻量化是必须跨越的门槛
PART.5 轻量化是必须跨越的门槛
人形机器人要真正融入人类世界，轻量化是必须跨越的门槛。在工业制造、医疗护理等专业领域，以及家庭服务、教育陪伴、养老照料等日常场景中，更轻的体型意味着更低的能耗、更灵活的动作和更高的安全性。然而，实现人形机器人“减重”面临多重矛盾挑战，既要保证机身强度，又要精简材料；既要集成更多传感器，又要控制整体重量；既要提升续航能力，又不能使用笨重电池。3D打印技术为解决这一难题提供了创新路径。自20世纪80年代3D打印技术发明以来，这项技术已发展成熟，其核心优势在于通过构建复杂轻巧的结构实现部件一体化打印，显著减轻重量；支持快速原型设计，加速创新迭代。但将3D打印应用于人形机器人制造仍存在三大技术挑战：结构强度与疲劳性能保障（传统拓扑优化易产生内部缺陷，需确保机械强度、疲劳强度及抗冲击性能）、工艺质量控制（需解决风场控制、形貌监测等问题，避免未融合颗粒、气孔、裂纹等缺陷）、承力件寿命管理（通过断裂力学与损伤力学研究，建立缺陷产生机理模型，实现缺陷精确定位与实时消除）。当前解决方案是将3D打印在线监测技术与激光强化技术结合，实现工艺过程可视化、质量缺陷可检测、力学性能可调控。该技术已成功应用于铁基、钛基、铝基等合金材料的机器人部件制造，包括肩部支架、胸骨框架、小臂、大腿、手指及关节等关键承力结构，为人形机器人轻量化发展提供了可靠支撑。
PART.6 未来发展
全球正加速布局机器人产业，2025年被业内视为人形机器人商业化量产元年。我国作为全球领先的人形机器人生产大国，已在AI芯片、柔性关节、动态平衡算法等领域取得突破。同时，凭借庞大市场需求、强大制造能力及产业链优势，中国在基础元器件制造、系统集成和场景开发等领域潜力巨大。
从发展阶段来看，人形机器人需历经从全尺寸样机初步行走，到系统高度集成突破，再到实现跑跳等高动态运动能力，最终迈向产业化落地的过程。面向未来，产业发展遵循短期（5年）、中期（15年）、长期（30年）的技术路线图：短期以材料创新为核心，研发复合材料、高强钢等轻量化高强度材料，同时提升电机、传感器、芯片等关键部件可靠性，推进通信物联网技术集成，实现基础人机交互；中期致力于复杂环境自主感知、仿生材料（如仿生皮肤）应用及高承重任务执行；长期目标则是实现类人智能的自主学习与情感交互，赋予机器人多场景自适应能力。各阶段均需同步推进安全可靠性（自检测/自修复）、协同技术（边缘计算+5G/6G云端协同）的突破，以及应用场景从工业制造向家庭服务等领域的拓展。
未来，我们需进一步聚焦核心零部件国产化、AI芯片研发及场景化应用创新三大方向，持续攻克“卡脖子”技术，实现从基础材料到智能系统的全链条突破，推动人形机器人从实验室走向大众生活，助力社会服务体系的全面智能化升级。
