隨著人工智能和先進制造的深度融合，人形機器人正從實驗室的技術展示走向大規模商業化的前夜。過去幾年，我們看到實驗室級別的技術突破層出不窮，也有人形機器人公司將自家產品小范圍場景應用，但從“會跑、會抓”到真正融入復雜工業場景，實現大規模、可持續的應用仍面臨核心難題——自主感知、環境適應與高可靠執行能力的系統性瓶頸。

近期， ADI在北京舉辦了“激活邊緣智能，共繪具身未來”人形機器人媒體分享會。活動匯聚了來自ADI及產業鏈上下游的專家學者，共同探討人形機器人從原型到量產的關鍵路徑。這次會議，我們能看到整個人形機器人產業不同于以往的細分產業，它的上下游產業協同和技術、方案共研的氣息更加濃厚，解決痛點和實現的產業目標也更為清晰、一致。

“鏈條式”的技術突破，從感知到驅動的系統化布局

從今年中旬開始，我們聽到、見到人形機器人在倉儲物流、裝配檢測以及服務型工業場景中的開始逐步小范圍嘗試應用。然而，盡管算法和控制技術持續進步，機器人在復雜環境中的自主適應能力仍然是限制其大規模落地的關鍵因素。如何讓機器人在面對多變的工況、不同的物理環境以及實時操作需求時依然保持高效、可靠的執行能力，已經成為行業普遍關注的難題。

ADI公司院士兼技術副總裁陳寶興博士直言，當前人形機器人落地的最大瓶頸在于物理智能的不成熟。“未來真正應用到復雜工業場景下，要能夠自適應，就需要感知并進行一些調整，僅有大語言模型肯定是不夠的，還需要對物理環境有認識。”他指出，僅靠算法無法完全解決機器人在復雜環境中的適應性問題，ADI正在通過數字孿生與物理建模的方法，讓機器人在進入現場之前就能夠完成動作和場景優化。

其實，ADI也在產業早期就開始布局人形機器人的軟硬件技術創新和場景應用，這一戰略在ADI兩款代表性產品中得到了具體體現。創新型多圈傳感器 ADMT4000，是全球首款單芯片多圈位置傳感器，能夠在斷電狀態下依然保持精確的絕對位置記錄。其基于磁疇壁可控傳播的原理，大幅簡化了關節傳感系統，省去了傳統方案中的備用電池或機械齒輪。這意味著人形機器人在關節運動中可以實現更高的靈活性和能效，而不再受限于冗余的硬件負擔。對于工業自動化來說，這不僅提升了設備的長期穩定性，也為降低維護成本提供了可能。

另一款產品則是高集成單片伺服驅控芯片 TMC9660，則從驅動與控制環節切入。它將MCU、伺服三環控制、智能電機驅動和電源管理等功能高度集成，開發者只需外接功率MOSFET即可構建完整的伺服驅動單元。其內置的硬件FOC算法，避免了復雜的編程過程，同時支持高達100kHz的環路控制。這種設計不僅能滿足人形機器人關節高速、精準的運動需求，也為制造業中更廣泛的柔性生產線提供了低成本、短周期的開發路徑。

工控網認為，從傳感器到驅控芯片，ADI正在搭建的是一個面向未來的系統化技術框架。這樣的布局不僅服務于人形機器人本體，更具備跨行業的應用潛力，將對工業自動化、智能制造乃至新能源裝備形成長期支撐。

如何解決從實驗室到工廠的產業挑戰？

如果說技術創新是人形機器人前行的“硬實力”，那么如何實現從實驗室原型到工廠量產，則是橫亙在整個產業面前的“軟挑戰”。在圓桌論壇上，嘉賓們從技術、生態、市場與成本等多個角度，揭示了產業化的真實難點。

陳寶興博士指出，人形機器人在復雜度上甚至超過自動駕駛，因為它不僅需要在環境中導航，還必須具備靈巧的操作能力，例如根據物體的重量和形狀選擇不同的抓取方式。“復雜場景數據的訓練是較為困難的。”他再次表示，ADI正通過數字孿生和閉環控制，將AI與傳感器、控制器深度結合，以彌補當前算法泛化不足的問題。

其實，ADI的這種“先建模、再落地”的思路，也正是工業自動化長期追求的路徑。

來自國家地方共建具身智能機器人創新中心具身天工事業部的負責人劉益彰，則把焦點放在整機可靠性上。他認為：“今年是人形機器人量產元年，各家廠商都在積極摸索階段，這需要一個過程，后續需要把機器人整體的可靠性、穩定性進一步提升。”他介紹，天工機器人在自主導航與復雜任務處理方面已取得突破，并通過開源平臺推動生態共建。

在工控網看來，這種“平臺+生態”的模式，正在為人形機器人產業提供類似工業總線和開源控制棧那樣的共性底座，意義重大。

北京因時機器人科技CMO房海南則將視角拉回到供需矛盾。他直言，市場需求從未缺席，但供給始終不足。、在他看來，行業對人形機器人的期待遠超其發展速度，因此落地必須分步走，從物流分揀等相對單一的工業場景切入，再逐步延展到更復雜的通用化任務。

工控網觀察認為，“先局部突破、再系統集成”邏輯正是工業自動化與人形機器人都需要的。而在政策推動和工業數智化的市場效應來看，人形機器人的市場需求和場景在逐步攀升的同時，也將帶來更多產業鏈的變革，其中就涉及到產業鏈和技術升級，隨之而來的就是技術研發和產線改造的成本問題。

對此，松延動力人形機器人電控系統負責人吳雅劍也提醒行業不要忽視成本掣肘。他坦言，即便松延機器人已經能完成前后空翻等高難度動作，“在大規模量產來說仍是一個挑戰”。在他看來，突破具身AI的穩定性壁壘和降低核心零部件成本，將是未來量產的關鍵所在。這也是人形機器人要走出實驗室，必須面對的“產業化紅線”。

工控網綜合各方觀點后認為，無論是技術成熟度、應用聚焦，還是成本控制，行業正在形成一個清晰共識——人形機器人要在“硬件突破”與“生態協同”之間找到平衡點，才能真正走向規模化。

而當討論轉向未來具體的落地路徑和場景時，眾多嘉賓們的判斷：工業是起點，家庭是終局。

我們以房海南的觀點為例，他認為，短期內工業和物流場景會率先迎來應用突破，因為這些任務相對單一且人力需求旺盛，機器人能夠快速替代。而在中期，醫療陪護與服務行業將成為重要增長點，尤其是在全球老齡化趨勢下，康養機器人具備巨大的市場需求。

另一方面，陳寶興博士把圖景描繪得更為宏大。他指出，從簡單工業場景，到醫療、救援等復雜任務，直至人機交互的全場景覆蓋，才是人形機器人的“終極目標”。未來機器人不僅能預測人類的需求，還將幫助人類完成自身無法完成的任務，這將是智能化發展的自然延伸。

我們類比工業自動化和制造業的其他細分品類后可以發現，它們的內在邏輯相似。即短期內，機器人將成為提升生產柔性和安全性的利器；中長期內，智能化與人機協作能力將推動制造業向“智能+服務”的融合演進。最終，人形機器人將如智能手機一般普及，成為改變社會生產與生活方式的重要工具。正如ADI所展示的路徑，真正的產業化不僅是技術突破，更是系統化布局的考驗。未來，人形機器人能否在工廠車間、物流倉儲乃至服務場景中實現規模化落地，不僅取決于單項技術的進步，更取決于產業鏈上下游的協同創新與商業模式的成熟。可以預見，誰率先解決了物理智能與環境適應的關鍵問題，誰就可能在這場具身智能的工業革命中占得先機。