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劉勝

中國科學(xué)院院士，武漢大學(xué)集成電路學(xué)院院長、工業(yè)科學(xué)研究院執(zhí)行院長、高端芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)盟理事長

長期致力于芯片封裝及可靠性研究，推動我國封裝技術(shù)實現(xiàn)從“跟跑”到“并跑”的跨越式發(fā)展。2024年，帶領(lǐng)武漢大學(xué)科研團(tuán)隊成功研制出人形機器人“天問”，突破了傳感器、靈巧手、仿生關(guān)節(jié)和芯片等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，為發(fā)展我國自主可控的人形機器人產(chǎn)業(yè)作出重要貢獻(xiàn)。2020年，獲國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎一等獎。

當(dāng)前，人形機器人正以顛覆性姿態(tài)重塑未來圖景，憑借深度融合人工智能、高端制造與新材料等尖端科技，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性、平臺性產(chǎn)品，是全球科技競爭的新賽道。從靈巧抓取精密零件到自如穿越復(fù)雜地形，從精準(zhǔn)感知環(huán)境變化到快速響應(yīng)決策，這些令人驚嘆的“超能力”背后，究竟藏著哪些核心技術(shù)密碼？

人形機器人的靈巧手是其關(guān)鍵技術(shù)之一。業(yè)界常言“制造人形機器人，半數(shù)難度在靈巧手”。人類手掌能憑借27塊骨骼、50余塊肌肉及100多個關(guān)節(jié)的協(xié)同，完成從捏取繡花針到搬運冰箱的極端操作。而機械靈巧手想要復(fù)刻這一生物力學(xué)奇跡，需在多重技術(shù)維度中實現(xiàn)精準(zhǔn)平衡：材料要兼顧輕質(zhì)與耐磨耐腐蝕；傳動系統(tǒng)需在高效率與高精度間抉擇；控制算法更要攻克多關(guān)節(jié)協(xié)同的復(fù)雜難題。

破解這一難題就要靠柔性觸覺傳感器的突破。作為靈巧手的“觸覺神經(jīng)”，其核心功能是通過導(dǎo)電橡膠、石墨烯薄膜等材料，像人類皮膚般感知壓力分布、溫度及材質(zhì)。但傳統(tǒng)傳感器不僅響應(yīng)速度慢、難以在毫秒級反饋觸覺信息，且耐溫性、耐久性較差，無法精準(zhǔn)捕捉微小應(yīng)力變化。

為突破上述困境，新型柔性觸覺傳感器通過柔性基底與微型化設(shè)計實現(xiàn)革新。其壓力響應(yīng)靈敏度可達(dá)5毫秒，壓力測量精度誤差控制在0.1%—0.01%；封裝可靠性經(jīng)5.4億次壓力循環(huán)測試驗證，芯片失效率低于10ppm，并朝著1ppb級目標(biāo)邁進(jìn)，可滿足20年以上使用壽命需求。這些技術(shù)突破讓機械靈巧手逐步接近人類手掌的感知與操作精度，為實現(xiàn)人形機器人的復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行能力奠定堅實基礎(chǔ)。

人形機器人要實現(xiàn)類人化運動，不僅需要靈巧的雙手完成精細(xì)操作，更依賴“仿生腳掌”實現(xiàn)穩(wěn)定行走。然而，平衡控制一直是全球人形機器人研發(fā)的核心難題，失衡、打滑、摔倒等狀況頻發(fā)。人類行走時，足底神經(jīng)能實時感知地面硬度、坡度及細(xì)微變化并反饋給大腦；對機器人而言，由力傳感器構(gòu)成的“腳底神經(jīng)”感知網(wǎng)絡(luò)，正是實現(xiàn)動態(tài)平衡與環(huán)境交互的關(guān)鍵。但實際應(yīng)用中，人形機器人面臨諸多挑戰(zhàn)，一顆小石子產(chǎn)生的瞬間沖擊力，或是從高臺跳下時的過載，都可能導(dǎo)致機器人失衡；同時，高成本、大尺寸、低抗振性等問題，也制約著力傳感器的普及。

如何解決呢？傳統(tǒng)壓力傳感器，要靠人工涂膠水把芯片粘在底座上，只能單個生產(chǎn)，不僅費時費力、成本高，做出來的傳感器還不夠小巧。并且，機器人一動起來，膠水容易受熱變軟，導(dǎo)致耗電增加、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，遇到撞擊還容易脫落損壞。人形機器人全身需要密密麻麻安裝上百個傳感器，這種傳統(tǒng)壓力傳感器顯然不適用。

為突破這些瓶頸，新一代力傳感器在制造工藝上進(jìn)行了革命性創(chuàng)新。摒棄傳統(tǒng)膠水連接方式，采用精密印刷工藝將感應(yīng)材料附著于金屬基材，并通過高溫?zé)Y(jié)形成共晶層，實現(xiàn)材料的緊密融合。這一技術(shù)不僅讓傳感器體積縮小至傳統(tǒng)產(chǎn)品的1/50，更將抗過載能力從3倍提升至10倍，能耐受兩三百度高溫而不發(fā)生蠕變，確保電信號測量精準(zhǔn)，使用壽命長達(dá)20年。生產(chǎn)模式也從低效的手工涂膠單件生產(chǎn)，升級為自動化批量印刷燒結(jié)，大幅降低成本，實現(xiàn)了低成本、自動化、大批量、高效率、高一致性的生產(chǎn)。這項技術(shù)突破不僅讓人形機器人行走更穩(wěn)健，更推動了汽車傳感器等智能裝備領(lǐng)域的技術(shù)升級，打通了多領(lǐng)域技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新的通路。

人形機器人的大小腦控制系統(tǒng)，是實現(xiàn)人工智能技術(shù)的核心組件。“大腦”負(fù)責(zé)環(huán)境感知與決策，整合來自觸覺傳感器、攝像頭、激光雷達(dá)等設(shè)備的信號；“小腦”則專注于運動傳感，控制動作生成，主要依賴力傳感器與慣性傳感器的數(shù)據(jù)反饋。與人類模糊的控制機制不同，機器人通過量化傳感數(shù)據(jù)并持續(xù)反饋，將復(fù)雜任務(wù)拆解為多個步驟，借助機器學(xué)習(xí)逐一完成。

人形機器人大腦模擬人類的思考推理、交互溝通、任務(wù)理解與編排以及記憶能力，其核心技術(shù)依托高算力、高帶寬的人工智能芯片（AI芯片）與。然而，研發(fā)AI芯片面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面需追求高AI算力，另一方面要保證高內(nèi)存帶寬。先進(jìn)的芯片制程工藝雖能提升性能，但高密度設(shè)計導(dǎo)致功耗劇增；同時，多內(nèi)存控制器的布局會占用大量芯片面積，難以實現(xiàn)合理配置。

要讓機器人像人類一樣感知世界并快速決策，AI芯片必須同時滿足“算得快”與“傳得快”的要求。傳統(tǒng)芯片因中央處理器頻繁調(diào)用外部存儲器數(shù)據(jù)，存在能耗高、延遲大的問題，如同廚師反復(fù)往返廚房與倉庫。為解決這一困境，芯片設(shè)計創(chuàng)新提出將外部存儲移至芯片內(nèi)部，使計算在芯片內(nèi)完成，從而簡化系統(tǒng)、降低通信開銷、提升通信效率和模型推理速度。三維堆疊技術(shù)的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)芯片平面電路限制，通過減薄芯片并立體堆疊，增加集成度與內(nèi)存帶寬，在提升AI算力的同時優(yōu)化芯片良率。這些技術(shù)革新為實現(xiàn)高效智能的機器人大腦奠定了基礎(chǔ)。

人形機器人的“小腦”承擔(dān)著類人運動控制的關(guān)鍵職能。當(dāng)大腦AI芯片通過感知系統(tǒng)完成決策后，需與小腦進(jìn)行高效通信，由小腦負(fù)責(zé)運動傳感與動作生成。其核心要求體現(xiàn)在三個方面：第一，精確控制能力。小腦需融合多種傳感器輸入數(shù)據(jù)，對多個自由度進(jìn)行綜合判斷與協(xié)調(diào)控制。要求將控制指令時延壓縮至毫秒級，周期性抖動控制在微秒級，對電子器件與執(zhí)行器的性能要求近乎極致。第二，高可靠性。為確保運動穩(wěn)定性，小腦需采用冗余指令機制，同一指令多次發(fā)送，避免因單次信號傳輸失誤導(dǎo)致動作偏差，同時，核心部件需達(dá)到航天級低失效率標(biāo)準(zhǔn)，確保長時間穩(wěn)定運行。

當(dāng)前機器人動作生硬卡頓的根源，正源于“小腦”的指令頻率不足。若每秒僅發(fā)送一條運動指令，機器人動作必然呈現(xiàn)機械式頓挫；而當(dāng)指令頻率提升至每秒1000次，實時反饋位置、速度與力度參數(shù)時，機器人動作便可達(dá)到類人的流暢絲滑效果。這意味著，高性能的小腦芯片必須在快速響應(yīng)、動作連貫性與極端可靠性之間實現(xiàn)完美平衡，而攻克這些技術(shù)難點，正是推動人形機器人運動控制技術(shù)突破的關(guān)鍵所在。

除了小腦芯片，與之匹配的運動訓(xùn)練模型也是機器人小腦系統(tǒng)迭代升級的關(guān)鍵。首先要利用人體虛擬現(xiàn)實技術(shù)在真實環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后在云端虛擬環(huán)境中通過強化學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，之后再將學(xué)習(xí)成果部署到真實物理實體。這種訓(xùn)練方式有助于加快機器人的學(xué)習(xí)過程。武漢大學(xué)團(tuán)隊通過16臺攝像機和三維測力平臺，逐幀模擬人類行走的步態(tài)。當(dāng)精密芯片遇上真實的人體運動數(shù)據(jù)庫，機器人才能從機械的模仿者進(jìn)化成會運動的生命體，才能真正走進(jìn)千家萬戶。

射頻濾波器是人形機器人實現(xiàn)精準(zhǔn)通信的核心器件，其功能類似收音機調(diào)臺——通過篩選有用信號、排除干擾信號，保障設(shè)備精準(zhǔn)收發(fā)信息。一部手機通常需要50—100顆射頻濾波器芯片，其性能直接決定通信質(zhì)量。然而，該領(lǐng)域長期被國外企業(yè)壟斷，他們憑借數(shù)十年技術(shù)積累構(gòu)建了涵蓋材料、制造、算法的立體技術(shù)壁壘，國內(nèi)企業(yè)面臨專利封鎖、設(shè)備落后、人才稀缺等多重困境。

突破壟斷的關(guān)鍵在于技術(shù)創(chuàng)新。國外傳統(tǒng)濾波器采用不規(guī)則多邊形結(jié)構(gòu)（已申請專利），但通過建模仿真發(fā)現(xiàn)其曲面不光滑、雜波明顯、性能欠佳。我們通過AI算法推理計算，創(chuàng)新性地提出水滴形濾波器結(jié)構(gòu)——這一擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的新型設(shè)計，不僅突破了專利封鎖，更實現(xiàn)了性能的顯著提升，器件曲面光滑度與信號純凈度均達(dá)到國際領(lǐng)先水平。目前，武漢大學(xué)已申請相關(guān)專利348項（授權(quán)176項），并通過產(chǎn)學(xué)研合作孵化出完全自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)濾波器公司。同時，為加速高端濾波器國產(chǎn)化，我們正在構(gòu)建全球化研發(fā)與生產(chǎn)體系。

人形機器人要真正融入人類世界，輕量化是必須跨越的門檻。在工業(yè)制造、醫(yī)療護(hù)理等專業(yè)領(lǐng)域，以及家庭服務(wù)、教育陪伴、養(yǎng)老照料等日常場景中，更輕的體型意味著更低的能耗、更靈活的動作和更高的安全性。然而，實現(xiàn)人形機器人“減重”面臨多重矛盾挑戰(zhàn)，既要保證機身強度，又要精簡材料；既要集成更多傳感器，又要控制整體重量；既要提升續(xù)航能力，又不能使用笨重電池。

3D打印技術(shù)為解決這一難題提供了創(chuàng)新路徑。自20世紀(jì)80年代3D打印技術(shù)發(fā)明以來，這項技術(shù)已發(fā)展成熟，其核心優(yōu)勢在于通過構(gòu)建復(fù)雜輕巧的結(jié)構(gòu)實現(xiàn)部件一體化打印，顯著減輕重量；支持快速原型設(shè)計，加速創(chuàng)新迭代。但將3D打印應(yīng)用于人形機器人制造仍存在三大技術(shù)挑戰(zhàn)：結(jié)構(gòu)強度與疲勞性能保障（傳統(tǒng)拓?fù)鋬?yōu)化易產(chǎn)生內(nèi)部缺陷，需確保機械強度、疲勞強度及抗沖擊性能）、工藝質(zhì)量控制（需解決風(fēng)場控制、形貌監(jiān)測等問題，避免未融合顆粒、氣孔、裂紋等缺陷）、承力件壽命管理（通過斷裂力學(xué)與損傷力學(xué)研究，建立缺陷產(chǎn)生機理模型，實現(xiàn)缺陷精確定位與實時消除）。

當(dāng)前解決方案是將3D打印在線監(jiān)測技術(shù)與激光強化技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)工藝過程可視化、質(zhì)量缺陷可檢測、力學(xué)性能可調(diào)控。該技術(shù)已成功應(yīng)用于鐵基、鈦基、鋁基等合金材料的機器人部件制造，包括肩部支架、胸骨框架、小臂、大腿、手指及關(guān)節(jié)等關(guān)鍵承力結(jié)構(gòu)，為人形機器人輕量化發(fā)展提供了可靠支撐。

全球正加速布局機器人產(chǎn)業(yè)，2025年被業(yè)內(nèi)視為人形機器人商業(yè)化量產(chǎn)元年。我國作為全球領(lǐng)先的人形機器人生產(chǎn)大國，已在AI芯片、柔性關(guān)節(jié)、動態(tài)平衡算法等領(lǐng)域取得突破。同時，憑借龐大市場需求、強大制造能力及產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢，中國在基礎(chǔ)元器件制造、系統(tǒng)集成和場景開發(fā)等領(lǐng)域潛力巨大。

從發(fā)展階段來看，人形機器人需歷經(jīng)從全尺寸樣機初步行走，到系統(tǒng)高度集成突破，再到實現(xiàn)跑跳等高動態(tài)運動能力，最終邁向產(chǎn)業(yè)化落地的過程。面向未來，產(chǎn)業(yè)發(fā)展遵循短期（5年）、中期（15年）、長期（30年）的技術(shù)路線圖：短期以材料創(chuàng)新為核心，研發(fā)復(fù)合材料、高強鋼等輕量化高強度材料，同時提升電機、傳感器、芯片等關(guān)鍵部件可靠性，推進(jìn)通信物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成，實現(xiàn)基礎(chǔ)人機交互；中期致力于復(fù)雜環(huán)境自主感知、仿生材料（如仿生皮膚）應(yīng)用及高承重任務(wù)執(zhí)行；長期目標(biāo)則是實現(xiàn)類人智能的自主學(xué)習(xí)與情感交互，賦予機器人多場景自適應(yīng)能力。各階段均需同步推進(jìn)安全可靠性（自檢測/自修復(fù)）、協(xié)同技術(shù)（邊緣計算+5G/6G云端協(xié)同）的突破，以及應(yīng)用場景從工業(yè)制造向家庭服務(wù)等領(lǐng)域的拓展。

未來，我們需進(jìn)一步聚焦核心零部件國產(chǎn)化、AI芯片研發(fā)及場景化應(yīng)用創(chuàng)新三大方向，持續(xù)攻克“卡脖子”技術(shù)，實現(xiàn)從基礎(chǔ)材料到智能系統(tǒng)的全鏈條突破，推動人形機器人從實驗室走向大眾生活，助力社會服務(wù)體系的全面智能化升級。

來源：《學(xué)習(xí)時報》2025年7月23日第6版