让人形机器人像人一样去感知，这家国产芯片公司选择从信号链入手

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）人形机器人的感知系统，作为其与物理世界交互的关键窗口，极大程度上决定了机器人的智能化水平与应用价值。借助多模态传感器融合，人形机器人有望实现比肩甚至超越人类的感知能力。

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在电子发烧友网《人形机器人的电机控制和传感器》专题中，芯海科技模拟信号链产品线总经理李晓在接受电子发烧友网采访时指出，人形机器人的发展将如同汽车一般，成长为一个规模庞大的产业，进而催生出广泛的芯片需求，涵盖控制、传感、驱动等多个领域。在感知层面，人类能够全方位感知环境，未来人形机器人的感知能力将接近并超越人类。芯海科技凭借 20 多年对全信号链技术的深入钻研，构建了覆盖环境、人机、生理、设备四大维度的智能化解决方案，助力新兴的人形机器人打造具备领先性能的感知反馈系统。​

芯海科技信号链应用全景图，图源：芯海科技

构建具备类人感知能力的灵巧手​

人形机器人的感知范畴极为广泛，例如多模态感知融合，通过整合视觉、触觉、嗅觉等多维度传感器，构建类人的感知体系；又如触觉、嗅觉等类人感觉模拟，借助基于芯片的感知信号链，模拟人类神经元的反应。​

现阶段，人形机器人迫切需要两种关键感知能力：一是对环境的全方位感知，二是拥有一双能够灵敏感知的灵巧手。李晓透露，芯海科技的压力触觉技术可模拟人类触觉反馈，提升人形机器人“电子皮肤”的性能和交互自然性。目前，公司在压阻式和电容式触觉感知方面均拥有成熟的方案体系，并已广泛应用于各类人机交互场景，能够迅速迁移至灵巧手的电子皮肤应用中。​

从方案构成来看，灵巧手电子皮肤主要依托柔性传感器阵列实现。将压阻式/电容式柔性传感器阵列覆盖于指尖、手掌等部位，融合压力、温度等多维度信息，塑造灵巧手对触碰物体的 “握感” 与 “感受”。​

当前，灵巧手电子皮肤的设计面临诸多挑战，其中结构与功能的矛盾尤为突出，即在柔性与性能之间寻求平衡。具体而言，在柔性保护层中嵌入传感器时，需兼顾灵敏度与耐用性；同时，多指多关节结构导致传感器布线与信号同步困难。​

李晓强调，若要实现灵巧手的大规模落地，必须妥善解决上述挑战，这需要芯片、材料、算法、方案等多领域厂商协同合作。据芯海科技的传感器合作伙伴反馈，无论是基于压阻式还是电容式实现，灵巧手对电子皮肤的核心需求始终是柔性化。从芯片角度而言，柔性方案要求在传感器阵列中实现大量传感器的协同工作。方案的灵敏度由阵列中的多个感知点设定，由于电子皮肤形状不规则，这些感知点也呈不规则分布。然而，出于算法处理的需要，需将这些非规则的感知点尽可能归纳到规则的网格中。一方面，这种设计需要高精度的 ADC 芯片来提升信号采集质量；另一方面，ADC 与传感器需紧密配合，在保持高精度的同时确保高采样速度，有时甚至需要调整 ADC 的产品架构以更好地满足这一需求。

如下图所示，芯海科技 CS12 系列高精度 ADC 拥有丰富的产品系列，凭借高精度、高输入阻抗、低增益误差(chà)漂移、低功耗等特性，是众多应用领域的理想选择。以 CS1232 为例，其是一款高精度 24 位 Sigmal-Delta ADC，内部集成低噪声仪用放大器，集成 RC 振荡器，最高有效精度(ENOB)可达 23.5 位，可广泛应用于高精度测量领域。芯海科技在汽车、工业、能源等领域积累了大量的高精度 ADC 应用经验，可快速移植到人形机器人领域。

芯海科技高精度 ADC 产品矩阵，图源：芯海科技

李晓指出，电子皮肤设计还有另一关键挑战 —— 低功耗设计。高密度传感器阵列及信号处理模块能耗较高，必须开发低功耗芯片，否则在以电池供电为主的应用场景中难以普及，而人形机器人的广泛应用恰恰主要依赖电池供电。“芯海的信号链产品在保持高精度和高速的同时，在低功耗方面积累了丰富的技术储备。例如，针对智(zhì)能(néng)手(shǒu)机(jī)等(děng)产(chǎn)品(pǐn)市(shì)场(chǎng)，芯(xīn)海(hǎi)很(hěn)早(zǎo)就(jiù)对(duì) 3D Touch 这(zhè)种(zhǒng)阵(zhèn)列(liè)式(shì)产(chǎn)品(pǐn)形(xíng)态(tài)展(zhǎn)开(kāi)低(dī)功(gōng)耗(hào)研(yán)究(jiū)，并(bìng)拥(yōng)有(yǒu)多(duō)项(xiàng)专(zhuān)利(lì)技(jì)术(shù)。可(kě)以(yǐ)说(shuō)，低(dī)功(gōng)耗(hào)是(shì)芯海信号链产品的显著特点之一。”​

边缘 AI 成为未来发展趋势​

从整体感知系统来看，灵巧手作为人形机器人的末端感知系统，需实现实时感知、处理与反馈，将触觉传感器数据直接映射至驱动系统，达成抓握力的闭环控制。因此，李晓认为，边缘 AI 方案将成为灵巧手感知系统未来发展的主流方向，这就要求更智能的信号链方案与之适配。​

在实现类人控制时，人形机器人的许多感知控制并非以集成式实现，而是在边缘以分布式方式完成。芯海的技术核(hé)心(xīn)在(zài)于(yú) “ADC + MCU” 模(mó)数(shù)混(hùn)合(hé)技(jì)术(shù)及(jí) AI 算(suàn)法(fǎ)，通(tōng)过(guò) “感(gǎn)知(zhī)、计(jì)算(suàn)、控(kòng)制(zhì)、连(lián)接(jiē)、电(diàn)源(yuán)管(guǎn)理(lǐ)” 全链(liàn)路整(zhěng)合(hé)，提(tí)供(gōng)芯(xīn)片(piàn)、算(suàn)法(fǎ)、应(yīng)用(yòng)方(fāng)案(àn)及(jí) AIoT 等(děng)一(yī)站(zhàn)式(shì)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)，助(zhù)力(lì)目(mù)标(biāo)应(yīng)用(yòng)构(gòu)建(jiàn)从(cóng)数(shù)据(jù)采集到(dào)决(jué)策(cè)执(zhí)行(xíng)的(de)完(wán)整(zhěng)闭(bì)环(huán)，实(shí)现(xiàn)对(duì)物(wù)理(lǐ)世(shì)界(jiè)的(de)多(duō)维(wéi)数(shù)字(zì)化(huà)映(yìng)射(shè)。
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李(li)晓(xiǎo)特(tè)别(bié)说(shuō)明(míng)，芯(xīn)海(hǎi) “ADC + MCU” 方(fāng)案(àn)中(zhōng)的 MCU 并非普通 MCU，而是定制了诸多数字电路，针对目标场景进行了专门的逻辑控制设计。这种设计在推动边缘 AI 发展的同时，能够保持行业领先的低功耗特性。​

“未来，人形机器人的感知能力必将超越人类，整个人形机器人的 AI 能力也将迎来质的飞跃。但这种能力提升必须以低功耗为前提，使其摆脱线缆束缚。对于人形机器人(rén)或(huò)灵(líng)巧(qiǎo)手(shǒu)应(yīng)用(yòng)而(ér)言(yán)，需(xū)要(yào)构(gòu)建(jiàn)更(gèng)多通道、更多维度且更低功耗的感知系统。” 李晓最后总结道。​