当前，具身智能已成为全球技术竞逐与产业布局的核心赛道，将以不同的形态、模式、功能应用于不同的行业、领域，并逐步融入大众生活场景之中。具身智能本质是仿生学理念主导下的技术实践，而仿生技术的基础需要有大量数据支撑，来实现多参数场景刻画能力与多维度数据融合效能。人形机器人正是这一理念下的典型产品，也是AI技术承载与集成的平台和载体。通过多技术融合与协同和类人化设计，赋予其与环境自主交互和执行的功效。传感器作为获取环境数据信息的核心功能器件，其数据采集的量级、维度与类型，直接决定人形机器人智能化程度或性能的优劣。犹如机器的“五官”与“皮肤”，承担对环境数据的多维度感知与多数据融合功能。由此可见，搭载传感器的产品技术类型和数量成为判断与衡量机器人能效水平的标志之一。因此，未来人形机器人领域的竞争核心是感知技术（即传感器技术）。
仿生技术传感器种类繁多
人形机器人中，只有大量采用不同类型的传感器技术，才能追求类人化的意识、行为、动作、功能和生物感知特征，同时具有人所不能及的独特优势和场景适应能力。
视觉传感器。主要有激光、结构光、红外、热成像、可见光、立体等多种类型。激光视觉传感器测量范围通常在几十米到上百米，精度可达±0.01毫米，通过发射激光束并测量反射时间创建三维模型；结构光视觉传感器图案投射精度能达±0.1毫米，通过投射特定光图案分析变形获取三维信息；红外视觉可以在低光照条件下工作，感受红外光来获取图像；热成像根据物体发出的热辐射看到温度分布，常用于工业故障检测、医疗初步体温检测等；可见光感知就像人眼一样，获取彩色图像，广泛应用于安防监控、物流分拣等场景；立体视觉通过两个或多个摄像头模拟双目视差，让机器人可以感知物体的深度和距离，在机器人导航和抓取物体方面发挥重要作用。
在不同场景中的视觉传感器有不同要求。自动驾驶场景需至少180°广视野，动态目标检测精度达厘米级；工业检测场景对分辨率要求高，能检测出微米级瑕疵。整体而言，机器人视觉在精确测距、长距离检测及微小瑕疵检测等方面远超人类，某些能力可达人眼的数十倍。
听觉传感器。人形机器人中主要有以下几种类型：首先是由多个麦克风组成阵列，可精准定位声音来源，还可降低环境噪音干扰，用于智能语音交互、会议系统等场景。从敏感材料角度来看，硅基麦克风性能稳定，压电陶瓷类具有灵敏度高，多用于各种智能终端设备；从换能原理看，常见的有动圈式和驻极体电容式；按指向性来分，有全向、单向、双向等不同类型，能满足不同场景下的声音拾取需求。在定位精度方面，高端麦克风阵列能将声音定位精度控制在±3°左右，而人耳在复杂环境中的定位精度大概在±10°~±15°。
其次是压电传感器，对声音振动非常敏感，常被用于声学检测设备、超声波等领域，其振动检测分辨率可达纳米级，能检测到极其微小的声音振动，相比之下，人耳对这种微小振动的分辨能力要弱很多。驻极体传声器具有体积小、成本低的优点，广泛应用于手机、电脑、耳机等消费电子产品中，其灵敏度在40dB~60dB之间，能清晰捕捉到正常对话音量范围的声音。
嗅觉传感器。金属氧化物半导体型嗅觉传感器对多种气味较为敏感，能检测出不同气体成分。在工业环境监测、空气质量检测等场景应用广泛，其成本相对较低，响应时间通常在几十毫秒到几秒，检测精度一般在0.01~0.001不等。而电化学型嗅觉传感器检测精度较高，可达到ppm级（百万分之一浓度级别），常用于医疗领域检测人体呼出气体中的特定成分，辅助诊断疾病。环游半导体红外气体传感器通过检测气体对红外光的吸收来分析气体成分，具有稳定性好、精度较高的优点，检测精度同样能达到ppm级，被广泛应用于化工行业的气体分析中。热释电传感器能感应气体温度变化，在一些需要实时监测气体温度的工业场景以及部分科研实验中有应用，它的响应速度相对较快，通常在几十毫秒内，但检测精度相对没那么高，在温度检测方面一般能精确到零点几度。
味觉传感器。常见的有电位型和电流型。电位型基于离子电位变化实现味道识别，成本较低，在食品粗筛领域应用广泛，比如初步判断食品的酸甜属性。然而，其易受外界环境干扰，检测精度约为10%，对味道成分解析能力有限，在不同浓度味道物质检测中易产生较大偏差。电流型检测精度较高，可达5%左右，响应迅速，一般在几十毫秒至数秒间，常用于食品精准调味过程控制以及水质特定味觉物质分析等对精度要求严苛的场景。
触觉传感器。触觉感知场景复杂、功能繁多、技术要求高，所以其机理繁杂、种类繁多。基于材料特性分类：一是柔性传感器。它是以导电聚合物作为敏感材料，当受到压力时，导电聚合物内部结构发生改变，进而导致电导率变化，具备良好柔韧性和较高灵敏度，检测精度可达0.1N左右，响应时间在10~20毫秒之间。常用于可穿戴电子设备、机器人皮肤等场景，能精准感知轻微的触摸和压力等。二是碳纳米管柔性传感器。它拥有出色的电学性能，在外力作用下，碳纳米管的电阻会产生变化，通过测量电阻变化可获取触觉信息。该传感器灵敏度极高，能够检测到极其微小的力，精度可达0.01N甚至更低。响应速度也很快，大约在5~10毫秒。由于制备成本高，用于高端科研设备、高精密机器人的触觉感知等方面。三是压电柔性传感器。它基于压电材料，在受到外力时会产生电荷的压电效应。响应速度极快，通常在微秒级，适合检测高频动态力，精度能达到0.5N左右。在医疗超声探头、智能假肢等领域应用广泛。四是离子凝胶柔性传感器。它是以离子凝胶作为敏感材料，其内部离子在受到压力时会发生迁移，从而引起电学性能改变，实现触觉感知。具有良好的柔韧性和自修复能力，检测精度在0.2N左右，响应时间在15~25毫秒。在可重构机器人、智能皮肤等前沿领域具有很大的应用潜力。
基于感知原理分类：一是电容式柔性触觉传感器。它通过检测电容变化来感知压力或触摸。结构简单，成本相对较低，检测精度大概在1~2N左右，响应时间在20~30毫秒。常用于消费电子产品的触摸按键、智能家具的交互面板等场景。二是电感式柔性触觉传感器。它利用电磁感应原理，当有物体靠近或施加压力时，会改变传感器内部的磁路，导致电感量发生变化。其具有较高的分辨率和精度，能够检测到微小位移的变化，精度可达微米级。但响应速度相对较慢，一般在几十毫秒到几百毫秒之间。在工业自动化的精密测量、机器人抓取操作等领域应用较多。
与人类触觉相比，目前的柔性多点触觉传感器虽取得一定进展，但仍存在差距。人类皮肤能感知极其微小的力度变化，分辨率极高，且能在不同温度和湿度条件下保持稳定的触觉感知能力。未来，随着材料科学、电子技术和人工智能的持续发展，有望逐步缩小差距，使人形机器人的触觉更接近人类水平。
人形机器人传感器“内”“外”兼修
人形机器人中传感器涉及物理量、化学量、生物量三大敏感机理类型，以及声、力、光、磁、气、温湿度等各种类别。从功能上看，主要可分为内传感器和外传感器。
内传感器。它是机器人内部性能感知部件。一是加速度传感器。当机器人在直线轨道上加速或减速运动时，加速度计能够精确测量各个方向上的加速度变化值，并同步反馈给控制系统，使机器人能够全面掌握自身的速度变化情况。陀螺仪用于测量角速度和角度，当执行转身、扭动、转弯等动作时，精准捕捉角度变化，为控制系统提供精确的姿态信息，助力其运动过程始终保持姿态平衡和稳定。
二是关节位置传感器。精确测量机器人各个关节的转动角度大小值。如肩关节位置传感器可实时、精准地向控制系统反馈弯曲或伸直的具体角度数值，从而实现对机械臂等部件运动的高精度控制。
三是力传感器。通常安装在关节和关键受力部件处。当执行抓取任务时，力传感器能够实时感知抓取作用力和反作用力的大小。基于这些数据，机器人可以根据抓取物体的重量、材质等特性，精确调整抓取力度。
四是电流传感器。监测控制电路中的电流、电压状况。一旦出现如过载或者即将发生短路等异常情况，控制系统及时采取应对措施，保护电路免受损害。
五是温湿度传感器。监测内部关节等机械结构件、电机以及控制器电路板等关键部件的温湿度状况。长时间运行时，电路元件和机械部件在工作过程中会因摩擦产生热量，若内部温度过高或湿度过大，会引发性能退变，甚至故障。控制系统可依据数据信息和故障模型适时调整运行功率和状态，或采取相应的散热、除湿措施。
六是磁传感器。根据磁场变化实现定位和导航功能。特别在特殊、复杂场景下，能够精准识别自身方位，合理规划运动路径。
当机器人执行转身等各种复杂动作时，需要加速度计、陀螺仪、位置、力、电流、温湿度等多种内传感器技术协同和数据深度融合。控制系统基于采集到的海量数据，运用精密复杂算法，实时下达运动指令，确保机器人动作自然、流畅、安全、精准，并可提供故障范围量化数据发出警报，方便技术人员及时展开针对性的维护与调整，为长期稳定运行提供保障。
外传感器。它是与外界交互的信息窗口。如同人类“五官”和“皮肤”感知与交互外部世界信息。因此，配置多少数量和多少种类型的外传感器决定机器人的技术水平、作业能力。
根据实际功能和不同应用场景，安装不同数量的传感器，安装越多功能越强大，如视觉、听觉、嗅觉、味觉传感器一般安装1~2只即可实现基本功能，而触觉传感器数量因功能而异，精细操作的机器人手指等部位可能分布数十，甚至上百个。
由此可见，外传感器的类型和数量直接决定感知外部环境的能力，只有合理搭配不同类型和数量的外传感器，机器人才能更好地适应各种应用场景，实现更强大、更智能的服务功能。
具身智能传感器发展潜力不可估量
具身智能传感器作为前沿科技领域的关键组成部分，正处于快速发展的关键阶段。在技术不断革新和应用场景日益丰富的背景下，其未来发展将在敏感机理与材料、复合和模块化、产业化规模生产等多个维度展开技术创新和市场竞争。
一是敏感机理与材料创新。敏感机理的突破和新型材料的应用将让具身智能传感器技术与产品实现重大突破。前沿技术如量子传感、太赫兹传感等不断涌现，柔性材料、纳米材料和石墨烯等新型材料也展现出巨大潜力，为传感器性能提升带来新机遇。二是复合型传感器。多数据融合催生了复合型传感器。这类传感器能够集成多参数检测功能，如英国研发的电子皮肤，采用阵列式布局，可同时感受力、温度等多种信息，通过融合多数据，使机器人对环境感知更全面。三是模块化设计推动智能化。模块化设计让产品更加智能化。在边缘计算中，传感器模块可本地处理数据，筛选有效信息传输，减少延迟。这种设计便于安装、调试与更换，能灵活组合模块，满足不同应用需求，推动机器人等设备智能化升级。四是工艺优化与产业化降本。工艺优化与产业化是实现低成本的关键。只有降低传感器成本，才能满足大规模应用需求，促进产业良性发展。五是安全与隐私保护。未来的传感器技术将在设计阶段就充分考虑安全与隐私问题，采用先进的数据加密、身份认证和访问控制技术，确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。六是可靠性与稳定性。具身智能传感器未来会更注重可靠性与稳定性。在复杂环境和长时间运行中，传感器要保持精准的性能。研发人员会通过优化设计、选用高品质材料和严格的测试流程，提升传感器的抗干扰能力和耐用性，保障其稳定可靠地工作。
具身智能传感器站在科技发展的潮头，在智能时代的大背景下，其重要性越发凸显，发展潜力更是不可估量。
首先从市场角度来看，人形机器人每台所需上千甚至上万个传感器，将催生出规模庞大的需求。随着物联网的深入普及，各类智能终端设备对其需求也将呈爆发式增长。
其次在技术创新层面，随着材料科学、微纳制造等领域的研究不断取得突破，为敏感机理和新型传感器在灵敏度、精度、响应速度和稳定性等指标提升上提供有效支撑。MEMS工艺的持续进步，会让传感器在尺寸更小的同时，实现更多功能和更高的集成度。
最后就行业自身发展而言，具身智能传感器将成为推动传感器智能化变革的核心力量，将助力传感器产业的转型升级，提高生产效率和产品质量，引发行业产生新的变革，引领行业整体进步和高质量发展。
根据产业实际现状，结合未来发展预期，提出以下建议：一是与人工智能协同。在研发设计环节，构建与人工智能算法的协同体系，借助人工智能强大的逻辑推理与数据处理能力，进行仿真设计和实际验证，研发与场景更紧密的专业化、网络化、模块化和结构适应性强的智能传感器产品，助力更精准、个性化的产品研发设计。二是人才培养。教育机构应紧跟行业发展需求，优化专业设置和课程体系。在高校和职业院校开设具身智能传感器相关专业，将传感器技术、智能算法、电子电路等多学科知识有机融合，培养复合型专业人才。此外，鼓励企业与高校、科研机构开展联合培养项目，通过实习实训、项目合作等方式，让学生在实践中提升解决实际问题的能力，为行业输送既具备理论知识，又有实操经验的高素质人才。三是政策支持。出台精准、持续的产业发展政策。在研发投入上，给予企业高额补贴和税收减免，降低企业创新成本；设立专项科研基金，重点支持关键核心技术的攻关，鼓励企业开展产学研合作，加速科研成果从实验室到市场的转化进程。同时，完善知识产权保护政策，加大对侵权行为的打击力度，营造良好的创新环境。四是市场准入。建立推动国产替代和市场准入机制，制定明确的准入标准和监管规则。促使企业不断提升产品品质，推动行业健康有序发展。五是标准制定。汇集征求企业、科研机构、行业协会等各方意见，加快制定具身智能传感器行业统一标准，涵盖技术规范、接口标准、数据格式、安全规范等多个方面，促进整个行业的规范化、标准化发展。