人形机器人续航难题如何解决

近年来，人形机器人作为AGI终极载体、万亿级劳动力替代方案的宏大叙事不绝于耳，其颠覆工厂与家庭场景的潜力被反复描绘。

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然而，一个颇为矛盾的现象是，作为一款高度集成的电子设备，其续航能力这一基础课题却在众多宏大讨论中被边缘化了。它往往只是参数表里一行被轻描淡写带过的数字，鲜少获得与其重要性相匹配的深度剖析。

这显然与消费电子及电动汽车行业的发展经验背道而驰。智能手机每一代升级都必谈电池技术；电动汽车为缓解里程焦虑，历经近二十年才步入主流。从笔记本电脑到无人机，每一个新硬件品类的普及节奏，无不深受电池物理性能的制约。

人形机器人作为全新的硬件平台，绝无可能跳出这条铁律。它需要在约60公斤的有限空间内，集成堪比电动汽车几分之一的能量储备，同时驱动40多个伺服关节以维持双足平衡并执行精细操作——这对电池技术而言，无疑是一场多维度的极限挑战。

三重物理极限的相互制约

人形机器人的电池瓶颈，首先体现在三个相互掣肘的物理维度上，构成了一个严峻的“不可能三角”。

首先是几何与重量约束。一台60-70公斤的双足机器人，其电池重量通常被限制在整机重量的八分之一左右，即7-9公斤。超过此限会显著抬高重心，导致平衡控制的难度与成本激增。目前，特斯拉Optimus的2.3 kWh电池、Figure F.03的2.3 kWh电池，均已逼近此重量上限。想要突破，要么等待电池能量密度的化学体系革命，要么改变双足结构这一根本定义——短期内，两者均无捷径。

其次是行走能耗约束。机器人学中的关键指标“行进能耗系数”（Cost of Transport, CoT），即每公斤体重移动一米所耗能量，揭示了问题的核心。人类步行CoT约0.2，得益于演化出的高效结构：骨骼可在膝盖伸直时被动锁定，依靠骨架而非持续发力的肌肉承重。机器人则缺乏这种“偷懒”机制，所有关节承重均需电机持续做功。

目前已知的高效双足平台，如思灵机器人Cassie，以30公斤体重、每秒1米速度行走仍需200W功率。本田ASIMO的CoT高达3.23，约为人类的16倍。据此推算，一台60公斤的生产级人形机器人附加10公斤负载，仅平地行走的持续功率就可能达到400-800W。此数值虽会随算法与结构优化而下降，但双足平衡固有的能耗劣势，在物理层面是确定存在的。

图丨行进能耗系数比较（来源：The Strange Review）

第三是脉冲负荷约束。The Strange Review在一篇分析中描绘了典型的仓库作业循环：机器人抓取15公斤箱子，行走30米，上架，返回。此过程中，电池单次充电周期内可能承受200-400次高功率尖峰，包括高达2,500W的抬升尖峰与3,000W的平衡校正瞬态功率。

有LG电池工程师将这种持续3-5C倍率的放电工况评价为“非常激进”，这已超出过去三十年商用锂电池的主要优化目标。锂电池的技术演进始终围绕能量密度、循环寿命与安全性展开，反复承受高倍率脉冲放电并非其设计初衷。

更为棘手的是，这三重约束并联且相互制约。改善其一，常会加剧另外两者的压力。例如，减轻电池重量可缓解几何约束，但同等电量下减重往往需采用更激进的化学体系，这可能削弱其对脉冲负荷的耐受性。优化控制算法可降低行走能耗，但伺服关节的瞬时电流尖峰受硬件扭矩需求限制，软件优化空间有限。提升电池的脉冲耐受性，则可能牺牲能量密度或循环寿命。

可以说，任何单点技术突破带来的收益，都可能被另外两个维度的反弹所抵消，形成了结构性的技术困局。

标称续航与实际工况的巨大落差

比物理上限更现实的问题是，即便是当前这套并不充裕的“标称续航”，在实际工业场景中也要面临大幅缩水。

特斯拉Optimus标称续航为8小时（轻负载）或2-4小时（动态行走），Figure F.03为5小时。这些都是厂商在标准测试环境下的数据。

然而，真实世界严苛得多。IEEE Spectrum关于Agility Digit的报道给出了具体案例：Digit标称续航90分钟，但实际部署中，机器人大约每运行30分钟就会自主返回充电。因为它必须预留60分钟电量作为安全储备，以应对仓库中随时可能出现的意外停顿。机器人不能像电动车那样“开到没电再说”，没有厂商能承受数百台机器人在产线上随机停机的后果。

因此，任何部署于真实工业环境的机器人都需要类似的电量储备策略，区别仅在于储备比例高低。这意味着，公开材料中“5小时续航”的数字，在工厂里的实际有效工时可能仅剩2-3小时。一台需跑满两班（16小时）的机器人，一天内可能需进行3-4次充电。

此外，循环寿命是另一严峻挑战。锂电池厂商标称的800-1500次循环后容量保持80%，是基于实验室标准工况得出的。但仓库真实工况是高频高倍率脉冲、快速充电、深度放电，以及因散热不良导致电芯内部温度瞬间飙升至80-100°C。

在锂电池领域，有一条粗略经验法则：温度每升高10°C，导致容量衰减的副反应速率约翻一倍。在此严苛工况下，电池的实际循环寿命很可能骤降至200-500次。

一台每天运行两班的机器人，一年消耗的循环次数约500次。这意味着，账面寿命两年的电池，在真实工况下可能仅能支撑六个月。The Strange Review的测算指出，标准部署模型中假设的“每12-18个月更换一次电池”，落地后可能变成每3-5个月就要更换。

这带来了隐性运维成本：非热插拔式换电流程（包括诊断、降温、拆装、校准）可能需要4-6小时。一个拥有100台机器人的工厂，按压缩时间表轮换电池，一年可能损失1000-2000个生产小时。以每小时200美元的机会成本计算，热插拔换电与人工换电方案间的年化成本差距可能高达30万美元。

标称续航在实际中打对折，循环寿命在实际中打“骨折”——这两个变量，恰恰是“机器人即服务”（RaaS）商业模式的核心假设。例如，Agility为Digit定价30美元/小时，其投资回报率模型默认电池能跑满标称值、能用够标定次数。若这两个假设同时大幅缩水，机器人的总拥有成本（TCO）可能直接翻倍，投资盈亏平衡点将从18个月推迟到3年以上。

贝恩咨询在2025年的人形机器人报告中给出了冷静判断：今天的大多数人形机器人在真实负载下仅能运行约2小时。要实现8小时一班不充电、不换电池的目标，可能还需要10年时间。

工程层面的两条突围路径

既然电池化学体系的根本性突破尚需时日，工程上的应对策略便分化为两条试图绕开物理边界的路径。

图丨各大机器人厂商所采用的电池方案（来源：The Strange Review）

第一条路径是“以换代充”，将换电过程做到极致快速，让续航不足在运营层面不再成为瓶颈。优必选的Walker S2是此路线的代表之一。它采用双电池架构，当主电池电量低时，机器人自主走到充电桩，整个换电过程不到3分钟，期间由副电池维持系统供电。其设计哲学并非制造一块更耐用的“超级电池”，而是将电池视为标准耗材，并将换电本身设计成机器人可自主完成的常规动作。波士顿动力的新版Atlas也采用了类似思路，自主可更换电池从一开始就被定义为核心架构决策。

第二条路径是在现有的几何与重量约束下，千方百计提升单次充电的可用电量。例如，Figure F.03将电池包直接设计为躯干的承重结构件，省去了传统电池外壳和支架所占用的重量与空间，使其能量密度比上一代提升了94%，并将主动冷却管路直接铸造在压铸壳体内。此路虽解决不了循环寿命的根本问题，但可延长电池在达到报废门槛之前的有效使用时间。Agility Digit则采用了更温和的渐进策略，通过持续优化，致力于将机器人的工作与充电时间比从目前的2:1逐步提升至4:1，长期目标为10:1。

图丨Figure F.03 电池模块（来源：Figure AI）

然而，必须清醒认识到，软件和结构层面的优化空间终归有限。更精细的电池管理算法、更智能的温控调度策略组合起来，或许能将循环寿命从200次提升到400次。但要想达到电池厂商的标称值水平，需要5倍以上的改善幅度，剩下的巨大差距，只能等待硬件和化学体系的根本性变革。

固态电池是目前看来最具潜力的化学路线之一。丰田、QuantumScape、比亚迪等厂商的量产时间表大多定在2027至2030年区间，但这是针对车用大尺寸电芯的产业优先级。人形机器人所需的紧凑型高功率电芯，其产业化大概率要排在汽车之后，时间窗口可能落在2028至2030年之后。

更关键的一个未知数是，固态电解质在反复承受高倍率脉冲放电下的长期表现，目前尚未经过大规模实际验证。固态电池有望解决能量密度的瓶颈，但其峰值功率耐受能力未必能同步解决。若固态电池在脉冲负荷下的表现不及预期，那么人形机器人未来所需的电池形态，可能会与电动车的固态电池在技术路线上产生分叉，这意味着一条独立的、可能更慢的产业化路径。

参考资料：

1.https://spectrum.ieee.org/humanoid-robot-scaling

2.https://www.bain.com/insights/humanoid-robots-from-demos-to-deployment-technology-report-2025/

3.https://thereview.strangevc.com/p/hitting-the-battery-wall

4.https://www.nature.com/articles/d41586-023-02170-y

5.https://www.simplexitypd.com/blog/top-5-technical-challenges-in-humanoid-robotics/