安森美如何赋能具身智能机器人技术创新

人工智能算法的持续迭代与多模态大模型的突破性进展，正为全球机器人产业注入强劲动力。这不仅驱动着机器人智能水平的整体跃迁，更关键的是，它正以前所未有的速度，将人形机器人从实验室原型推向规模化量产的前夜。在这场深刻的智能化变革中，高精度感知与高效电源管理构成了两大核心支柱。安森美（onsemi）通过在这两大关键领域提供端到端的解决方案，正有力推动机器人实现智能化新突破。近期，安森美系统工程经理 Theo Kersjes 在接受行业媒体专访时，深入分享了公司的技术实践与前沿洞察。

具身智能加速向多元化应用场景渗透

当前，机器人正经历从传统工业场景向广阔物理世界的跨越。它们不再局限于产线上执行重复任务的机械臂，而是演变为能够在复杂、非结构化环境中自主移动、实时感知与交互的智能体。其应用边界正快速拓展至智慧物流、精准医疗、现代农业、商业零售及公共安防等多元领域。这意味着，新一代机器人必须具备与人类安全共处、高效协作的能力。

Theo Kersjes 分析指出，2025年有望成为一个关键转折点，标志着技术验证阶段开始向具体的商业化应用场景过渡。虽然具身智能机器人的大规模普及仍需时间，但这正是其技术迈向更高成熟度、更强通用能力，并开始深度渗透各行各业的重要开端。而这一切的实现，都离不开人工智能与先进感知技术、精密控制技术的深度融合。

安森美所提供的，正是支撑这一融合的关键产品与技术。例如，用于机器人三维视觉的高分辨率间接飞行时间（iToF）深度成像解决方案——Hyperlux™ 系列图像传感器，以及实现高效、静音电机控制的先进 MOSFET 技术与智能电子保险丝。通过集成电感式位置传感等创新技术，机器人能够实现更安全、响应更迅捷的人机交互。同时，作为全面的多传感器方案供应商，安森美也能提供从高分辨率图像传感器，到底部防跌落探测所需的高性价比超声波传感器等全套感知组件。

核心环节深度布局：安森美具身智能解决方案全解析

为系统化地支持机器人开发者，安森美提供了覆盖机器人核心子系统的详尽解决方案指南，其技术布局全面而深入：

感知与连接：涵盖图像传感器、超声波传感器、电感式位置传感器、压力传感器、激光雷达（LiDAR），以及支持精准室内定位的蓝牙低功耗（BLE 5.2）到达角/出发角（AoA/AoD）技术。

控制与驱动：包括工业有线通信（如 CAN FD、10BASE-T1S Ethernet）、智能配电系统、以及高性能的电机驱动方案。

能源与交互：涉及高效的电池充电管理、电池保护以及 LED 状态指示灯控制。

在众多技术挑战中，精准的深度感知是实现机器人智能操作的基础。今年初，安森美推出的 Hyperlux ID 系列传感器，采用先进的间接飞行时间（iToF）技术，有效克服了传统方案中的运动伪影问题。它能实现高灵敏度探测，输出精度高达1毫米的深度信息，分辨率达到120万像素。这种强大的三维感知能力，正使得机械臂末端执行器（EOAT）能够完成越来越精密的抓取、装配等操作任务。

此外，采用 Hyperlux SG 系列 100万/200万像素传感器的立体视觉相机，也是复杂光照环境下深度感知的有力替代方案。而对于广泛的物体检测与动态避障应用，安森美的全局快门与卷帘快门图像传感器家族（包含超低功耗的 Hyperlux LP 系列与高动态范围的 Hyperlux LH 系列）同样表现出色。

在机器人运动控制领域，安森美还拥有一个显著的差异化优势：电感式位置传感器技术。其旗舰产品 NCS32100 作为绝对式旋转编码器，在测量单圈或多圈运动时，精度处于行业领先地位，可精准捕获位置、角度、转速及转动计数等关键参数，精度高达±50角秒。与光学编码器相比，电感式编码器抗干扰能力极强，不受振动及灰尘、水渍、油污或金属碎屑的影响；与磁编码器相比，该方案不仅显著降低了系统成本与元件数量，更完全避免了对稀土材料的依赖，更具供应链安全性。

除了前沿的硬件产品，安森美还构建了名为 Treo 的模块化工艺技术平台。这是业界先进的模拟和混合信号平台之一，基于 65 纳米 BCD（双极-CMOS-DMOS）工艺构建。其模块化架构集成了经过验证、稳健可靠的 IP 构建单元，能够赋能新一代电源管理 IC、高精度传感器接口、通信芯片及标准产品的快速开发与迭代。

短期攻关重点：双足行走、精细操作与长效续航

当前，具身智能机器人领域存在几个明确的短期技术攻关重点：动态平衡与双足行走、对微小物体的精细操作（灵巧抓取），以及支撑全天候工作的长效续航能力（目标通常是8小时以上）。实验室的前沿原型技术与商业化落地需求之间，仍存在需要工程化跨越的鸿沟。

Theo Kersjes 特别强调了双足行走机器人的安全挑战：“这类机器人需要持续供电以维持动态平衡。可以设想，如果一个双足机器人正在上下楼梯时突然发生断电故障，它可能会失控跌落并造成伤害。因此，整个行业正在协同制定相关的功能安全标准。”

短期内，双足或四足机器人可能仅在特定场景启用，例如需要跨楼层巡检的安防机器人，可以在夜间或无人时段执行楼梯攀爬任务。而在工厂、仓库等平坦地面环境中，搭载机械臂的移动机器人目前大多采用轮式或履带式移动底盘，因为这在移动效率、稳定性和安全性上更具综合优势。结合机械臂（操作端）与自主移动平台（AMR）的移动操作机器人（Mobile Manipulator Robots），正在工业自动化工作流中加速普及。

展望未来，智能机器人将最终突破预设任务脚本和结构化环境的限制。通过情境学习适应非结构化动态场景，实现跨场景的任务与能力迁移，最终完成从“规则驱动”到“自主行为智能”的范式跃迁。这一进化过程，将由强大的多模态基础模型与实时、高保真的环境感知反馈共同驱动。

为加速这一进程，安森美持续聚焦于以下几项核心技术的研发与整合：

Treo 模拟混合信号平台：为新一代高性能、高集成度的模拟/混合信号芯片奠定基石。

智能感知传感器套件：赋能移动系统实现对环境的实时、精准感知、定位及自适应决策。

紧凑型低功耗感知方案：适配从轮式机器人到人形机器人的全形态硬件平台需求。

智能电源与能效管理产品：优化移动平台的电池功耗管理、配电安全与整体能效，为长续航目标提供坚实支撑。