2026具身智能机器人传感器白皮书

2026具身智能机器人传感器白皮书版权声明

03前言

04致谢

05第一章具身智能机器人概述

061.1具身智能机器人定义及分类

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071.2具身智能机器人与传统机器人的差异…

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081.3具身智能机器人主要应用场景…

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091.4具身智能机器人产业发展历程

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10第二章具身智能机器人发展趋势

112.1全球发展趋势…

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122.2中国发展趋势…

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132.3具身智能机器人产业政策趋势

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14第三章具身智能机器人面临的挑战

153.1具身智能机器人面临挑战

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16第四章具身智能机器人主要传感器

174.1具身智能机器人传感器分类…

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184.2具身智能机器人主流传感器…

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214.3市场竞争格局分析…

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534.4SENSOR

CHINA洞察

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57第五章具身智能机器人传感器检测与认证585.1具身智能机器人传感器安全要求

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595.2

AI法案…

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665.3具身智能机器人传感器可靠性要求

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675.4具身智能机器人核心传感器检测认证要求

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725.5

TÜV莱茵技术洞察

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123第六章

TÜV莱茵具身智能机器人传感器解决方案

1246.1

TÜV莱茵检测认证服…务…

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1256.2

TÜV莱茵解决方案…

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126

版权声明

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Right.目录02版权声明本报告版权为德国莱茵TÜV与SENSOR

CHINA共同所有，

由德国莱茵TÜV及SENSOR

CHINA负责发送和提供相关咨询服务。德国莱茵TÜV与SENSOR

CHINA对白皮书拥有唯一著作权

。报告有偿提供给限定客户

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。如客户引用报告内容进行对外使用

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。凡使用本报告者均受本条款及本报告一切有关版权之条款约束。如未获得德国莱茵TÜV与SENSOR

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，不得用任何方式抄袭或翻印本报告任何部分之文字及图片

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同时其行为亦涉嫌侵犯了德国莱茵TÜV与SENSOR

CHINA的著作权

，德国莱茵TÜV或SENSOR

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，部分图表在标注有数据来源的情况下

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，必须立即停止侵权并对其因侵权造成的一切后果承担全部责任和相应赔偿

。否则我们将依据中华人民共和国《著作权法》

等相关法律

、法规追究其经济和法律责任。德国莱茵TÜV大中华区SENSORCHINA

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2026具身智能机器人

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皮书03前言在全球新一轮科技革命与产业变革深入演进的背景下

，具身智能正推动人工智能实现从“云端认知

”迈向“物理交互

”的关键跨越

，成为机器人产业升级的核心驱动力。从人形机器人的灵巧操作

，到工业产线的自主协作

，再到家庭服务场景的规模落地

，具身智能对传感器的精度

、实时性

、可靠性与环境适应性提出了前所未有的高要求

。传感器作为机器人感知物理世界的感官与神经

，其性能直接决定着具身智能系统的能力上限，

已成为产业竞争的战略制高点。继2025年联合发布车用传感器白皮书及储能系统用传感器白皮书之后

，TÜV莱茵与SENSOR

CHINA再度携手编制《2026具身智能机器人传感器白皮书》

，

旨在延续系列白皮书的研究脉络

，共同构建覆盖核心与新兴应用场景的传感器技术认知体系

。白皮书对具身智能机器人专用传感器产业进行了深入剖析

，从市场趋势和竞争格局入手，解读当前产业面临的机会与挑战

。在技术层面，

白皮书聚焦具身智能传感器的分类体系与主流技术路线，

围绕技术趋势与应用领域进行洞察，

内容涵盖力/力矩传感器

、视觉传感器

、关节扭矩传感器

、触觉传感器等八大核心种类

，全方位呈现产业的核心要点与前沿动态。具身智能机器人与传统机器人在应用场景上存在差异

，对传感器的感知精度

、响应速度与多模态融合能力也有不同的技术要求。为此，

白皮书关注具身智能传感器的安全性与可靠性要求

，解读AI法案中的检测认证要点

，并逐一梳理各类核心传感器适用的法规标准与测试要求

。通过严谨的洞察与深入的调研，

白皮书将为传感器制造商提供高效专业的解决方案，

为企业跨越合规壁垒

、顺畅进入全球市场提供系统性指引

，为行业的战略规划与产品开发提供有力支撑。展望未来

，具身智能传感器将朝着智能化

、集成化和多模态融合方向加速演进

。TÜV莱茵与SENSOR

CHINA将持续发挥各自在标准制定

、检测认证与产业平台方面的关键作用

，携手各方力量

，共同推动具身智能产业迈向高质量

、可持续发展的新征程

，为全球智能产业的转型升级贡献智慧与力量。

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前言致谢 T

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施兵德国莱茵TÜV大中华区太阳能与商业产品服务总经理2026具身智能机器人

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皮书钟海燕SENSORCHINA总监04中国传感器与物联网产业联盟上海新智具身科技有限公司纳芯微电子致谢特别鸣谢以下单位为本白皮书提供的支持

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2026具身智能机器人

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皮书iRIC智能制造与机器人国际联创中心注：以上企业排名不分先后

。深圳市模量科技有限公司无锡凌思科技有限公司Murata村田中国汉威科技集团052026具身智能机器人传

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皮书

06第一章具身智能机器人概述

核心三要素

中国计算机学会（CCF）的定义：“具身智能（EmbodiedArtificial

Intelligence，

EAI）是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。”具身智能——机器人智能家电：

智能白电（冰箱、洗衣机、空调）、智能厨电（烤箱、烟灶、微波炉）、智能清洁（扫地机器人、擦窗机器人）、智能环境（空气净化器、加湿器）、智能小家电（咖啡机、电热水壶）、智能眼镜等。交通载具：

自动驾驶。具身智能——非机器人智能行为不仅依赖于内部的信息处理能力，还取决于“具身”带来的感知和行动能力，从而实现对非确定性环境的动态建模与策略优化。具身智能感知-规划-执行闭环

不以机器人形态存在，但具备独立物理实体

，并能通过感知、决策与控制能力，在物理世界中完成自主行动或环境适应的智能载体。核心特征：有实体、有感知、有控制、有物理反馈，但产品形态不是传统机器人。具身智能的定义：智能体通过“感知、交互与行动”来学习和理解世界，形成智能闭环。具身智能机器人，是以机器人本体作为核心载体和任务执行主体的具身智能产品。核心特征：有机器人本体，机器人自身就是任务执行主体。具身智能是通过物理本体与环境交互实现“知行合一”的综合智能，包括协作机械臂、四足机器人、轮臂复合式机器人等。轮式机器人：仓储物流机器人、送餐机器人人形机器人：能够实现双足行走的机器人四足机器人：机器狗、地形探测机器人、军用机器人固定基座型机器人：机械臂、流水线协作机器人仿生机器人：机器鸟、仿生昆虫机器人、仿生机器鱼履带机器人：排爆与救援机器人、农业与特种机器人 T

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1.1

具身智能机器人定义及分类

交互以“第一人称视角”与现实物理世界进行动态交互和自适应学习。具身大模型

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动作序列与策略具

身智能

机器人概述具身智能的分类定义：具身环境信息与表征多模态传感器输入

智能第一章感知层执行层规划层任务目标物理交互实时反馈环境07遵循“感知-匹配预设规则-执行”的线性逻辑，其所有行动都依赖于人类工程师预先编写的代码和规则库。较为单一、重复的动作。操作边界更少，并具备力反馈能力。根据不同场景，灵活、精准地调整动作与力度。例如，通过抓、握、捏、拧等多种复杂操作，在避免打碎餐具的前提下，将不同形状、材质、重量的餐具摆放在餐桌上。限定在结构化、预设的环境中。主动适应环境变化。例如，绕开新障碍物，处理微小偏差。“感知-理解-生成策略-行动-反馈学习”

的闭环。例如，接到“准备晚餐”的指令后，它能自主规划出“寻找食材-打开冰箱-取用鸡蛋-操作灶具”等一系列动作，并应对意外情况，能够处理大量未经预先编程的、长链条的复杂任务。传统机器人

更精细的物体操作能力

ss

更好的环境适应能力ss

1.2

具身智能机器人与传统机器人的差异 T

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2026具身

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书更高的多任务处理能力

具身智能机器人具

身智能

机器人概述●VS●第一章08》》》》柔性制造。通过感知、自控力和全局排产优化，解决小批量、多品种生产中柔性适配与工艺精度的平

衡难题。微创与远程手术、康复训练与运动辅助、院内物资运输与消毒、远程诊疗与查房辅助、高精度检测与采样、个性化陪护与认知干预。智能调度、自动驾驶、物流运输、基础设施建设。具身智能依托多模态传感器网络与边缘计算，结合联邦学习技术，可实现对复杂路况和重要枢纽信息的全天候、高精度监测。交通能源与电力精准农业与全程无人化作业。农业自动驾驶，无人机植保、播撒与巡检，变量施肥、精准施药，

农机智能避障与安全系统，农业能源管理与绿色农业等，实现从播种、施肥到收割的“耕种管收”全流程自主作业。主要应用于高危极端场景的人机替代，包括输电线路巡检、新能源场站运维、变电站操作及储能充换电协同。家庭服务、商业零售及教育陪伴。通过多模态感知与自主决策能力，使机器人能够完成洗衣做饭、作业辅导等复杂家用服务，或自主上货、制作咖啡等商业服务。 T

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1.3

具身智能机器人主要应用场景

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书农业工业生活服务业医疗具

身智能

机器人概述第一章091990-2010技术积累与跨学科融合跨学科融合与仿生机器人兴起：仿生机器人（如Kismet

、AIBO）出现，模拟生物运动机制，体现机器人学、认知科学、神经科学和计算机科学等多学科融合趋势。算法渗透：深度学习、强化学习、模仿学习等算法开始渗透机器人控制，使机器人具备初步感知和简单互动能力，如索尼AIBO机器狗、波士顿BigDog机器狗等。2010-2020算法演进与技术突破深度学习与强化学习取得突破性

进展：机器人的环境感知能力、决策复杂度、路径规划与控制能力实现质的飞跃，自主学习能力也取得大幅提升，2013年，波士顿动力Atlas人形机器

人实现高动态运动（后空翻）；2016年DeepMind的AlphaGo击败人

类围棋冠军。多模态感知技术与边缘计算应用：多模态感知（视觉、触觉、听觉）的

应用提升了机器人的环境适应性；同时边缘计算将计算能力和数据存储部署在靠近机器人的网络边缘，极大提

升了机器人的响应速度。2020年至今大模型与具身智能融合大模型涌现：2020年，OpenAI发布大语言模型GPT-3，依靠其强大的语言理解与生成能力开启具身智能发展新纪元。2023年以后，多模态大模型将语言、

视觉、动作整合至同一模型，让具身智能体实现“一指令多任务”以及“感知-决策-行动-反馈”闭环工作，大幅提升了具身智能任务规划、场景

泛化和人机协作能力。人形机器人热潮：2022年，特斯拉发布人形机器人Optimus，迅速掀起全球人形机器人

研发与投资热潮。随即英伟达、OpenAI、微软等国际巨头与小米、华为、腾讯、阿里等国内头部互联网企业也纷纷布局人形机器人赛道。

03

04

1950-1990概念萌芽与早期探索理论奠基：1950年，图灵在《计算机器与智能》

首次提出具身智能概念；

1956年达特茅斯会议后，符号主义主导了AI早期发展，试图用逻辑规则、符号、知识工程来模拟人类思维；80年代，

罗德

尼

·布鲁克斯提出行为主义AI，主张

通过身体与环境的交互来产生智能。早期技术尝试：机器人能实现预设场景的重复性任务（如避障、抓取预设物体），但对人工编程依赖度高，仅能执行单一指令，如1961年工业机器人Unimate首次应

用于汽车制造。 T

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1.4

具身智能机器人产业发展历程

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01

具

身智能

机器人概述第一章10第二章具身智能机器人发展趋势2026具身智能机器人传感

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皮书11关节、谐波减速器、

灵巧手等核心零部件

成本快速下降，中国

整机成本已压至海外

同类的30%~50%技术底座多模态模型、合成数

据与仿真训练加速演

进，推动机器人从规

则驱动向自主决策过

渡全球具身智能机器人市场规模预计将从2024年的117.1亿美元大幅增长至2030年的1,010.7亿美元，2024年至2030年期间的年复合增长率（CAGR）达到43.2%。展望未来，随着技术标准和安全规范的逐步建立以及制造成本的持续下降，具身智能机器人有望在全球范围内实现大规模的商业化应用，彻底改变劳动力的构成和工作方式。人形机器人产业正从技术验证阶段逐步迈向商业化落地阶段。全球主要企业正加速推进从原型机开发向规模化制造转变，产业关注重点已从单纯展示机器人能力，转向实际应用场景中的部署效率、稳定性与经济性。当前，物流分拣、搬运、仓储操作、工业制造辅助等任务成为最具商业化潜力的应用方向。其中，

物体抓取（Pick&

Place）被视为最先实现

规模部署的核心场景。左右117.1

149.0

201.6

295.0448.9678.71010.72024

2025E

2026E2027E2028E

2029E

2030E2024-2030E年复合增长率（单位：亿美元）智元优必选4%EngineAIFigureAlTesla39%

宇树

32%

乐聚

4%

Fourier

Intelligence2%

Agility

Robotics1%

Others

10%7%3%1%1%需求侧人口老龄化与劳动力

短缺叠加，制造业提

效需求与高危场景替

代，共同驱动商业化

落地39%行业规模化驱动因素

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全球具身智能机器人市场规模，2024-2030E

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2.1全球发展趋势2025年人形机器人出货量占比具身智能机器人面临的挑战数据来源：沙利文，

Morgan

Stanley43.2%3%2

%%1供应链第三章32%10%7%12（单位：

亿元

，

仅统计已披露部分）600522404558.3400600311.14002000-1002022202320242025具身智能机器人市场规模

具身智能机器人占比

（单位：亿美元）1000

770亿美元

50%800

40%600

30%400

20%200

10%0

0%2024202520262027202820292030根据IDC的统计与预测，2025年中国具身智能机器人用户支出规模约为14亿美元，2030年将达770亿美元，年复合增长率（CAGR）约94%。根据SAP与创业邦的联合统计，2025年中国具身智能领域融资额共558.3亿元，融资事件数共522起，创四年新高。资本从“原型展示”转向“工程化落地”。融资热点集中于上游的基础模块算法、AI引擎/中间件、世界模型，以及中游的人形机器人。北京、上海、深圳在融资活动中断层式领先，三城融资总额占前十城市的80%。 T

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2022-2025年中国一级市场具身智能领域投融资事件数及金额

中国具身智能机器人市场预测（2025-2030）

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2.2

中国发展趋势具身智能机器人面临的挑战数据来源：睿兽分析，

2026年2月，创业邦研究中心整理数据来源：高工机器人产业研究所、特斯拉、幸福招商产业研究院融资金额

事件数10008002000第三章451.0257.113427365300500省市核心政策文件核心产业目标核心支持举措2027年建成千亿级具身智能产业集群聚焦具身大模型、核心零部件、整机研发攻关；建设国家级创新平台

；开放全场景测试验证环境北京北京经开区“具身智能十条”（2025.8）打造全国具身智能产业创新核心区全国首创数据券、打样券、销售补贴、算力支持上海《上海市具身智能产业发展实施方案（2025-2027年）》2027年具身智能核心产业规模突破500亿元算力券单家企业年度最高支持4000万元；对销售/租赁企业最高补贴500万元深圳《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025-2027年）》2027年产业集群相关企业超1200家，关联产业规模1000亿元以上对国家级创新中心给予补贴，打造十亿级应用场景政策文件全称发布单位发布时间核心政策举措《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》-2026年3月2026年国务院政府工作报告国务院2026年3月2026年明确纳入“十五五”规划核心赛道《“人工智能

+制造”专项行动实施意见》工信部等

8部门2026年1月人形机器人产线给予补贴、优先在高端制造业落地、建设国家级测试与标准平台《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）

》工信部人形机器人与具身智能标准化技术委员会2026年2月构建基础共性、类脑与智算、肢体与部组件、整机与系统、应用、安全伦理6大核心板块《关于深入实施“人工智能+

”行动的意见》国务院2025年8月将具身智能纳入人工智能核心突破方向，推动应用场景规模化落地与人才配套支撑《未来产业发展行动方案》工信部、发改委等7部门2025年12月将人形机器人、具身智能列为未来产

业六大核心方向之一北京、上海、深圳均密集发布了针对性的地方行动计划或实

施方案，强调其战略重要性，并投入大量资源进行研发和产业化，举办了多场高规格的行业会议和论坛。三地形成了各具特色、相互竞逐的区域发展格局：北京聚焦“创新策源”，上海主打“应用示范”，深圳则着力构建“全链生态”。浙江、江苏、广东、四川、安徽等地依托本地制造业基础与产业集群优势，聚焦强链补链、中国已将人形机器人和具身智能明确提升至国家战略层面。自工信部发布《关于人形机器人创新发展的指导意见》

以来，中央及地方政府持续出台产业支持政策，并通过专项基金、创新中心、产业联盟等方式推动产业发展。2025年政府工作报告首次提及相关方向，机器人产业进一步被纳入国家战略性新兴产业体系。2025年3月发布的《政府工作报告》，历史性地将具身智能写

入其中，标志着“具

身智能”正式进入国

家视野。“十五五”规划纲要

（建议稿）中，“具身智能”被明确列为未

来产业的核心方向之

一，标志着“具身智

能”

已成为我国未来

发展的重大战略方向。产业化落地、供应链协同，政策重点向核心零部件、量产能力、本地配套倾斜，打造全国产业化制造基地。

2.3中国具身智能机器人产业政策趋势 T

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2026具身

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书《北京市具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025—2027年）》提升创新效能、加强技术攻关、推动产业融合、发展适用产品具身智能机器人面临的挑战地方层面的协同发力国家层面的前瞻布局第三章14北京第三章具身智能机器人面临的挑战2026具身智能机器人传

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15

安全挑战具身智能与人类社会环境的交互将愈发紧密，加之其依赖的人工智能技术具有不可解释性，任何微小的问题都可能对外界造成严重损伤。从产品的技术组成和应用模式上看，具身智能的安全问题可以分为模型安全、本体安全和信息安全三部分。

认知泛化能力不足，模拟与现实的鸿沟依然存在目前的具身智能在结构化环境（如标准工厂）中表现优异，但在非结构化环境（家庭、复杂工地）中任务成功率低，跨场景迁移能力弱。斯坦福2026年AI指数报告数据显示，人形机器人在真实家庭环境中的任务成功率仅12.4%，而在模拟环境中高达89.4%。这说明，机器人离真正

的“通用化”还有较大差距。其根本原因在于，主流的视觉-语言-动作模型（VLA）学习的是

“观察-动作”的直接映射，而非对物理世界因果关系的深层理解。此外，仿真环境与真实世界

在物理引擎、光照、噪声等方面存在差异，这都会使模型的泛化能力断崖式下跌。

行业标准体系缺失，技术路线碎片化形成孤岛困局具身智能行业缺乏统一的操作系统、开发工具链和接口标准，不同厂商的机器人采用各异的操作系统、通信协议、编程语言和数据格式，不同训练场之间的数据也难以实现互通互用，导致技术成果无法共享。不同机器人厂商分别采用不同的底层系统，互不兼容。虽然2025年4月我国已发布《人形机器人标准体系框架》，但具体细分标准的制定进展缓慢，关键的

数据采集、运动控制、接口规范等标准仍处于缺失状态。亟须通过政府的标准化规范和第三方评估，对软件的开发生态进行统一。

算力需求与实时性挑战具身智能系统需实时处理感知、推理

、规划和控制等多类负载。目前主流的LLM/VLA模型仍需在机器人本体内进行低延迟推理，若依赖云端处理，网络延迟会严重影响响应速度与系统安全。但随着新兴WAM模型的迭代更新，“云-边-端”协同架构将成为主流破解路径。现阶段，这一

架构仍面临接口兼容性差、内存和显存受限

，以及网络不稳定影响数据协同等挑战。

高质量数据严重匮乏高质量具身智能数据获取手段极其繁琐且成本高昂，其稀缺问题已成为具身智能机器人发展的关键瓶颈之一。行业测算显示，据不完全统计，全球范围内研发端对高质量数据的需求量约为

120万小时，而全行业每月数据产出量仅为25万-30万小时，有效供给缺口达两个数量级。此外，数据具有极强的硬件依赖性，不同构型机器人的数据难以复用，加剧了数据的碎片化与稀缺性。模型安全：智能体根据系统指令做出的行为，是否可靠安全，是否符合伦理。测试项目应包括：对抗攻击防御、反常指令规避、跨场景性能衰减等。

供应链不成熟，核心部件成本居高不下目前核心部件（如高扭矩密度执行器、高灵活度灵巧手、高端力传感器）在性能、可靠性与成本上无法兼得，满足精细操作需求的灵巧手成本可占整机成本一半以上，且寿命有限。这导致整机成本居高不下，远超工业回报周期可承受范围或消费级市场心理价位。信息安全：系统上的传感器存在泄露信息风险。测试项目应包括：隐私窃取风险测试、多层系统分级加密的纵深防御体系构建等。本体安全：机器人物理实体在与

人、环境交互时不造

成伤害。测试项目应包括：紧急制动、倾倒控制、

安全距离保持、碰撞

力阈值。 T

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3.1具身智能机器人面临挑战

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书具身智能机器人面临的挑战第三章16第四章具身智能机器人主要传感器2026具身智能机器人传

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17在人形机器人从实验室迈向产业化的关键跃迁期，传感器的技术突破与系统配置成为决定其动作精度、环境适应性及人机交互效能的核心要素。相较于传统工业机器人在结构化场景中单一固定的作业范式，人形机器人需在动态、非结构化环境中实现自主感知、实时决策与柔顺运动，这要求其不仅需精准调控自身关节姿态、动力输出及能量分配，更需构建多维度的环境认知能力与服务对象状态感知系统。这一能力基石，正是由精密构建的“感知神经网络”所支撑——智能传感器系统，构成了机器人与物理世界交互的智能接口。

从技术本质解构，该体系整体上可划分为内传感器与外传感器两大维度：示例：光电编码器示例：双目摄像头致力于外部环境及对象信息的捕获，其技术架构涵盖视觉（双目摄像头、3D结构光扫描仪、激光雷达）、听觉（阵列麦克风和语音识别模块）、触觉（柔性电子皮肤阵列，含压阻式、电容式、压电式等多模态触觉单元）、嗅觉（气体传感器阵列）及温度传感等多维度模组，可实现对空间三维建模、障碍物识别与避障、服务对象姿态追踪、语音指令解析、物体表面材质位置传感器（如光电编码器、磁编码器）、速度传感器、加速度计、陀螺仪以及力/扭矩传感器，实时解析关节角位移、运动加速度、受力状态等关键参数，解决“自身姿态如何精准控制”与“动态平衡如何维持”

的核心命题。与温度感知、危险气体检测等复杂功能，破解“如何实时理解世界并精准响应”

的关键难题。 T

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4.1具身智能机器人传感器分类

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书内传感器外传感器具

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18聚焦本体状态监测，通过集成高精度的第

四

章人形机器人全身需要的传感器数量并不是一个固定的标准值，而是根据机器人的设计目标、应用场景和智能化程度，从几十个到上万

个不等。下肢关节（髋、膝、踝）关节扭矩传感器：

一维力矩传感器、线性关节压力传感器六维力/力矩传感器足部足底压力分布传感器：柔性压力阵列、分布式触觉网络

4.1具身智能机器人传感器分类

第

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器19头部视觉传感器：深度相机系统、激光雷达（LiDAR）听觉传感器：

麦克风阵列嗅觉传感器（电子鼻）：金属氧化物半导体（MOS）传感器用于精密操作、动态平衡和柔顺控制的力/扭矩传感器20-30个，手

腕、脚踝、所有旋转关节位视觉（摄像头）

10-12颗不等姿态控制的惯性测量单元2-4个不等，一般安装点位：胸部、胯部位置传感器（主要是指编码器）50个或更多，一般安装点位：所有旋转关节、线性关节、灵巧手处触觉传感器：从指尖的几个触点到全手掌分布甚至全身（电子皮肤）高达上万个触点，集成度和覆盖面快速提升手部（灵巧手）触觉传感器：

MEMS压力阵列、柔性电子皮肤指尖测力传感器视觉触觉传感器：躯干惯性测量单元：

三轴加速度计、三轴陀螺仪、磁力计编码器：光电编码器、磁编码器、电容式编码器人形机器人依赖多模态传感器系统实现环境感知与精细操作，其核心在于通过力觉、触觉、视觉、惯性感知等传感器的协同工作，构建对物理世界的完整认知。上肢关节（肩、肘、腕）关节扭矩传感器：

一维力矩传感器、六维力/力矩传感器 T

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书01按应用部位分类应用于人形机器人的核心传感器及数量视觉+触觉接收与解析环境声音信号，支持语音交互、异常声音预警及空间定位，弥补视觉盲区的感知缺口。触觉传感器听觉传感器位置与运动传感器实时追踪机器人自身位姿与运动状态，是维持动态平衡与精准运动控制的底层数据基础。嗅觉传感器

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器20模拟人类皮肤对接触面的微观感知，识别物体表面的材质、软硬度、纹理及滑动趋势，实现精细操作与安全交互。监测外部物理环境参数，保障机器人适应复杂场景并提供环境服务，提升任务鲁棒性。构建环境三维空间模型，实现物体识别、定位导航与动态避障，是机器人“认知世界”的主要输入通道。监控机器人内部电气系统状态，确保能源安全与高效运行，属于系统级保障型传感器。实时测量机器人与环境交互时的力与力矩，实现高精度柔顺控制和动态平衡，避免因力控失准导致操作失败或设备损伤。检测环境中的气体成分与浓度，实现危险预警与场景化决策，拓展机器人对化学环境的感知维度。 T

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书02按感知类别分类电气参数传感器环境传感器力

力矩传感器视觉传感器/指尖触觉反馈：辅助抓取力度控制；安全防护：碰撞检测触发紧急停机。关节力控：在协作任务中实时调节输出力矩（如人类触碰时自动降低功率）；故障预警：通过扭矩异常波动识别机械卡滞或过载风险。手腕部位：支撑灵巧手完成精密抓取、自适应装配等；脚踝部位：实时感知地面反作用力，实现非平整路面动态步态调整，避免摔倒。三维力传感器测量单一方向的力或力矩，成本较低，适用于对精度要求不高的线性关节。精确测量旋转关节的输出扭矩，反馈电机负载状态并支持柔顺控制。同时测量空间中三个正交方向的力

（Fx

、Fy

、Fz）和三个方向的力矩

（Mx

、My

、Mz），为手腕、脚踝等关键关节提供全维度力觉反馈。人形机器人实现精细操作与动态平衡的核心依赖于力/力矩传感器，其技术成熟度直接决定机器人在真实场景中的实用价值。根据行业共识，单台人形机器人通常需配备4个六维力传感器（手腕、脚踝各2个）和28个关节扭矩传感器，二者合计占整机成本的15%左右。--核心功能--

--典型应用场景-- T

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4.2具身智能机器人主流传感器细分类别及功能定位01力/力矩传感器

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21》》》》六维力传感器》》一维力传感器第

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章发展现状技术趋势踝部当前，六维力传感器在人形机器人上的应用高度集中。在传统的工业应用领域（汽车测试、航空航天等），欧美企业始终占有绝对优势，显著特点是技术壁垒高、价格昂贵、供货周期长。随着新兴的人形机器人市场的爆发，

国产化率快速提升，国产六维力传感器出货量增长迅速，价格降至进口产品的50%左右。人形机器人实现精细操作与动态平衡的核心依赖于力/力矩传感器，其技术成熟度直接决定机器人在真实场景中的实用价值。根据行业共识，单台人形机器人通常需配备4个六维力传感器（手腕、脚踝各2个）和28个关节扭矩传感器，二者合计占整机成本的15%左右。 标定与解耦技术升级AI驱动标定优化：利用神经网络算法减少标定样本量，标定时间可大幅压缩。动态解耦算法：针对运动中的维间耦合干扰，实时修正交叉误差，动态工况下精度稳定性大幅提升。

微型化与高集成度MEMS工艺加速渗透：通过半导体工艺将传感器尺寸缩小，适配人形机器人指尖等狭小空间。多参数集成：集成温度补偿模块，提升复杂环境适应性。

4.2具身智能机器人主流传感器

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器22

成本与规模化突破自动化产线普及推动单价进一步下探；通过通用核心模块和定制化接口方案，客户需求响应周期缩短，加速批量交付。

标定设备依赖高精度六维联合标校设备长期被海外垄断，国内仅少数企业自研成功，单台标定成本仍占产品总成本10%-15%。

量产一致性应变片贴装工艺依赖人工，良率仅60%-70%，自动化贴片技术可将良率提升至90%以上，但普及率不足。腕部产业化瓶颈 T

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01力/力矩传感器

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书六维力传感器在人形机器人上分布示意图刚性触觉传感器主要以压阻式、电容式、压电式为三大主流技术路线，具有精度高、稳定性好、可重复性强、易于标准化标定的优势。柔性触觉传感器/可拉伸触觉传感器主要以压阻式、电容式、压电式、离子电子式、摩擦电式、电磁式或光学式为主，以柔性/可拉伸聚合物（如PDMS、聚

酰亚胺PI

、Ecoflex、聚氨酯

PU等）为基底，以导电纳米材料、液态金属或离子凝胶为电极与敏感层，能够在弯曲、拉伸甚至扭曲状态下持续感知外界机械刺激。其核心优势在于共形贴附、大面积覆盖、安全人机交互。MEMS

触觉传感器MEMS触觉传感器是基于微机电系统（Micro-Electro-MechanicalSystems）工艺，在硅、陶瓷或聚合物基底上通过光刻、触觉传感器是具身机器人皮肤级感知与精细化物理交互的核心感知器件，是机器人实现类人触觉感知的关键硬件。区别于力传感器的整体受力检测，触觉传感器侧重接触面的分布式、局部化、细微纹理状态感知，能够模拟人类皮肤的触感、压感、贴合感知能力，弥补视觉感知存在视觉盲区、无法识别接触贴合状态、无法感知柔性接触细节的短板，部署在具身机器人的机械手、指尖、掌心、躯体、四肢表面、足底接触面等部位，是实现机器人柔性抓取、环境触觉识别、安全贴身交互、精准贴合作业的核心支撑。刻蚀、薄膜沉积等半导体工艺制造微米级敏感单元，实现小型化、高集成度、阵列化。微结构触觉传感器微结构触觉传感器是通过仿生微结构（Micro-structured）设计（如微金字塔、微柱、微穹顶等）

对敏感层进行形貌调控，显著提升灵敏度与响应速度。

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02触觉传感器

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料

上

分

从

工

艺

上

分触觉传感器主要分类拇指压力传感器可用于机器人抓取，精细触觉反馈，微型化多模态传感器，高分辨率触觉反馈，温度和压力同步监测，超薄柔

性结构等特性。一般采用柔性基底（PET）+夹胶，响应时间<15ms，工作温度-20℃

~80℃,有些需要防护等级IP54，按压寿命>100万次。手掌/脚底压力传感器具有高灵敏度、柔性可弯曲薄膜、耐

磨损、多点压力分布检测、低功耗等

特性。手掌压力传感器可用于机器人抓取控制，压力感应，一般采用柔性基底（PI）+导电纳米材料/压阻层等材料，薄膜厚度

≤0.3mm，工作温度-20℃

~80℃,偏重于快速响应

，时间

<20ms，耐弯曲寿命：

>100万次。脚掌压力传感器可用于步态分析，姿势发力监测，一般采用柔性基底（PET）+导电纳米材料/压阻层等材

料，薄膜厚度

≤0.5mm，工作温度-20℃

~80℃,偏重于实时压力分布监

测，高精度重心追踪，防水防尘设计。拉伸压力传感器可用于运动检测，多层复合结构柔性拉伸传感器，基于应变电阻效应，高灵敏度与高线性度，宽工作温度-20℃

~100℃,超长循环寿命>100万次，快速响应时间，大拉伸范围等特性。电子皮肤作为柔性传感系列的重要延伸，柔性拉伸传感器基于“应变电阻效应”实现对拉伸形变的精准感知，与压力传感器形成互补，共同覆盖力与形变监测场景。适配不同安装空间，支持超弹性形变监测，GF值（灵敏系数）可按需调校，保障长期监测稳定性，兼容主流采集系统，适配恶劣工业与户外场景，满足长期连续工作需求。可用于智能仿生机器人领域，同时监测关节压力与肢体拉伸形变，实现更精准的运动控制，一般拉伸量程0~200%

，最大可定制至500%，响应时间<15ms，工作温度-20℃

~80℃,有些需要防护等级IP65，疲劳寿命>50万次循环（100%拉伸形变），并带有耐化学性，如耐油脂、弱酸碱。

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书02触觉传感器

应用领域俯视图

多维力视图

3D识图2.

视觉成像核心原理是传感器内部有一个微型摄像仪，正对着柔软的、内含随机标记粒子的硅胶层。当硅胶层与物体接触发生形变时，摄像仪会拍下粒子位移的图像。这些图像不是直接用来看的，而是作为数据输入，由AI神经网络将其翻译成高精度的多维力分布信息，包括压力、切向力、扭转力等。它不需要传统的光学重建，而是直接学习从图像到力的复杂映射；3.

部分企业正在探索从硬件到数据闭环的路径。触觉传感器距离大规模商业化仍存在挑战。一方面，大范围触觉点位的覆盖对成本要求极高，而这决定了电子皮肤能否真正普及；此外，传感器的长期稳定性、耐久性、实时同步、端侧低延迟回传等仍需持续迭代；

同时，触觉数据如何与机器人模型融合有待验证。

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技术路线传统三色光、原创单色光、视觉成像等技术搭配AI算法。

主要特点1.

光学方案本质上是用摄像头看弹性材料在与物体接触时产生的微小形变，再通过算法将这些形变翻译成丰富的触觉信息，这种方式能一次性输出接近人手的多维触觉信息（如力、纹理、滑动等），且输出形式是图像，天 T

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02触觉传感器

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书然适配当前主流的视觉-语言-动作大模型；图片来源：模量科技3D深度相机：结构光相机：投射编码光斑，通过图像变形计算深度。ToF相机：测量光脉冲往返时间计算距离。双目立体视觉：通过双摄

像头视差计算深度。激光雷达LIDAR：主动发射激光束扫描环境。分类方式类型特点与代表激光雷达

LIDAR按机械结构机械激光雷达电机带动整个收发模块旋转，技术成熟但体积大、寿命短半固态激光雷达收发模块固定，仅扫描镜旋转（如

MEMS、转镜式）固态激光雷达无任何运动部件（如

OPA光学相控阵、

Flash），可靠性高按线束数量单线

LiDAR只有一条扫描线，用于简单避障、高度检测多线

LiDAR16线/32线/64线/

128线，线束越多三维信息越丰富按测距原理ToF飞行时间主流方案，适合中远距离FMCW

调频连续波抗干扰强、可测速，新兴技术路线传感器类型特点用途应用3D深度相机结构光3D近距离超高精度、暗光也能用

（0.15～3m），易被阳光干扰灵巧手抓取、小件分拣、手势交互量产主流ToF深度：间接ToF（发射红外光）分辨率高（可达VGA/1M）、

成本较低、成像均匀、适合近距离（<5m）手机3D

人脸识别、体感交互、服务机器人避障消费级主流ToF深度：直接ToF（发射极短激光脉冲）测距远（数米至数十米）、抗环境光能力极强（阳光下可用）、动态响应快自动驾驶、工业AGV导航、无人机避障远距离/工业级事件相机（EventCamera）异步检测像素级亮度变化事件，动态响应高，低延迟、低功耗高速运动跟踪、低光照场景感知、避障全景相机3D视觉传感器获取深度、形状、尺寸等场景三维几何信息，支持精准定位与避障SLAM（同步定位与地图构建）、物体抓取、空间导航

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器26 03视觉传感器人形机器人的视觉系统涵盖环境感知、物体识别、姿态估计、人机交互等核心功能。 T

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主要类别功能典型应用采集环境RGB图像，用于目标检测、颜色识别、简单场景分析

2D视觉传感器（RGB）

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书360°大视野覆盖，无盲区环境感知人脸识别、手势跟踪、二维码扫描室内导航、安防监控细分类型3D视觉方案中价值量较高的组件是VCSEL红外光发射器和光学元件（如衍射光学元

件、扩散板、红外窄带滤光片）。其中，衍射光学元件技术、红外窄带滤光片门槛极高，国内仅少数厂商具备量产能力。3D视觉感知行业呈现高集中度特征，是人形机器人产业链中竞争格局最优的赛道之一。目前国内外龙头均采用3D视觉感知技术为人形机器人赋能，行业处于快速发展期，厂商间呈现“竞合”关系。双目视觉和结构光主导中低端市场，ToF和LiDAR向高端场景渗透。0102030405多传感器融合（RGB-D+

LiDAR+事件相机）通过TSLAM（时间同步定位与地图构建）

融合多模态数据，兼顾精度、抗干扰与动态响应。高分辨率与低功耗ToF分辨率向1080P演进，功耗降低至<1W。事件相机与常规帧率相机混合输出，兼顾动态与静态场景。边缘AI与实时处理片上系统集成图像信号处理与AI加速器，实现端侧SLAM与目标跟踪。仿生视觉与神经形态计算借鉴视网膜事件驱动机制，开发低功耗、高动态范围的混合视觉传感器。成本下降与量产随着MEMS微镜阵列和SPAD像素的规模化生产，LiDAR成本有望大幅下降。据《2025全球机器人视觉市场报告》（MarketsandMarkets），3D视觉传感器市场规模预计从2023年35亿增长至2030年的120亿，CAGR达18.6%。人形机器人视觉传感器的技术突破聚焦于多融合、高精度、低功耗、实时性四大维度。随着仿生技术和AI芯片的成熟，视觉系统将更接近人类感知能力，推动人形机器人在家庭服务、工业协作等场景的规模化落地。 T

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4.2具身智能机器人主流传感器3D视觉传感器市场概况

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27主流方案高价值组件集中行业集中度高03视觉传感器

产业演进第

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趋势》》1.麦克风阵列2.声学传感器3.语音处理模组1.1核心功能：通过多麦克风协同工作，

实现声源定位、波束成形、降噪及远场语音识别。1.2典型分类：1.2.1线性阵列：麦克风线性排列，

适用于定向拾音（如视频会议系统）

。1.2.2平面阵列（矩形/圆形）

：二维布局，

支持360°声源定位，

常见于智能音箱和会议机器人。1.2.3三维阵列：全向感知，适用于VR/AR及高动态场景，

如自动驾驶中的声场重构。2.1骨传导麦克风：

通过振动传递声音，

抗风噪能力强，适用于户外或高噪环境。2.2超声传感器：

辅助定位声源方向，提升远场拾音精度。3.1集成芯片：内置AI算法，实现前端语音唤醒（Wake

Word）和语义预处理，

降低云端依赖。1.多模态融合感知2.边缘AI与低功耗设计3.远场与复杂场景突破4.标准化与生态构建听觉-视觉联动：

结合摄像头定位说话人，动态调整波束成形方向。情感语音识别：

通过声调、节奏分析用户情绪状态，提升交互自然度。采用稀疏神经网络和量化技术压缩模型，

实现毫瓦级语音唤醒。神经形态芯片商业化加速，推动实时语音处理向类脑计算迁移。分布式麦克风阵列：

在机器人全身部署麦克风，消除“听觉盲区”。自适应波束成形：

基于环境噪声谱实时优化滤波器参数，适应动态场景。推动机器人操作系统集成听觉SDK，降低开发门槛。开源语音数据集促进算法迭代。人形机器人的听觉系统是实现自然人

机交互（HRI）的核心组件，

需具备高灵敏的声源定位、噪声抑制及语义理解能力。其技术演进正从单一语音识别向“听觉-视觉-认知”多模态融合方向升级，以应对复杂场景的交互需求。据中商产业研究院预测，2026年全球语音识别市场规模将达428亿美元，人形机器人贡献超15%增量。未来，多模态融合、边缘AI和低功耗

设计将成为技术主航道，推动语音交互从指令式向自然对话升级。行业需重点关注噪声鲁棒性算法优化、端侧推理芯片算力突破及跨模态数据集构建，以支撑具身智能在家庭服务、工

业协作等场景的规模化落地。技术演进

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04听觉传感器

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书分类传感器类型核心原理机器人典型应用场景金属氧化物半导体

（MOS）

传感器通过金属氧化物与气体接触时电阻值变化检测气味电化学（EC）气体

传感器利用电化学反应产生电流/电压变化，测量特定气体浓度工业巡检机器人的有毒有害气体检测

、仓储机器人的危险品泄漏监控光学气体传感器红外光选择性吸收原理高端环境监测机器人、化工流程控制机器人的高精度气体成分分析石英晶体微天平（QCM）

压电传感器通过石英晶体表面涂层吸附气体后频率变化测量气体种类和浓度安防排爆机器人的痕量爆炸物检测、

反恐机器人的化学战剂探测导电聚合物传感器聚合物与气体作用改变电导率柔性机器人皮肤集成、食品服务机器人的食品新鲜度与质量检测电子鼻系统仿生人类嗅觉机制的挥发性气体综合检测设备搜救机器人的生命体征气味识别、医疗服务机器人的疾病辅助诊断与安防探测0102030405多传感器融合与AI算法结合不同原理传感器和机器学习算法，提升气味识别准确率。微型化与集成化基于MEMS技术将嗅觉传感器阵列集成于芯片级，适配人形机器人紧凑结构。仿生嗅觉系统模仿生物嗅觉受体蛋白，开发分子印迹聚合物或人工抗体材料，突破选择性

瓶颈。智能校准与自学习边缘AI技术实现传感器自动补偿环境干扰，减少人工维护。跨模态感知融合嗅觉与视觉、触觉传感器联动，例如在检测到有害气体时，结合摄像头定位泄

漏源，通过机械臂执行封堵操作。嗅觉传感器是人形机器人实现环境气味感知的核心部件，其应用场景包括环境监测、医疗诊断、食品安全等。根据MarketsandMarkets数据，2023年全球嗅觉传感器市场规模为18.6亿美元，预计2026年将增长至25.3亿美元，CAGR达8.1%。人形机器人作为新兴应用领域，占比约5%，但增速超20%。

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05嗅觉传感器

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书服务机器人的室内空气质量监测、消防机器人的火灾预警与气体初筛技术趋势0102030405气味取样与气路输送单元负责稳定采集和输送