人形机器人被视为继智能手机后的下一代颠覆性产品，高盛预测2035年全球市场规模将达1540亿美元。然而实验室走向量产仍面临多重挑战弘盛配资，接下来让我们看下人形机器人所面临的十大挑战。
挑战1：行星滚柱丝杠制造难度大依赖进口
行星滚柱丝杠凭借其在效率、体积等方面独特的优势，成为人形机器人中的重要零部件。行星滚柱丝杠依托丝杆和滚柱的旋转带动螺母做直线运动。主要应用于人形机器人的髋关节、膝关节、踝关节等大负载关节，以及肘部、腕部等精密运动部位。
难点在于制造难度大、技术壁垒高，生产行星滚柱丝杠需要高度精确的加工设备和技术，包括复杂的热处理工艺、精密的磨削技术和严格的装配标准。目前全球行星滚柱丝杠的产能主要集中于欧洲和美国等地的企业，国内市场依赖进口。对于国内市场而言，由于起步较晚，规模较小，国内企业所占市场份额仅为19%，大部分产品仍需依赖进口，导致价格相对较高。
挑战2：谐波减速器传动受限以及柔轮存在疲劳断裂隐患
谐波减速器主要应用于人形机器人的多个关节部位，包括轻负载关节如手臂、腕部以及末端执行器等。它以其紧凑的结构、高精度和高传动比等特点，在需要精确控制和高动态响应的应用中表现出色。
展开剩余80%难点在于：
（1）柔轮疲劳断裂风险高：作为谐波减速器的关键传力部件，负责与刚轮啮合传递运动和力矩。由于柔轮需要经历周期性的弹性变形，因此在长期使用过程中可能会出现疲劳断裂的风险。例如其内壁与柔性轴承外圈之间的异常磨损，这将导致润滑效果恶化、摩擦系数增大及温升加剧，最终可能导致整个谐波减速器失效。
（2）传动速比范围受限：谐波减速器的传动速比通常局限在30:1至320:1之间，难以满足人形机器人对高精度定位和快速响应的需求。特别是在传动速比要求低于30的应用场景下，将会限制人形机器人在高精度定位、快速响应等方面的表现，导致运动精度下降、响应速度变慢。
挑战3：无框力矩电机温升控制困难
无框力矩电机直接安装在人形机器人的关节部位（如肩部、肘部、腕部、髋部、膝部、踝部等），通过高扭矩输出驱动关节运动，实现精准控制。为了达到最佳性能，无框力矩电机通常与谐波减速器、编码器、扭矩传感器等关键组件集成在一起弘盛配资，形成一体化驱动单元，这不仅适用于旋转关节，也适用于线性关节的应用。
难点在于温升控制困难，尤其是当电机以高负载或长时间工作时，这种现象更加明显。电机绕组电阻的增加会导致铜损和铁损上升，进而引起温度升高。如果不能有效控制温升，将直接影响到电机的整体效率，减少其使用寿命，并可能对其他相连部件造成损害。
挑战4：灵巧手负载能力有限
灵巧手是人形机器人的关键末端执行部件，通过模拟人类手部结构实现精细操作与复杂任务执行，其需要具备高灵巧性、强适应性和智能化的特点，以完成各种抓握、捏取、拧转等动作，并且能够感知环境信息，进行反馈控制。
但行星减速器作为驱动系统的一部分，存在一定的局限性，单级行星减速器的传动比范围相对较小，使人形机器人的灵巧手负载能力有限。
挑战5：传感器易受环境因素干扰
传感器是人形机器人实现感知、决策与执行的核心技术基础，其作用相当于人类的“感官系统”，通过多模态融合实现环境感知、动态平衡、精细操作和人机交互。
人形机器人常用的传感器有视觉传感器、力/力矩传感器、触觉传感器、IMU惯性传感器。视觉传感器在人形机器人的感知体系中扮演着“眼睛”的角色，但易受环境因素干扰，比如光照条件变化、阴影、反射等因素的影响，导致计算资源需求高，以及增量式编码器对累积误差比较敏感。
挑战6：数据采集的局限性
机器人的软件可以分为大脑与小脑，分别对应于高级认知功能与低级运动控制功能。随着人工智能技术尤其是深度学习和强化学习的进步，“大脑”的智力水平得到了显著提升。相比之下，人形机器人的“小脑”，即运动控制系统的发展相对滞后。尽管存在一些重要的进展，如索辰科技推出的机器人“小脑解决方案”，但总体来说，这一领域仍处于初级阶段。主要制约因素之一确实是数据采集的方法局限性大，这直接影响了人形机器人的学习和适应能力。
挑战7：算法模型尚未统一
精细操作任务的复杂性和多样性意味着难以使用单一的奖励函数来指导强化学习过程。不同的任务可能需要完全不同的技能和策略，因此每个任务往往需要定制化的算法模型以及相应的奖励函数设计。目前尚缺乏统一的底层算法能够适应所有任务，导致不同组件或子系统之间的兼容性和互操作性较差，影响人形机器人整体性能和效率。
挑战8：人形机器人的制造和维护成本较高
（1）人形机器人制造成本高，很大程度上限制了它们的大规模量产和商业落地。例如，波士顿动力的Atlas机器人预估售价超过百万元人民币，而其早期的四足机器人Spot的基础售价也达到了74,500美元，并且不包括额外组件如电池和LiDAR等。马斯克表示，人形机器人的成本至少要控制在2万至3万美元之间才能实现量产。
（2）人形机器人的维护成本较高，人形机器人的维护保养涵盖了电气系统、零部件日常清洁维护、定期检查、丝杆、传感器等关键零部件的更换、以及设备检查和维修等方面。由于这些机器人通常配备了精密的电子元件和复杂的机械结构，因此维护成本相对较高。
挑战9：终端应用场景的适配性差
当前人形机器人在适应多场景的不同需求方面存在局限性。它们通常只能从环境相对封闭、工序相对简单且标准化的场景开始应用。在更为复杂的场景中，如家庭清洁，商业化产品的覆盖率不足3%。这意味着人形机器人尚未能广泛应用于需要更高灵活性和适应性的非标准化场景。在自动化发展受限的情况下，替代部分的人工，市场渗透率低。
挑战10：安全与伦理挑战
目前现有的标准主要聚焦于机器人领域，关于人形机器人的行业安全等相关标准尚未形成，缺乏立法、行业标准等制度约束。除了安全标准外，人形机器人还面临着一系列复杂的伦理问题。例如，“恐怖谷效应”（Uncanny Valley）就是一个典型例子，指的是当机器人外观过于接近真实人类但又存在细微差异时，人们会感到不适或恐惧。
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