传感器 机器人 安培龙：公司与天机智能合作的力矩传感器能应用于人形机器人等精确测力需求场景

安培龙：公司与天机智能合作的力矩传感器能应用于人形机器人等精确测力需求场景

金融界7月5日消息，有投资者在互动平台向安培龙提问：你好，请问公司的传感器等产品能用在人形机器人上吗？公司和天机智能合作推出的产品是否也适合用在人形机器人上？公司的传感器等产品在机器人上是属于关键性零部件必不可缺吗？谢谢。

公司回答表示：公司与天机智能（广东天机智能系统有限公司）主要合作的是机器人用基于MEMS硅基应变片+玻璃微熔工艺的力矩传感器，其结合了安培龙在传感器技术领域的先进经验以及天机智能在机器人算法领域的创新实力，产品可广泛应用于机器人的关节模组，能够实时感知各关节扭矩和控制末端力，提高机器人的安全性能和交互性能，以满足工业机器人、协作机器人、人形机器人等对力测量的精确需求。传感器是机器人具有类人直觉与反应能力的基础， 起到内部反馈控制，感知并于外部环境产生交互的重要作用。公司新研发推出的力矩传感器是感知并度量力矩的关键部件（力矩传感器又称为扭矩传感器，可对各种旋转或非旋转机械部件上的扭转力矩进行感知检测，能够将扭力的物理变化转换成电信号，具有精度高、频响快、可靠性好、寿命长等优点。）。

本文源自金融界AI电报

这位来自大疆、霍尼韦尔的传感器专家，创业造机器人了

人形机器人领域持续获得市场关注，热度不减，近日，又一家国产机器人创业公司成立，吸引了来自硅谷的VC押注。

令人关注的是，这家机器人初创企业创始人有深厚的传感器技术背景，在霍尼韦尔、大疆等知名企业担任核心技术负责人。

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随着人形机器人的爆火，多条机器人核心传感器赛道获得市场和资本关注，如今，拥有传感器技术背景的创业者也进入这条赛道。

霍尼韦尔高级科学家、大疆激光雷达核心技术负责人、南方科技大学助理教授……这位传感器专家创业造机器人

近日，深圳一家机器人初创企业——若创科技，获得行业关注，该公司创始人为洪小平，是前大疆光电部负责人，曾主导大疆激光雷达项目的研发。

▲来源：天眼查

本月月初，若创科技官宣完成了种子轮融资，不过没有披露投资方和金额。与此同时，其注册资本也从1688万元增加到1888万元。

据豹料台报道，目前其已获硅谷VC的美元投资。

▲来源：天眼查

若创科技创始人洪小平具有深厚的传感器技术研发和工程背景，目前任职南方科技大学助理教授，据南方科技大学官网显示：

洪小平博士于2009年获得香港科技大学物理学学士学位，2014年于加州大学伯克利分校获得物理学博士学位。洪小平博士具有丰富的跨学科研究和工程经历；毕业后在美国霍尼韦尔（硅谷）担任高级科学家，负责传感器开发与新技术评估；在2016年回国加入大疆创新，担任光电部负责人，主导了光电模块及激光雷达产品的研发和生产。 洪小平博士的研究注重第一性原理，突出系统工程（System Engineering）和硬件算法同步优化（simultaneous optimization on hardware and algorithm）。

据相关报道显示，洪小平长期从事激光雷达传感器相关研究工作，博士毕业后，洪小平就到霍尼韦尔公司担任传感器高级科学家。

2016年，大疆开始发力激光雷达的研发，为此，大疆创始人汪滔找到他在香港科技大学的校友洪小平，出任最初的项目负责人。就这样，洪小平从霍尼韦尔“毕业”，来到大疆。

洪小平主导了大疆早期激光雷达产品的研发和生产工作，根据公开资料，洪小平是大疆的核心研发人员之一。其和大疆共同申请的专利数共计187项，排在公司第10位。

▲洪小平，来源：南方科技大学官网

2019年，激光雷达产业露出蓬勃发展的曙光，出于更利于项目发展的考虑，大疆将洪小平主导的激光雷达项目独立，成立了览沃科技（Livox）——当前已成为全球主要激光雷达公司。

然而，就在大疆将激光雷达项目独立的同一年，洪小平从大疆科技离职，来到南方科技大学系统设计与智能制造学院担任助理教授。

在南方科技大学，洪小平的研究领域为：

1、机器人的传感器设计与应用

2、新型光学成像与机器视觉

3、传感器算法与系统集成

此外，洪小平发表的多篇论文，也是围绕激光雷达传感器相关领域的研究。

▲来源：南方科技大学官网

据豹料台披露，若创科技的业务方向为低速机器人 。

若尘科技官网当前只有一个页面，这样介绍：

适合所有人的助手机器人

我们相信，辅助机器人具有改善个人生活的非凡能力，从我们每个人随着年龄的增长可能需要的个人支持，到对不断老龄化人口的全球支持。我们将以友好和专注的态度，努力将这一愿景变为现实，为每个人改变生活的未来。

什么是低速机器人？激光雷达等传感器对机器人有多重要？

低速机器人一般指低速移动机器人（Low-Speed Autonomous Mobile Robots, LS-AMRs），这一概念与传统的、固定位置的工业机器人对应，是自动驾驶技术在特定低速场景下的应用，主要用于执行简单、重复性高的任务。

低速机器人可自主移动，在家居护理、仓库管理、医院清洁、机场行李运输、零售商店导览等等场景，具有广阔应用场景。而目前火爆的人形机器人，也是一类低速机器人。

低速机器人的普及，得益于近年来传感器技术、计算能力以及人工智能算法 的快速发展，低速移动机器人的自主导航、避障和路径规划能力 得到了显著提升。

环境感知是低速机器人进行移动的先决条件，机器人环境感知通过多种传感器实现，如摄像头（图像传感器）、激光雷达、超声波雷达、红外传感器、3D TOF传感器 等，进行检测障碍物、识别地形特征以及读取交通信号。

激光雷达是机器人进行环境感知最关键的传感器之一，拿扫地机器人举例，扫地机器人是目前激光雷达应用最广泛的领域，激光雷达配合SLAM算法 ，可以让扫地机器人在房间里实现智能清扫，清扫的过程中进行地图绘制，实现传输到手机中，就算用户不在家，也可通过手机查看清扫情况，以及安排其他地方清扫。

多家头部激光雷达企业，都已进行机器人领域的布局，并且早期应用于机器人领域的激光雷达是出货主力，譬如全球领先的激光雷达企业——禾赛科技，其激光雷达业务收入结构早期以自动驾驶移动主导(包括机器人出租车和工业机器人)，近一两年转向 ADAS领域。

另一家激光雷达企业——速腾聚创，在2024年更是提出，未来10年，速腾聚创成为“全球领先的机器人技术平台公司”的愿景。

激光雷达具备三维感知能力，天然的带深度信息。因此，速腾聚创创始人邱纯鑫判断，激光雷达也将是人形机器人关键传感器。 激光雷达在汽车领域的催熟、也能很好迁移到人形机器人领域。算力和传感器系统随着智能汽车发展，在保性能或者性能还有提升的前提下，成本大幅下降。具身智能所需的传感器和端侧算力，将与当前智能电动汽车类似。

据此前资料显示，国内多家激光雷达企业已围绕激光雷达领域进行多项布局。

激光雷达等传感器在机器人中的重要应用，或许也是促成具有深厚传感器技术背景的洪小平进行机器人创业的关键原因。

人形机器人带火多条国产传感器赛道，国产传感器新机会！

人形机器人需要用到多种传感器，包括力矩传感器，拉压力传感器、编码器、温度传感器、六维力传感器和惯导传感器 等。其中，惯导传感器（IMU）是实现人形机器人姿态控制的核心，六力传感器是力控、摆动稳定控制的核心，可精准测量随机变化的力。随着人形机器人产业的扩张，有望带动国产传感器行业进一步扩容。

2023年以来，随着人形机器人概念的火热，已有多条国产传感器赛道迎来资本投资热潮，譬如六维力传感器、柔性触觉传感器、电感式编码器等。

据国金证券解析特斯拉人形机器人的图谱，较为详细地拆解了特斯拉人形机器人中的各个零部件的成本、数量及组成。

摄像头（图像传感器）、雷达（激光、毫米波、超声波）、六维力矩传感器、编码器、触觉传感器等等传感器成本占比达到27.71%，各种传感器是特斯拉人形机器人中的成本大头。

▲来源：国金证券

在一个机器人中，传感器的用量是巨大了，除上文提到的传感器外，还有位置、速度、加速度、平衡、力觉、触觉、视觉、听觉、接近觉、距离、嗅觉等等10多种传感器应用于人形机器人中。

但这些传感器一般作为执行器或者“灵巧手”等部件的组成，而容易被忽略。

此外，人形机器人强调具身智能，即能够感知并理解周边环境，通过自主学习完成任务的智能体。

在具身智能下更重视感知层、交互层，多份研究资料显示，传感器及软件是具身智能的关键 ，感知层和认知层是机器人向具身智能机器人迈进的门槛，机器视觉和多态语言大模型的快速迭代有望大幅提升机器人的感知能力和认知能力。

传感器下游应用领域广泛，产业链条较长、产品种类众多，各类产品国产替代进程各不相同。规模效应更强的领域，更容易率先进行国产替代。

而机器人传感器，因为精度等要求，譬如六维力传感器、编码器、激光雷达、图像传感器等基本都属于中高端传感器，具有较高的技术门槛，同时未来机器人出货量具有较大的空间，将能带来高端传感器国产化契机。

全球传感器市场规模超万亿，我国高端传感器仍处于起步阶段。传感器行业龙头以海外公司为主 ，如安森美、基恩士、应美盛等，这类公司在其细分传感器赛道收入规模高、市占率高。我国企业普遍规模较小，成长空间大。

▲来源：广发证券

结语

低速可移动机器人、人形机器人的发展，对感知的要求越来越高，这触发了海量的传感器需求，传感器成为机器人中关键的核心技术和成本来源。

在未来的机器人创业浪潮中，或许有更多具有深厚传感器专业技术背景的资深人士加入，推动机器人感知的进化。

在这股机器人浪潮，将是国产中高端传感器的重要机遇。

本文部分资料来自：

豹料台《豹料首发｜原大疆核心技术高管创业，all in 机器人获硅谷美元基金投资的》

智能车参考《大疆激光雷达负责人，去造机器人了》

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