仿人機(jī)器人觸覺(jué)與語(yǔ)音技術(shù)正加速突破

仿人機(jī)器人正快速?gòu)墓S、物流場(chǎng)景向更廣泛的通用場(chǎng)景拓展，甚至逐步邁入家庭，成為老年人的陪伴與助理。這一進(jìn)程背后，是生成式 AI 與智能體技術(shù)的持續(xù)驅(qū)動(dòng)，以及感知能力的全面升級(jí)。

Cadence CEO Anirudh Devgan 在近期的一次演講中表示："機(jī)器人領(lǐng)域的預(yù)測(cè)規(guī)模可能達(dá)到25萬(wàn)億美元，而全球GDP約為110萬(wàn)億美元。如果這一預(yù)測(cè)成真，其體量之大令人震驚。"

當(dāng)前，仿人機(jī)器人主要集中在電子和汽車(chē)工廠、倉(cāng)儲(chǔ)物流以及專業(yè)清潔等場(chǎng)景。TrendForce預(yù)測(cè)，2026年中國(guó)仿人機(jī)器人產(chǎn)量將增長(zhǎng)94%。與此同時(shí)，各類感知能力的發(fā)展進(jìn)度不盡相同——視覺(jué)和自然語(yǔ)言處于前列，而觸覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)仍是最難攻克、也最具商業(yè)價(jià)值的技術(shù)挑戰(zhàn)。

Synopsys產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)Marc Swinnen指出："自然語(yǔ)言技術(shù)之所以發(fā)展迅速，是因?yàn)樗膽?yīng)用不限于機(jī)器人領(lǐng)域，規(guī)模化帶來(lái)了廣泛的技術(shù)紅利。視覺(jué)技術(shù)也相當(dāng)成熟，但同樣面臨自動(dòng)駕駛領(lǐng)域遇到的物體識(shí)別難題。觸覺(jué)方面，壓力傳感和紋理感知已經(jīng)做得不錯(cuò)了，但最難的可能是將所有感知融合在一起。"

Siemens EDA產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Sathishkumar Balasubramanian表示，大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)正在改變這一切："傳感器我們一直都有，區(qū)分觸摸A和觸摸B的數(shù)字化方案也一直存在，但我們不知道如何讓它像人一樣工作。有了大語(yǔ)言模型，仿人機(jī)器人就擁有了一個(gè)可以驅(qū)動(dòng)一切的大腦——無(wú)論是語(yǔ)音理解、觸覺(jué)感知，還是推理與反應(yīng)，都能得以實(shí)現(xiàn)，而且速度極快。"

觸覺(jué)：從工業(yè)機(jī)械臂到仿人雙手

目前，工業(yè)機(jī)械臂末端執(zhí)行器的觸覺(jué)技術(shù)相對(duì)成熟，而仿人手部的觸覺(jué)研究還處于起步階段。Synaptics高級(jí)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Sam Toba表示，觸覺(jué)感知涉及力、剪切、滑動(dòng)和溫度等多維度參數(shù)，對(duì)應(yīng)技術(shù)包括電容式、壓電式、光學(xué)、磁性等多種方案。

"我們的觸覺(jué)芯片內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，"Toba說(shuō)，"電容感應(yīng)的最大優(yōu)勢(shì)在于響應(yīng)速度極快。當(dāng)你握住一個(gè)罐子時(shí)，一旦檢測(cè)到滑動(dòng)趨勢(shì)，就必須立即做出反應(yīng)。"

在手掌內(nèi)部集成MCU或MPU進(jìn)行邊緣預(yù)處理，可以有效避免CPU過(guò)載。Toba解釋道，手指上的傳感器會(huì)同時(shí)以多種模式高頻采集數(shù)據(jù)，若將所有數(shù)據(jù)直接發(fā)送給主機(jī)，系統(tǒng)將不堪重負(fù)。通過(guò)在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾，可以大幅降低傳輸壓力，同時(shí)節(jié)省功耗。

Texas Instruments機(jī)器人與工業(yè)自動(dòng)化總經(jīng)理Giovanni Campanella指出，閉環(huán)處理對(duì)于觸覺(jué)反饋至關(guān)重要："比如握杯子的力道不對(duì)，就會(huì)導(dǎo)致杯子破碎。這就是一個(gè)需要超快響應(yīng)的閉環(huán)反饋場(chǎng)景。可以選擇在邊緣端直接完成處理，也可以借助千兆級(jí)以上的高速通信（如以太網(wǎng)或SerDes）將數(shù)據(jù)回傳給機(jī)器人大腦。"

在具體應(yīng)用中，并非所有場(chǎng)景都需要五指完整的仿人手。Grinn創(chuàng)始人、嵌入式IoT專家Robert Otreba認(rèn)為，兩指甚至一指的觸控方案已足以滿足許多需求，關(guān)鍵在于在每個(gè)處理層級(jí)引入適當(dāng)?shù)闹悄?，以減少信號(hào)傳輸噪聲并降低系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。

聽(tīng)覺(jué)與語(yǔ)音：邁向?qū)崟r(shí)自然交互

仿人機(jī)器人被期望能夠?qū)崟r(shí)、自然地進(jìn)行語(yǔ)言交流，但不同語(yǔ)言和地區(qū)口音帶來(lái)了不小的挑戰(zhàn)。Synaptics副總裁兼總經(jīng)理John Weil表示，語(yǔ)音技術(shù)的核心在于模型規(guī)模與本地化之間的權(quán)衡："如果用一個(gè)通用英語(yǔ)模型覆蓋所有情況，模型體量就會(huì)增大，成本隨之上升，需要更多芯片或內(nèi)存。能夠根據(jù)用戶所在地區(qū)動(dòng)態(tài)切換本地化模型，是我們正在幫助客戶探索的方向。"

他舉例說(shuō)，在日本市場(chǎng)，一款模型在語(yǔ)言準(zhǔn)確性上獲得認(rèn)可，但用戶仍有抱怨，認(rèn)為"聽(tīng)起來(lái)太年輕，措辭不夠得體"。這說(shuō)明語(yǔ)音技術(shù)不僅要做到語(yǔ)義正確，還要考慮語(yǔ)氣、語(yǔ)態(tài)和文化背景。

語(yǔ)境理解同樣不可或缺。Weil以咖啡機(jī)為例指出，語(yǔ)音激活設(shè)備需要判斷語(yǔ)音是否真正在對(duì)它發(fā)出指令，而非用戶之間的閑聊。他在CES展示了結(jié)合波束成形麥克風(fēng)陣列的方案，使設(shè)備能夠判斷聲音來(lái)源方向，從而增強(qiáng)語(yǔ)境感知能力。

Campanella補(bǔ)充道，家庭環(huán)境中噪聲來(lái)源復(fù)雜多樣，機(jī)器人必須具備精準(zhǔn)的聲源定位與噪聲抑制能力："這需要高信噪比的優(yōu)質(zhì)信號(hào)鏈，加上內(nèi)置硬件加速器的MCU，才能有效區(qū)分目標(biāo)語(yǔ)音與環(huán)境噪聲。"

另一個(gè)重要議題是邊緣處理與云端處理的選擇。Weil指出，大廠傾向于推動(dòng)設(shè)備連接云端服務(wù)，但許多產(chǎn)品廠商并不希望將數(shù)據(jù)共享給Google或Apple，更希望構(gòu)建自己的、具備上下文感知能力的本地系統(tǒng)。

展望：感知融合推動(dòng)機(jī)器人走向通用

Imagination Technologies產(chǎn)品管理總監(jiān)Rob Fisher觀察到，不同地區(qū)對(duì)機(jī)器人和人機(jī)交互界面的接受度存在差異："在中國(guó)，消費(fèi)者對(duì)車(chē)載語(yǔ)音交互、大屏幕等創(chuàng)新體驗(yàn)有著強(qiáng)烈需求；在歐洲，安全性仍是首要考量。"

Nvidia副總裁兼總經(jīng)理Deepu Talla強(qiáng)調(diào)，精度是物理AI面臨的核心挑戰(zhàn)，不同場(chǎng)景的精度要求差異懸殊："通用化、精細(xì)化的靈巧操作，需要先進(jìn)傳感器、執(zhí)行器與實(shí)時(shí)安全控制的協(xié)同配合。"

Nvidia還與Cadence合作，將智能體AI與物理AI芯片IP及機(jī)器人仿真庫(kù)相結(jié)合，致力于彌合仿真與現(xiàn)實(shí)之間的差距，助力仿人機(jī)器人在真實(shí)場(chǎng)景中的部署。

Synopsys產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān)Matt Commens總結(jié)道："在CES上，我們看到很多公司在嘗試模擬人類行為，這需要復(fù)雜的軟件決策系統(tǒng)、大量電機(jī)、傳感器，以及它們之間的無(wú)線通信。這正是客戶當(dāng)下正在攻克的問(wèn)題，希望我們很快能看到更多能夠處理家務(wù)的商用仿人機(jī)器人。"

Q&A

Q1：仿人機(jī)器人的觸覺(jué)傳感技術(shù)目前發(fā)展到什么程度？

A：目前仿人機(jī)器人手部的觸覺(jué)研究仍處于早期階段，主要借鑒工業(yè)機(jī)械臂的觸覺(jué)方案。常見(jiàn)技術(shù)包括電容式、壓電式、光學(xué)、磁性等多種傳感方式，可測(cè)量力、剪切、滑動(dòng)和溫度等參數(shù)。手掌內(nèi)部通常集成MCU進(jìn)行邊緣預(yù)處理，以過(guò)濾噪聲、降低主機(jī)負(fù)載。大語(yǔ)言模型的引入，使機(jī)器人能夠更快地學(xué)習(xí)和響應(yīng)觸覺(jué)信號(hào)，但距離真正像人手一樣靈巧操作，仍有較大差距。

Q2：仿人機(jī)器人的語(yǔ)音識(shí)別如何處理不同語(yǔ)言和口音的問(wèn)題？

A：語(yǔ)音模型可以選擇構(gòu)建一個(gè)覆蓋所有場(chǎng)景的通用模型，也可以根據(jù)用戶所在地區(qū)動(dòng)態(tài)切換本地化模型。前者模型體量大、成本高；后者響應(yīng)更快、體驗(yàn)更好，但需要更多系統(tǒng)智能。此外，文化語(yǔ)境也很重要，例如在日本市場(chǎng)，用戶不僅要求語(yǔ)義準(zhǔn)確，還對(duì)語(yǔ)氣和措辭有具體要求。波束成形麥克風(fēng)等技術(shù)可幫助設(shè)備判斷聲音方向，提升語(yǔ)境感知能力。

Q3：仿人機(jī)器人的語(yǔ)音處理是放在邊緣端還是云端更合適？

A：這取決于具體應(yīng)用場(chǎng)景和廠商需求。云端方案依托大廠服務(wù)，功能強(qiáng)大但涉及數(shù)據(jù)共享；邊緣端方案延遲低、隱私保護(hù)更好，適合對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)有要求的產(chǎn)品廠商。許多企業(yè)希望構(gòu)建自有的、具備上下文感知能力的本地語(yǔ)音系統(tǒng)，避免依賴Google或Apple等平臺(tái)。硬件加速器的普及，也使邊緣端運(yùn)行復(fù)雜語(yǔ)音模型成為可能。