编者按：传感器作为“信息时代的神经末梢”，已渗透到社会经济的每一个关键领域。2025年10月以来，《中国电子报》邀请九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生开设“郭源生细说传感器”专栏，聚焦电力、重大装备、智能制造、智慧农业、智慧医疗与大健康、智能家电及消费电子、城市安防、低空经济八大领域与场景，先后刊登等文章，受到读者广泛关注，好评如潮。本次刊发的是重大装备领域的第五篇，聚焦人形机器人传感器，就其应用前景、产业现状、未来建议等进行展开阐述，以形成产业共识，促进产业发展。

在人形机器人从实验室即将走向产业化的关键节点，传感器的技术突破与系统配置直接决定了其动作精度、交互能力与场景适配范围。不同于传统工业机器人单一固定的作业模式，人形机器人需要在动态复杂环境中自主决策、灵活运动，既要精准控制自身关节与动力系统，又要实时感知外界环境与服务对象状态，而这一切都依赖于构建的“感知神经网络”，被喻为“电子五官”与“电子皮肤”的传感器。

从技术本质来看，传感器是人形机器人实现“类人化”的基础前提，其核心可划分为内传感器与外传感器两大体系。内传感器聚焦机体自身状态感知，解决“自身怎么动”的问题；外传感器专注外界信息交互，解决“如何与世界对话” 的疑问。两者协同工作，构成了人形机器人智能行为的底层支撑。

当前，人形机器人正处于全球产业化爆发前夜。公开数据显示，2024年全球人形机器人原型机数量已超50款，涵盖消费服务、工业生产、特种作业等多个领域。行业普遍预测，到2030年，全球人形机器人量产规模将突破100万台/年，与之配套的传感器市场规模有望超过3000亿美元。作为“机器换人”战略的核心支撑，传感器技术的成熟度不仅决定着人形机器人产业的发展速度，更成为衡量国家高端制造实力的重要标志。

内传感器：人形机器人的“机体控制核心”

核心定义与功能边界

内传感器是人形机器人感知自身状态的 “神经中枢”，其核心聚焦于机体内部的各类物理参数采集与状态监测，具体涵盖关节运动状态、动力系统运行参数、整体姿态平衡及故障预警等关键维度。始终监控着机器人内部零部件的动态指标处于精准、安全、稳定、健康运行状态，通过实时监测异常数据，提前预警机械故障、过载运行等风险，避免设备损坏或安全事故。

核心类型与技术参数（标杆产品用量参考）

1、关节位置/角度传感器（编码器）。人形机器人通常配备20-40个可活动关节，每个关节均需配置位置/角度传感器（编码器）以实现精准控制。核心功能是实时采集关节的转动角度、位移量与运动速度，为控制系统提供精确的位置反馈，确保关节运动符合预设轨迹。编码器需具备快速响应能力，响应频率不低于1kHz，工作温度范围覆盖- 20℃至60℃，满足不同应用场景需求。特斯拉Optimus人形机器人高精度磁编码器分辨率达到24位，支持角度测量误差≤0.01°。国内参数已接近国际水平，分辨率达22位，误差控制在0.02°以内。

2、力/力矩传感器。测量机器人关节受力、末端执行器（如手部）的压力及力矩变化，其精度、抗过载能力与响应频率是关键指标。高端六维力传感器的综合精度可达0.1% FS，响应频率高达10kHz以上，抗过载能力要求达到500% FS以上，确保在意外碰撞时不被损坏。高端人形机器人每台配置在10-20只左右，用于手部、腕部、肘部及腿部关节。国内综合精度已达到0.1% FS，并可基本实现国产化。

3、惯性测量单元（IMU）。主要由加速度计、陀螺仪与磁力计组成，通过测量机器人的线性加速度、角速度与磁场强度，实时计算出机体的姿态角度（如俯仰角、横滚角、航向角），确保机器人在行走、转弯、上下坡等动态场景中保持平衡。关键技术参数包括零漂、稳定性与更新率。高端 IMU 的陀螺仪零漂需控制在0.005°/h以下，加速度计零漂≤10μg，以保证长时间运行中的姿态测量精度。更新率方面，需达到1000Hz以上。单台人形机器人通常配置1-3个IMU，分别安装在头部、躯干与腿部等关键位置。国内通过技术攻关，已实现中高端IMU的国产化，零漂指标达到0.008°/h，基本满足中端人形机器人的应用需求。

4、动力系统传感器。主要包括电池状态、电机运行与温度等传感器，核心功能是实时采集动力系统的关键参数，确保能源稳定供应与设备安全运行。

电池状态传感器负责监测电池的电压、电流、剩余电量（SOC）与温度。其关键参数包括电压测量精度（≤±0.5%）、电流测量精度（≤±1%）与SOC估算误差（≤±3%）。电机运行传感器则监测电机的转速、扭矩与电流，确保电机输出符合控制指令，出现异常时及时触发保护机制。温度传感器分布在电机、电池、关节等关键部件，实时监测工作温度，当温度超过阈值时发出预警，避免设备因过热失效。每台机器人通常需要15-25只，形成全方位的动力状态监测网络。

技术特点与选型逻辑

1、技术要求。内传感器的工作环境复杂，需承受振动、冲击、温度变化等多种考验，同时受安装空间限制，对技术性能提出了严苛要求，核心可概括为 “高精准、高可靠、抗振动、小型化、低功耗” 五大关键词。

高精准是内传感器的核心要求，无论是编码器的位置测量、力传感器的压力感知，还是IMU的姿态计算，都需要达到高精度水平，才能确保机器人动作精准可控。高可靠则要求传感器在长时间连续运行中保持性能稳定，平均无故障工作时间（MTBF）需达到10000小时以上。抗振动性能需能承受10-2000Hz的振动频率与5g的加速度冲击。同时，要求体积小巧、重量轻便，以适应关节等狭小安装空间。

2、选型逻辑。高端机型面向精密制造、医疗服务等高端场景，对运动精度与可靠性要求极高，选型时优先采用高性能传感器；中端机型主要应用于普通工业生产、家庭服务等场景，选型时兼顾性能与成本，采用中端传感器产品；入门机型面向低端服务、教育娱乐等场景，对性能要求相对较低，选型时以成本控制为核心，采用经济型传感器。此外，场景适应性也是选型的重要考量因素。例如用于户外巡检的人形机器人，其内部传感器需具备更强的温湿度耐受能力；用于精密装配的机器人，则需重点提升力传感器与编码器的精度等级。

外传感器：人形机器人的 “环境交互门户”

核心定义与功能边界

外传感器是与外部世界交互的“感知窗口”，其核心聚焦于采集外界环境、功能目标、服务对象及其他系统的相关数据，实现机器人与外部环境的信息互通。如果说内传感器解决了人形机器人 “自身怎么动” 的问题，那么外传感器则回答了 “识别外界环境现状，主体是什么、服务对象怎么交互” 的关键命题。需要具备三大能力：一是环境感知能力，能够识别地形、障碍物、温度、光线等环境参数；二是目标识别能力，能够精准定位并识别服务对象、操作物品等目标物体；三是交互响应能力，能够感知服务对象的指令、情绪及生理状态，做出相应的反馈动作。

外传感器的性能直接决定了人形机器人的场景适配能力和特定功能实现。缺乏优质外传感器的机器人，如同 “盲人摸象”，无法准确认知周围环境，更难以提供有效的服务。而完善的外传感器体系，能让机器人在复杂环境中自主导航、精准操作、贴心服务，真正融入人类生产生活。

核心类型与场景适配

1、通用基础外传感器（全场景标配）。涵盖视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉五大类，为机器人提供基础的环境感知与交互能力，适用于各类通用场景。

视觉传感器是机器人的 “眼睛”，主要包括摄像头、激光雷达等设备，核心功能是采集图像与空间距离信息，实现目标识别、环境建模与路径规划。

听觉传感器相当于 “耳朵”，以阵列麦克风为核心，配合语音识别模块，实现声音采集、声源定位与语音指令解析。其不仅能识别标准普通话指令，还能适配方言与嘈杂环境，提升交互的便捷性。

嗅觉传感器是 “鼻子”，通过检测空气中的气体成分，实现气味识别、危险气体预警等功能。例如在家庭场景中识别燃气泄漏，在工业场景中检测有毒气体，在医疗场景中辅助疾病诊断。

味觉传感器是“舌头”，主要用于食品检测、水质分析等特定场景，通过检测物质的化学成分，判断其味道、纯度等指标，适用于餐饮服务、食品质检等领域。

触觉传感器相当于“皮肤”，分布在手部、肢体等与外界接触的部位，能够感知压力、温度、湿度等物理参数，实现精准抓取、安全交互等功能。例如在抓取易碎物品时控制力度，在与人接触时避免用力过猛。

2、场景化外传感器（按功能定制）。根据服务/居家养老、工业/特种、安防等不同场景的需求，配置差异化的传感器产品，提升机器人在特定场景的适配能力。

服务/居家养老场景：以生物传感模块为核心，包括心率传感器、体温传感器、跌倒检测传感器等。这些传感器能够实时监测老人的生理状态与活动情况，及时发现异常并发出预警，为养老陪护提供安全保障。

工业/特种场景：侧重环境适应性与专业检测能力，包括工业视觉传感器、红外测温传感器、气体检测传感器、防爆传感器等。例如在高温工业场景中，配置耐高温的红外测温传感器；在化工场景中，配备防爆型气体检测传感器。

安防场景：聚焦安全监测与识别能力，包括人脸识别、移动监测、异常声响等传感器。实现人员身份核实、异常行为监测、危险预警等功能，提升安防巡逻的有效性。

外传感器具体应用场景

1、日常生活服务场景。家居清洁场景中，视觉传感器与距离传感器构成核心感知组合；餐饮服务场景中，通过图像识别技术精准识别餐具、食物的种类与位置，为抓取动作提供定位支撑。力传感器与触觉传感器协同工作，在抓取餐具时，力传感器感知抓取力度，触觉传感器检测接触状态，确保平稳抓取不滑落；在摆放餐具时，根据触觉反馈调整放置力度，避免碰撞损坏。针对热食服务场景，还会配置红外测温传感器，检测食物温度并提醒用户，避免烫伤。养老陪护场景中，生物传感模块是核心配置，通过心率传感器、体温传感器实时监测老人的生理指标，数据异常时及时通过云端发送预警信息给家属或医护人员。视觉传感器与听觉传感器形成交互响应体系，视觉传感器捕捉老人的动作状态，识别跌倒、晕倒等危险情况；听觉传感器精准拾音，解析老人的语音指令，即使在方言或嘈杂环境下也能有效响应。部分高端养老机器人还配备嗅觉传感器，通过检测老人呼出气体的成分，辅助判断健康状况。

2、工业生产场景。精密装配场景中，视觉传感器与力传感器的协同应用是核心技术方案。视觉传感器通过高清图像采集，实现零件的精准定位，误差控制在微米级；力传感器实时监测装配过程中的压力变化，当压力达到预设阈值时，控制系统及时调整动作，避免零件损坏。物料搬运场景中，激光雷达与距离传感器构建了全方位的环境感知体系。质量检测场景中，视觉传感器与红外传感器的应用最为广泛。视觉传感器通过高分辨率图像采集，识别产品表面的划痕、凹陷、色差等外观瑕疵，检测精度可达 0.01mm；红外传感器则检测产品的温度分布，发现因内部故障导致的温度异常。部分高端检测机器人还配备光谱传感器，通过分析物质的光谱特性，检测产品的成分与纯度，适用于食品、药品、化工等行业的质量控制。传感器的应用使质量检测效率提升 50% 以上，且检测结果更加客观准确。

3、特种作业场景。消防救援场景中，红外热成像传感器是核心配置，能够穿透烟雾、黑暗等复杂环境，精准定位被困人员的位置，为救援行动提供关键支撑。气体传感器则实时检测现场的有毒有害气体浓度，如一氧化碳、硫化氢等。距离传感器与视觉传感器协同工作，识别火灾现场的障碍物、坍塌风险区域，帮助机器人规划安全的救援路径。部分户外巡检机器人还配备声学传感器，通过检测设备运行的声音异常，判断设备故障，适用于电力、水利、铁路等领域的户外设施巡检。安防巡逻场景中，人脸识别传感器承担着身份核实的核心任务，能够快速识别人员身份，发现可疑人员并及时预警。听觉传感器则捕捉异常声响，如玻璃破碎声、呼救声等，触发机器人的应急响应机制。在夜间安防场景中，红外夜视传感器与热成像传感器协同工作，确保全天候监控能力，提升安防巡逻的有效性。

4、人机交互场景。语音交互是最基础的交互方式，阵列麦克风与语音识别模块构成核心系统。语音识别模块支持普通话、方言及多种外语的识别，识别准确率高达 98% 以上。嗅觉交互主要通过复杂气体传感器实现。能够甄别空气中的多种气体成分，如香水味、食物气味、异味等，并转化为数字化描述，帮助机器人理解人类的生活场景与需求。肢体交互通过触觉传感器与视觉传感器的协同实现。分布在机器人的手部、手臂等部位，能够感知人类的手势动作、拥抱力度等，实现自然的肢体沟通。视觉传感器则捕捉人类的肢体动作意图，如挥手示意、指向某个物体等，机器人根据这些动作做出相应的响应。表情交互是提升人机交互情感化的关键，高清视觉传感器能够精准识别人类的面部表情，如开心、愤怒、悲伤、疲惫等。通过 AI 算法分析表情特征，机器人能够理解人类的情绪状态，并反馈相应的神态与动作。

技术特点与竞争焦点

1、技术要求。高环境适应性、多模态融合、低延迟、小型化集成四大核心要求。

高环境适应性需要能在不同温湿度、光照、气压等环境条件下稳定工作。需承受- 40℃至85℃的温度范围，且具备防尘、防水功能（防护等级不低于 IP65）；抵抗电磁干扰、振动冲击等影响；家庭场景的传感器需适应室内温湿度变化，避免因环境因素导致性能下降。

多模态融合是通过融合视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种传感器的数据，能够实现优势互补，提升环境识别与目标检测的准确性。

低延迟是保障实时交互的核心要求，数据采集、传输与处理延迟需控制在毫秒级。例如语音交互场景中，拾音与识别延迟需≤100ms，才能实现 “说完即响应” 的自然交互体验；工业装配场景中，视觉与力传感器的反馈延迟需≤10ms，确保动作调整的及时性。

小型化集成需要在保证性能的前提下，尽可能缩小体积、减轻重量，以适应头部、手部、肢体等部位安装空间有限。例如微型摄像头的直径可缩小至5mm以下，小型激光雷达的重量不足100g等。

2、竞争焦点。外传感器竞争焦点集中在场景化定制能力，形成了国际巨头“通用+定制”套件与国内企业聚焦细分场景突破的竞争格局。例如，国外推出传感器套件，包含高清摄像头、激光雷达、麦克风阵列等通用模块，同时提供工业、服务、特种等多个场景的定制化扩展模块，能够满足不同客户的多样化需求。其优势在于技术成熟度高、产品兼容性好，但其劣势是成本较高，定制化响应速度较慢。国内企业则采取 “聚焦细分场景、实现单点突破” 的竞争策略，针对特定场景的核心需求，打造高性能、低成本的专用传感器产品。例如国内企业推出的柔性电子皮肤阵列，成本仅为国际同类产品的60%左右。

国内企业的竞争优势体现在三个方面：一是对本土场景的深度理解，能够快速响应国内客户的个性化需求；二是成本控制能力强，通过本土化生产与供应链优化，大幅降低产品价格；三是定制化响应速度快，能够根据特定场景的需求，在短时间内完成传感器的研发与适配。但与国际相比，在多模态融合技术、高端芯片自主化等方面仍存在差距，需要进一步突破核心技术瓶颈。

产业格局：规模爆发前夜的“全球竞速”

市场规模与需求预测

随着人形机器人密集发布与商业化落地加速，传感器市场已进入快速增长期。

1、当前规模。数据显示，2024年全球人形机器人传感器市场规模约为32亿美元，其中内传感器占比70%，市场规模约22.4亿美元；外传感器占比30%，市场规模约9.6亿美元。内传感器中，关节位置/角度传感器（编码器）、力/力矩传感器是主要增长点。2024年六维力传感器出货量同比大增1100%，国产化率从四年前的19% 跃升至 57.8%，标志着国产传感器企业全面进入技术兑现期。编码器市场则呈现 “高端国际垄断、中低端国产替代” 的格局，国内企业的市场份额逐步提升。外传感器市场中，视觉传感器与激光雷达需求最为旺盛。随着多模态融合技术的发展，机器人对视觉与距离感知的需求持续增长。

2、需求预测。行业普遍看好人形机器人传感器市场的增长潜力，预计2027年全球市场规模有望突破600亿美元，较2024年增长近18倍，年复合增长率超过150%。到2030年传感器市场规模将超过3000亿美元，成为全球增长最快的高端制造领域之一。

细分市场中，内传感器仍将占据主导地位，2030年市场规模预计达2100亿美元，占比70%。其中，力/力矩传感器、高精度编码器的增长速度最快，年复合增长率将超过180%，主要受益于高端人形机器人对运动精度的需求提升。外传感器市场规模预计达900亿美元，占比30%，视觉传感器、柔性电子皮肤、低成本激光雷达将成为增长核心，年复合增长率超过120%。

核心瓶颈与突破方向

国内人形机器人传感器产业发展仍面临四大共性瓶颈，制约着行业向高端化、规模化发展。

一是高端芯片依赖进口是最突出问题。传感器的信号采集、数据处理专用芯片仍依赖进口芯片，如ADI的信号调理芯片、英伟达的AI处理芯片等。进口芯片不仅成本高，而且存在供应风险，一旦国际形势变化，可能影响产业链稳定。

二是算法落后是核心技术瓶颈。传感器的精准测量、多模态融合、环境适应性优化等都要依托先进算法。国际巨头凭借长期的数据积累与算法迭代，在信号降噪、误差补偿、数据融合等算法上处于领先地位，国内企业在算法精度与实时性上仍有差距。

三是认证周期长制约着市场拓展。人形机器人传感器需要通过工业级、消费级等多重认证，国际认证体系复杂、周期长，通常需要1-2年时间。国内企业由于缺乏认证经验与渠道，产品进入国际市场的门槛较高。

四是工艺不成熟影响产品可靠性。对生产工艺要求极高，如力传感器的应变片粘贴工艺、编码器的光栅制造工艺等，国内企业的生产工艺稳定性不足，导致产品的一致性与长期可靠性低于国际水平，影响了高端市场的拓展。

技术发展趋势：内感外知深度融合，场景化与智能化升级

内传感器技术趋势

1、高精度迭代。精度提升是内传感器的核心发展趋势，将朝着“极致精准”的方向持续迭代。编码器的分辨率将从当前主流的20-24位提升至25-28位，角度测量误差控制在 0.001°以内。力传感器的精度将突破±0.05% FS，部分高端产品可达±0.02% FS，能够捕捉更微小的力变化，实现更柔顺的动作控制。IMU的零漂指标将进一步优化，陀螺仪零漂≤0.005°/h，加速度计零漂≤5μg，通过算法补偿技术，实现长时间运行中的精度稳定性。同时，重复性误差、温度漂移等指标也将持续改善。

2、高集成化。通过“多功能一体化”来解决人形机器人安装空间有限、部件繁多问题。开发“位置+力+温度”三合一关节传感器可同时测量关节位置、受力检测与温度等功能，能够同时降低布线复杂度与成本。高集成化的技术支撑包括微型化传感元件、高密度封装工艺、多通道信号处理芯片等。

3、低功耗优化。随着MEMS技术的持续升级，传感器的平均功耗将从当前的100mW 降至50mW以下，部分微型传感器可低至10mW以内。低功耗优化将通过三个路径实现：一是采用低功耗传感元件与芯片，如 MEMS 陀螺仪、低功耗 ADC 芯片等，降低硬件功耗；二是优化工作模式，采用 “休眠-唤醒” 自适应模式，在无需高频率测量时自动进入休眠状态，减少能耗；三是优化信号处理算法，降低数据处理过程中的功耗。

外传感器技术趋势

1、多模态融合。核心方向是构建“视觉+激光雷达+触觉+听觉”多参数融合感知体系，提升环境识别的准确性与可靠性。将实现三大突破：一是融合延迟大幅降低，从当前的50ms降至10ms以下，确保实时交互需求；二是识别准确率显著提升，达到 99.8% 以上，能够在复杂环境中精准识别目标；三是抗干扰能力增强，通过多源数据交叉验证，减少单一传感器受环境干扰导致的误判。例如，在家庭服务场景中，机器人通过视觉传感器识别物体形状、激光雷达测量距离、触觉传感器感知质地、听觉传感器捕捉声音，多源数据融合后，能够更准确地判断物体属性与用户需求。

2、场景定制深化。从“通用型”向“专用型”转变，为养老、工业、特种等细分场景提供定制化解决方案。养老陪护场景将以生物传感为核心，集成心率、体温、跌倒检测、语音交互等传感器，重点提升生理状态监测的准确性与交互的便捷性。工业生产场景的套件将聚焦精密测量与安全监测，集成高精度视觉、力、红外测温、气体检测等传感器。特种作业场景的套件将突出环境适应性，如消防救援套件集成耐高温、防水的红外热成像、气体、距离等传感器；户外巡检套件集成抗强光、抗暴雨的激光雷达、视觉、定位等传感器。场景定制化的核心是深入理解场景需求，优化其性能参数与配置组合，提升产品的场景适配能力。

3、智能化升级。通过内置AI芯片，实现边缘计算，减少对主机算力的依赖，使其具备实时目标分类、风险预判等功能。通过低功耗AI芯片、轻量化深度学习算法、边缘计算框架等，能够处理更复杂的场景数据，实现更精准的智能决策。使传感器从 “数据采集器” 转变为 “智能感知单元”，提升机器人的决策效率与响应速度。例如，视觉传感器内置AI芯片后，能够直接识别物体类别、人类动作与表情，无需主机进行复杂计算；激光雷达能够实时识别障碍物类型，预判碰撞风险，提前发出预警。

4、环境适应性强化。提升耐温、防尘、防水、抗干扰等性能指标，适配“全天候、全地形”等极端场景。工作温度范围将扩展至- 40℃至125℃，能够在高温、低温环境下稳定工作。防尘防水等级将提升至IP67以上，部分特种场景传感器可达IP68，满足户外、水下等复杂环境需求。抗干扰能力将显著增强，能够抵抗电磁干扰、振动冲击、强光照射等影响，确保测量数据的稳定性。其核心是材料技术与结构设计的创新。例如，采用耐高温、耐腐蚀的新型材料；优化传感器的密封结构，提升防尘防水性能；采用抗干扰电路设计与信号处理算法，降低外部干扰的影响。

全域融合趋势

1、内感外知数据互通。打破内、外传感器的数据壁垒、构建统一数据平台是实现全域数据互通及协同处理的关键。例如，机器人在行走过程中，内传感器监测关节运动状态与姿态平衡数据，外传感器采集地形与障碍物信息，两者数据实时互通后，控制系统能够根据地形情况调整关节运动参数，确保行走稳定。在精密操作场景中，内传感器的力反馈数据与外传感器的视觉定位数据融合，能够实现更精准的操作控制。

数据互通的核心技术是统一的数据传输协议与数据融合平台。行业将逐步形成标准化的数据接口，实现不同类型、不同品牌传感器的数据互联互通。同时，通过构建统一的数据融合算法框架，实现内、外传感器数据的深度融合，提升数据的利用价值。

2、动态适配优化。通过AI算法联动动作与场景，实现“动态调整、精准适配”。使机器人能够根据自身状态与外部环境的变化，实时调整动作参数，优化交互效果。

例如，机器人在不同地面行走时，能够根据外传感器检测的地面摩擦力数据，通过AI 算法调整内传感器的关节力度控制参数，避免滑倒；在抓取不同重量的物体时，外传感器识别物体重量，内传感器调整抓取力度，实现平稳抓取。这种动态适配优化将使机器人的动作更加灵活、自然，提升场景适配能力与交互体验。

未来发展目标与产业支撑体系

产业发展目标

1、 国产化率目标。推动传感器国产化是人形机器人产业发展的核心任务，可设定出明确的提升目标。到2027年，内传感器国产化率超过50%，其中编码器、力/力矩传感器等核心产品的国产化率达到60%以上；外传感器国产化率超过40%，激光雷达、视觉传感器的国产化率达到50%左右。到2030年，高端内传感器国产化率超过80%；外传感器国产化率超过70%，参与国际市场竞争。同时突破高端芯片、核心算法、精密制造等关键技术瓶颈。

2、成本控制目标。到2027年，通过规模化生产、技术创新、供应链优化等方式，使得内传感器平均成本降低20%，其中力/力矩传感器、编码器的成本降幅达到30%以上；激光雷达、柔性电子皮肤等外传感器平均成本降低40%。到2030年，内、外传感器分别降低40%、60%，进入普通家庭与中小企业市场。

政策与产业支撑

1、政策扶持。国家出台的《人形机器人创新发展指导意见》中，明确将传感器作为核心零部件，纳入重点支持领域，鼓励企业加大研发投入，突破核心技术瓶颈。同时，政策支持传感器企业参与国家重大科技项目，给予研发费用加计扣除、税收减免等优惠政策。产业基金方面，国家设立了200亿元人形机器人产业基金，重点支持传感器、芯片、算法等核心领域的技术研发与产业化。地方政府也纷纷出台配套政策，如长三角、珠三角地区设立地方产业基金，对传感器企业给予土地、资金、人才等方面的支持，推动产业集聚发展。

政策扶持还包括标准体系建设，国家将加快制定人形机器人传感器的技术标准、测试方法与认证体系，规范市场秩序，提升产品质量。同时，支持国内企业参与国际标准制定，提升国际话语权。

2、产业集群。我国已形成长三角、珠三角、京津冀三大人形机器人传感器产业集群，构建了全链条产业布局，为产业发展提供了良好的产业生态。长三角产业集群以上海、苏州、杭州为核心，聚集了一批核心企业，形成了从传感器研发、生产、测试到应用的完整产业链。在力传感器、激光雷达、视觉传感器等领域具备优势，研发投入占全国的40%以上。珠三角产业集群以深圳、东莞、广州为核心，聚焦传感器的规模化生产与供应链整合。中低端市场拥有完善的电子元器件供应体系，传感器生产成本较低，产量占全国的50%以上。京津冀产业集群以北京、天津、石家庄为核心，依托高校与科研院所的技术优势，聚焦高端传感器的研发与创新。拥有众多国家级科研平台，在IMU、高精度编码器等领域的研发实力突出成为技术创新的重要基地。

三大产业集群通过产业链协同、技术合作、资源共享等方式，形成了优势互补、协同发展的格局，推动我国人形机器人传感器产业整体竞争力提升。

产业生态与协同建议

打造“整机企业+传感器企业+科研院所+产业链配套企业” 的协同创新生态是培育产业发展的关键。整机企业与传感器企业共建联合实验室，深入开展技术合作，根据需求优化传感器的性能参数与设计方案，实现“整机牵引、部件迭代” 的良性循环。科研院所为产业发展提供技术支撑，开展核心技术攻关，培养专业人才。高校设立人形机器人传感器相关专业，培养从研发、生产到应用的复合型人才，缓解产业人才短缺问题，这是成就产业可持续、高质量发展的关键环节。抓好产业链配套，提升元器件、材料、设备等配套能力，是实现国产化，降低产业成本的关键。

同时，行业协会发挥桥梁纽带作用，组织企业开展技术交流、标准制定、市场推广等活动，促进产业资源整合是推动产业化发展的有力手段。

当前，全球人形机器人传感器产业正处于规模爆发前夜，国际巨头垄断高端市场的格局尚未完全打破，随着国产化率的持续提升、核心技术的不断突破、产业生态的日益完善，产成本不断降低，我国有望在这场全球产业竞争中占据重要地位。

总之，传感器竞争是人形机器人竞争的本质，技术突破与国产化是关键。只有持续攻克高端芯片、核心算法、精密制造等关键瓶颈，提升传感器的精度、可靠性与场景适配能力，才能推动人形机器人产业实现高质量发展。同时，通过政策扶持、产业集群建设与生态协同，构建完整的产业链体系，才能在全球市场竞争中掌握主动权。

未来，人形机器人将全面渗透到工业生产、日常生活、特种作业、医疗健康等各个领域，推动人类社会迈入“人机共生与协同”的新时代。随着内感外知深度融合、场景化与智能化升级，传感器将赋予人形机器人更精准的运动控制、更智能的环境感知、更自然的人机交互能力。传感先行，方能决胜智能机器时代，这既是产业发展的必然规律，也是我国高端制造业走向国际的重要机遇。

作者 丨九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长 郭源生

编辑丨杨鹏岳

美编丨马利亚

监制丨赵晨