前言

2025年被视为人形机器人量产元年，机器人行业呈现蓬勃的发展趋势。云深处、普渡、宇树等众多知名厂商纷纷推出了各具特色的人形或类人形AI机器人，这些机器人产品在各类展会率先出场，成为一道道引人注目的靓丽风景线。

与此同时，工业、特种作业等众多高危的工业领域，同样展现出一片庞大且极具潜力的蓝海市场，拥有广阔的发展前景。在此背景下，充电头网通过以往拆解过的机器人充电器，对其内置功率MOS情况进行分析，期望借此能够为整个机器人行业的进一步发展提供有价值的设计参考依据。

机器人充电器内置MOS

文中出现的功率MOS如上表所示，下文小编将为您详细介绍。

DEEPRobotics云深处

云深处168W机器人锂电池充电器

云深处168W机器人锂电池充电器采用金属材质机身，搭配主动散热风扇，能够保证充电器可以长时间大功率运行，让机器人快速满血符合。输入端为线体分离设计，用户可更换不同规格电源线，同时还特意设计有一个输入电压切换开关，使用更加灵活。此外机身上设计有充电提示指示灯，充满电与否也能一目了然。

内置MOS器件

Truesemi信安TSF18N50MD

LLC开关管来自Truesemi信安，型号TSF18N50MD，NMOS管，耐压500V，导阻0.37Ω，采用TO-220F封装。

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1、拆解报告：云深处168W机器人锂电池充电器C300

PUDU普渡

普渡智能机器人235W充电器

普渡智能机器人充电器由航嘉制造，输入端为品字接口，自带1米长输出线。充电器支持100-240V交流输入，输出电压为29.4V，输出电流为8A，输出功率为235.2W，支持为7串锂电池充电。充电器输出为三芯接口，并配有充电指示灯。

内置MOS器件

Lonten龙腾LSD55R140GF

LLC开关管来自龙腾，型号LSD55R140GF，NMOS，耐压600V，导阻140mΩ，采用TO-220F封装。

Oriental东微OSG60R108FZF

PFC开关管来自东微，型号OSG60R108FZF，NMOS，耐压650V，导阻108mΩ，采用TO-220F封装。

Vergiga威兆VST004N10MS-G

两颗同步整流管来自威兆，型号VST004N10MS-G，NMOS，耐压100V，导阻4.2mΩ，采用TO-220AB封装。

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1、拆解报告：PUDU普渡智能机器人充电器

SoftBank软银

软银Pepper智能机器人228.8W充电器

Pepper智能人形机器人充电器由台达电子生产，输入为品字接口，自带1.8米长输出线。充电器支持100-240V交流输入，输出电压为28.6V，输出电流为8A。充电器外壳配有充电指示灯，输出线配有优曲克连接器，支持锁定功能。

内置MOS器件

Infineon英飞凌IPA60R125P6

PFC开关管来自英飞凌，丝印6R125P6，型号为IPA60R125P6，NMOS，耐压650V，导阻125mΩ，采用TO-220 FP封装。

Infineon英飞凌IPA60R190P6

LLC开关管来自英飞凌，丝印6R190P6，型号为IPA60R190P6，NMOS，耐压650V，导阻190mΩ，采用TO-220 FP封装。

Infineon英飞凌IPP045N10N3G

同步整流管来自英飞凌，丝印045N10N，型号IPP045N10N3G，NMOS，耐压100V，导阻4.5mΩ，采用TO220-3封装。

Infineon英飞凌IPD068P03L3G

输出VBUS开关管来自英飞凌，丝印068P03L，型号IPD068P03L3G，PMOS，耐压-30V，导阻6.8mΩ，采用TO252-3封装。

XSEMI国创XP4P012LEH

另一颗VBUS开关管来自国创，型号XP4P012LEH，PMOS，耐压-40V，导阻13.5mΩ，采用TO-252封装。

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1、拆解报告：软银Pepper智能人形机器人228.8W充电器

Unitree宇树

宇树智能机器人302.4W充电器

宇树智能机器人标配的这款充电器采用传统长方体造型设计，并且为了给这个大玩意提供302.4W大功率充电，产品机身设计得也不算小，以保证长久使用的可靠性。

内置MOS器件

AUK光电子SJMN074R65SW

开关管来自AUK光电子，型号SJMN074R65SW，NMOS，耐压650V，导阻63mΩ，采用TO-247封装。

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充电头网总结

在人形机器人蓬勃发展的当下，机器人充电器内置功率MOS器件的选择对性能与效率有着关键影响。从云深处、普渡、软银到宇树等厂商，在LLC开关管、PFC开关管及同步整流管等关键部位，选用了不同品牌和型号的功率 MOS 器件。这些器件在耐压、导阻、封装形式等方面各有特点，以满足不同功率和应用场景的需求。

目前，人形机器人还处于探索发展阶段，终端整体售价以及实际学习开发成本都相对较高，难以实现市场化全面普及。在此情况下，期待未来开发套件以及配套产业能逐步得到进一步完善，进而降低入门成本，最终使其能够服务于千家万户。