在剛剛舉辦的人形機器人科技創(chuàng)新大會中，泰克科技（Tektronix）作為測試、測量和監(jiān)測解決方案的創(chuàng)新者，展示了其全鏈路測試解決方案，為與會者提供了深入了解其在人形機器人研發(fā)領域的最新進展和創(chuàng)新技術的機會。
在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能、計算機視覺和柔性關節(jié)技術的深度融合，為人形機器人的發(fā)展注入了強大動力，使其從曾經(jīng)遙不可及的科幻概念，逐漸走進現(xiàn)實生活，在諸多領域嶄露頭角。2025 年蛇年春晚，人形機器人驚艷亮相，它們靈動的身姿、流暢的動作，為全國觀眾帶來了一場別開生面的科技盛宴，也讓人形機器人這一前沿科技成果以最直觀的方式呈現(xiàn)在大眾眼前。
人形機器人作為“具身智能”的典型代表，通過模擬人類的形態(tài)和行為模式，具備了獨特的應用價值。2024 年全球發(fā)布超 30 款整機新品，2025 年被看作“量產(chǎn)元年”，預計 2024 - 2035 年，中國人型機器人市場規(guī)模會從約 27.6 億元大幅增長到 3000 億元。在工業(yè)救援場景中，它們能夠憑借靈活的肢體和精準的環(huán)境感知能力，深入危險區(qū)域，完成復雜的救援任務，保障救援人員的安全；在家庭服務領域，人形機器人可以承擔起家務勞動、陪伴老人兒童等工作，為人們的生活提供便利；在醫(yī)療輔助方面，它們能夠協(xié)助醫(yī)生進行手術、護理病人，提升醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量。
國家高度重視人形機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，積極出臺多項支持政策。不僅搭建了通用具身智能平臺——“格物”，為技術研發(fā)和應用創(chuàng)新提供了堅實的基礎，還設立了國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心開放基金，吸引了大量科研力量和社會資本投入到這一領域，有力地推動了人形機器人技術的創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在國家政策的引導和支持下，人形機器人產(chǎn)業(yè)正迎來前所未有的發(fā)展機遇，有望成為未來經(jīng)濟增長的新引擎。
人形機器人產(chǎn)業(yè)的測試新挑戰(zhàn)
人形機器人的總體架構，基本功能模塊主要包括感知層、決策層和執(zhí)行層，以及用于續(xù)航保障的電池。各層相互協(xié)作，使機器人能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作，實現(xiàn)各種復雜任務。
1、感知層
感知層主要通過各類傳感器實時感知機器人自身狀態(tài)和周圍環(huán)境信息，如視覺傳感器采集圖像信息，聽覺傳感器捕捉聲音信號，觸覺傳感器感知壓力、溫度等，為機器人后續(xù)決策提供數(shù)據(jù)基礎。加速度計在機器人行走時監(jiān)測腳步加速度，以判斷行走速度、步伐大小和平衡狀態(tài)；陀螺儀在機器人轉身、轉頭時，精確測量旋轉角度和角速度，幫助機器人精準定位目標。
2、決策層
決策層在機器人運行中處于核心樞紐地位，它接收并深度處理感知層傳來的數(shù)據(jù)，做出精準決策，指揮執(zhí)行層行動。決策層的核心任務是處理感知層收集的海量數(shù)據(jù)，機器人的視覺傳感器每秒可能采集數(shù)十甚至上百幀圖像，每幀都包含大量像素信息。決策層中的主控芯片集成強大計算單元和復雜算法，像高性能 CPU、擅長并行計算的 GPU，以及專為深度學習優(yōu)化的 NPU 等協(xié)同工作。比如在物流倉儲場景中，能根據(jù)環(huán)境地圖、貨物位置和自身位置信息，實時分析規(guī)劃出最優(yōu)搬運路徑。
3、執(zhí)行層
執(zhí)行層由執(zhí)行機構組成，根據(jù)決策層的指令完成相應動作。執(zhí)行器是執(zhí)行層的關鍵部件，像特斯拉Optimus的線性執(zhí)行器和旋轉執(zhí)行器，分別由無框力矩電機、行星滾柱絲杠、諧波減速器等多種零部件構成，它們協(xié)同工作，精確控制機器人關節(jié)的運動，實現(xiàn)機器人的各種動作，如行走、抓取物品等。
4、電池
電池對人形機器人至關重要，直接決定其持續(xù)工作能力。在服務行業(yè)，如酒店導覽、餐廳服務機器人，需長時間穿梭于不同區(qū)域，若電池續(xù)航不足，頻繁充電會中斷服務，降低效率，影響用戶體驗。在工業(yè)制造領域，機器人需在生產(chǎn)線持續(xù)作業(yè)，短續(xù)航可能導致生產(chǎn)停滯，增加生產(chǎn)成本。在復雜救援場景中，續(xù)航不夠會使機器人無法完成長時搜索、救援任務，危及生命財產(chǎn)安全。
泰克全鏈路測試解決方案
泰克科技的全鏈路測試解決方案為人形機器人的測試測量全方位保駕護航。
感知層
