一文看透：人形机器人电机驱动产业链_风闻

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）根据国家市场监管总局数据，2024 年全国新注册智能机器人相关企业 124,839 家，连续两年超过 10 万家。截至 2024 年年底，全国共有 45.17 万家相关企业。自 2024 年下半年起，国内人形机器人产业热潮开启，越来越多机器人公司将业务聚焦于人形机器人领域。数据显示，截至 2024 年 11 月底，全国人形机器人相关企业数量达 6.7 万家，其中整机企业超 80 家。较具代表性的企业有优必选、宇树科技（Unitree）、智元机器人、傅利叶智能和众擎机器人等，这几家代表公司的情况如下表所示。

从时间线来看，国内人形机器人起步相对较晚，部分标志性成果的实现也晚于美国波士顿动力和特斯拉等公司。不过，从近期发展速度来看，国产人形机器人大有迎头赶上之势，这离不开背后产业链生态的支持。具体而言，人形机器人产品链主要涵盖以下几部分：上游的基础组件和软件，中游的整机制造，以及下游的应用。

图源：赛迪顾问《先进制造 2024》

目前，人形机器人已有众多成熟应用案例。例如，优必选 Walker 系列人形机器人已在众多工厂 “实习”，包括代工厂和汽车制造厂。另外，优必选 Walker X 机器人能够陪伴老人，辅助老人上厕所、协助吃饭，还可打扫房间、做饭等；乐聚 “夸父” 机器人能根据衣物种类材质选择洗涤程序、自动投放洗衣液柔顺剂来洗衣，能智能感应植物需求进行浇花插花，并且能自动识别衣物类型大小完成晾衣任务。

整机和应用成果不断涌现，离不开上游硬件和软件的持续进步。人形机器人上游的硬件可进一步细化为：精密减速器、伺服电机、丝杠、传感器、电池、电子元器件，具体如下图所示。

能够看出，丝杠（19%）、伺服电机（16%）、减速器（13%）、传感器（11%）是人形机器人中价值量占比较高的环节，合计占比近 60%。此前我们在文章中梳理了人形机器人的 IMU 芯片供应，此次我们重点关注电机驱动环节。

人形机器人里的电机驱动系统

伺服电机是运动控制的核心部件，能将电信号转化为精确的机械运动，为人形机器人的关节提供动力，使其实现各种灵活动作，具有高精度、高速度、高扭矩等特点。从电机类型来看，人形机器人所用到的电机包括传统伺服电机（如直流伺服电机和交流伺服电机），以及特种伺服电机（如无框力矩电机和空心杯电机）。

其中，传统直流伺服电机包括永磁直流伺服电机、换流式伺服电机、永磁无刷直流伺服电机等，以精准控制和高响应速度见长，适用于机器人关节驱动；交流伺服电机分为永磁型（高转矩、高响应）和感应型（高负载能力），支持高速、高精度控制，适配人形机器人四肢及躯干驱动，满足机器人复杂运动需求；无框力矩电机结构紧凑、功率密度高，适合用于人形机器人的关节部位，可直接集成到关节模块中，减少空间占用，提高机器人的灵活性；空心杯电机具有体积小、重量轻、响应速度快、效率高等优点，常用于对空间和重量要求较高的小型人形机器人或机器人的小型关节。

如下图所示，人形机器人电机驱动系统的基本构成大致分为三部分，包括电机本体、驱动系统和编码器。其中，驱动系统主要包括控制芯片、电源模块、信号采集模块、功率放大器、过热保护电路和控制面板等。

人形机器人的电机控制

作为控制系统核心，控制芯片负责数据采集、信号处理及指令下发，，用于协调多关节协同运动。目前，专用于人形机器人电机控制的芯片并不多，大部分还是采用通用的 MCU 作为驱动芯片的主控芯片，区别在于集成度的高低。据统计，单台机器人需 30 - 40 颗高端 32 位 MCU。在此，我们不再汇总通用 MCU，而是关注实时控制 MCU 以及人形机器人电机驱动专用芯片。

国际厂商的实时控制 MCU 主要有以下几款，分别是 TI C2000、ST STM32G4、瑞萨 RA8系列和英飞凌 PSOC 系列，它们的具体情况如下：

能够看到，TI 公司的 C2000 系列和 ST 公司的 ST STM32G4 系列都直接面向伺服驱动和电机控制。

在这方面，国内公司也取得了一些具体进展。例如，极海的 G32R501 系列 MCU，基于 Arm® Cortex® - M52 双核架构，集成 Helium 技术，具备高实时算力与灵活控制外设，支持复杂算法的高速运算，适用于人形机器人关节控制器与灵巧手控制。

先楫半导体的HPM6E00系列‌、HPM6E8Y系列‌等，其中HPM6E8Y系列是该公司在2025年CES展会上发布的‌最新一代机器人专用MCU‌，专为关节控制与伺服电机优化。HPM6E8Y系列内置 RISC-V 双核，主频高达 600MHz，性能达到 3390CoreMark™的基准测试分数，具备 1710DMIPS 的处理能力。同时，HPM6E8Y系列集成 2 个以太网 PHY 收发器，支持 EtherCAT 从控制器，集成3个TSN千兆以太网端口和32通道高分辨率PWM输出，支持毫秒级实时通信与精准运动控制，适用于紧凑型伺服驱动系统。‌

兆易创新 GD32F4 系列 MCU 和 GD32E5 系列 MCU，前者采用 Cortex - M4 内核，主频达 240MHz，集成硬件 DSP 指令集和浮点运算单元（FPU），支持高精度电机控制算法（如 PID、FOC），适配工业机器人伺服电机驱动；后者搭载 Cortex - M33 内核（180MHz），配备硬件三角函数加速器和高精度定时器，优化电机控制闭环运算效率，有助于降低系统延迟。

除了这三家，纳芯微的 NS800RT 系列实时控制 MCU 也值得关注，包括 NS800RT5039、NS800RT5049 和 NS800RT3025，分别采用单颗主频为 260MHz 和 200MHz 的 Arm Cortex - M7 内核，支持分支预测、DSP 指令集和 FPU。该系列产品可用于光伏 / 储能逆变器、不间断电源、工业自动化、协作机器人、新能源汽车大 / 小三电、空调压缩机等系统，纳芯微工作人员此前也透露，人形机器人是该公司实时控制 MCU 重要的目标市场。

当然，也有公司专门推出针对人形机器人电机驱动的芯片，比如芯朋微。该公司针对驱动无刷直流电机（BLDC）和微步进电机都推出了相关的专用芯片。其中，用于 BLDC 的专用芯片，能实现对电机的高效控制，具有高集成度、低功耗等特点，可精确控制电机的转速、转向和扭矩；用于微步进的专用芯片能够实现电机的微步细分控制，提高电机的定位精度和运行平稳性。

人形机器人电机驱动里的功率器件

在电机驱动系统里，功率器件也至关重要。例如，相关统计数据显示，在人形机器人中，每个机电执行器一般需 1 - 2 颗 IGBT 芯片来驱动，能快速开关，控制电机的功率输出，实现电机的高效驱动。

当然，由于人形机器人最终用途的差异，厂商在选择 IGBT 芯片时可能会在品质上有所区分，比如工规级或者消费级，下面我们来看一些代表性的产品。

除了 IGBT，MOSFET 在人形机器人中的应用范围更为广泛。MOSFET 高频特性好、驱动功率小、导通电阻低，在小型关节电机和步进电机控制中有关键作用。例如，在小型关节电机里，MOSFET 可以组成 H 桥电路或半桥电路，通过控制电机的正反转和转速，实现这些小型关节的精细动作，如抓取物体、进行精细操作等。比较有代表性的产品包括：

人形机器人电机驱动里的编码器

最后看一下编码器，在人形机器人电机驱动中，编码器能够为电机控制提供关键的反馈信息，从而实现精确的运动控制。具体而言，编码器主要实现三大类功能：

其一是位置反馈，编码器可以实时监测电机轴的位置，将位置信息反馈给电机控制器。控制器根据反馈的位置信息，调整电机的驱动信号，使电机准确地运行到目标位置，从而实现人形机器人各关节的精确定位和运动控制。

其二是速度反馈，通过测量编码器输出脉冲的频率，可以计算出电机的转速，电机控制器根据速度反馈信息，调节电机的驱动电流，使电机保持稳定的转速，确保人形机器人的运动平稳、流畅。

其三是闭环控制，编码器为人形机器人电机驱动系统提供了闭环控制所需的反馈信息，使系统能够实时调整控制策略，补偿外界干扰和系统误差，提高系统的控制精度和稳定性。

目前，人形机器人领域一些常用的编码器如下图所示：

人形机器人电机驱动系统后续的发展趋势

目前，人形机器人市场还处于发展早期，电机驱动的用量也无法与传统汽车、工业市场相比。统计数据显示，2024 年中国人形机器人电机驱动市场规模 0.54 亿元，其中无框力矩电机规模 0.28 亿元，空心杯电机规模 0.26 亿元；预计 2025 年中国人形机器人电机驱动市场规模 1.18 亿元，其中无框力矩电机规模 0.61 亿元，空心杯电机规模 0.56 亿元。不过，后续随着人形机器人量产数量指数级提升，电机驱动产品也将从中受益。那么，后续应用于人形机器人的电机驱动系统会有哪些发展趋势呢？我们总结了以下几点。

首先是更高的精度和响应速度，随着应用场景对人形机器人动作精度要求的提高，电机控制需要达到更高的精度。如在一些需要精细操作的任务中，如抓取易碎物品、进行微创手术辅助等，要求电机能精确控制扭矩和位置。同时，为了使机器人能够更自然流畅地运动，快速躲避障碍物或对外部刺激做出快速反应，电机的响应速度也将不断提升，比如从接收到指令到开始动作的时间将缩短至毫秒级甚至更短。

其次是集成化与小型化，为了满足人形机器人对空间和重量的严格要求，电机控制硬件将越来越集成化和小型化。将电机、驱动器、传感器和控制器等集成在一起，形成高度集成的关节模块，减少布线和连接部件，提高系统的可靠性和紧凑性。

第三是与 AI 深度融合，将人工智能算法，如深度学习、强化学习等融入电机控制中，使机器人能够根据环境和任务的变化自主学习和优化运动控制策略。例如，机器人在不同的地形行走或执行不同的任务时，能通过学习不断调整电机的控制参数，以实现最佳的运动效果。

最后是多模态感知融合控制，结合视觉、力觉、触觉等多种传感器的信息，实现多模态感知融合控制。比如机器人在抓取物体时，不仅依靠视觉确定物体的位置和形状，还通过力觉反馈精确控制电机施加的力，避免用力过度或不足。

下期我们将系统性地为大家盘点一些人形机器人在传感器方面的应用、产品和厂商情况。

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